Roboter mit Haut

Sensible künstliche Haut erlaubt Robotern, ihren Körper und ihre Umgebung zu fühlen. Für den engen Kontakt mit Menschen ist das entscheidend. Ein Team der Technischen Universität München hat ein von biologischen Vorbildern inspiriertes System aus künstlicher Haut und Steuerungsalgorithmen entwickelt. Dadurch konnte erstmals ein menschengroßer autonomer Roboter großflächig mit künstlicher Haut versehen werden.

Forscher der Universität München haben dabei eine künstliche Haut aus Sensoren für Roboter entwickelt, sodass der Roboter speziell auf bestimmte Berührungen reagiert, was den Einsatz in der Pflege erleichtern sollte. Denn wie fest soll ein Roboter zudrücken bei einer Umarmung? Wie fest darf er anpacken, wenn einer bettlägrigen oder gestürzten Person aufgeholfen werden soll? Wenn Roboter immer öfter mit Menschen interagieren und zunehmend auch in der Pflege eingesetzt werden, müssen diese ein Gefühl für den Umgang mit der gebrechlichen Spezies Mensch erlangen. Forscher der Universität München entwickelten einen dem menschlichen Körper nachempfundenen Roboter, dessen Oberfläche mit mehr als 13.000 Sensoren bestückt ist, d. h., vom Scheitel bis zur Sohle kann er dadurch Temperatur, Beschleunigung, Anstand und Druck messen. Dadurch kann er entscheiden, welche Reize es zu beachten gilt, denn wenn man Socken oder Handschuhe anzieht, spürt man das im ersten Moment auf Zehen und Fingern, doch irgendwann ignoriert das Gehirn die schwachen Signale, damit es zu keiner Reizüberflutung kommt. H-1, so der Name des Roboters, reagiert ebenfalls nur auf akute Reize – weshalb es weniger Rechenpower benötigt. Allerdings sind die Sensoren für den Praxiseinsatz noch zu zerbrechlich.

Quelle: https://www.derstandard.at/story/2000111628889/kuenstliche-haut-aus-sensoren-laesst-roboter-fuehlen (19-11-29)

Reinforcement learning

Reinforcement learning bzw. bestärkendes oder verstärkendes Lernen ist ein Oberbegriff für eine Reihe von Methoden des maschinellen Lernens, bei denen ein System, etwa ein Roboter, den Nutzen von Aktionsabfolgen bestimmt. Reinforcement Learning ist somit ein Bereich des maschinellen Lernens, in dem Algorithmen intuitiv und durch Experimentieren lernen sollen, wie ihre Umgebung beschaffen ist und welche Regeln gelten, ähnlich wie auch ein Kind die Welt entdeckt und merkt, was funktioniert und was nicht. Derzeit wird vor allem untersucht, wo und weshalb existierende Reinforcement Learning-Algorithmen an ihre Grenzen stoßen, um robuste Algorithmen, die zuverlässig leistungsfähig sind, zu entwickeln. In Anwendungsbereichen der Künstlichen Intelligenz wie hochautomatisierten Fahrzeugen, automatisierten Finanzhandelssystemen oder intelligenten Stromnetzen sind Zuverlässigkeit und stabile Leistungsfähigkeit unerlässlich. Daher ist es wichtig, Algorithmen unter möglichst realistischen Bedingungen zu entwickeln, sodass man etwa die Maschinen immer wieder neuen Umgebungen und unbekannten Situationen aussetzt, sie vor zahllose Entscheidungen stellt, um dann die Faktoren, die zum Erfolg oder Misserfolg geführt haben, herauszufinden. Eine zentrale Aufgabe ist dabei, die grundlegenden Logiken und Funktionen im Reinforcement Learning zu verstehen, um den Weg zu robust generalisierenden Methoden zu ebnen, wobei die Lösung dieser Aufgabe schließlich auch alle anderen Anwendungsfelder weiterbringen kann.

Literatur

Stangl, W. (2019). Stichwort: ‘Reinforcement learning’. Online Lexikon für Psychologie und Pädagogik.
WWW: https://lexikon.stangl.eu/16761/reinforcement-learning/ (2019-11-28)

Therapie-Roboter

An der ETHZürich wurde vor einigen Jahren ein Therapie-Roboter entwickelt, um die Hand- und Armbewegungen von Patienten mit Lähmungserscheinungen nach einem Schlaganfall zu trainieren. Solche Reha-Roboter sind aber keineswegs als Ersatz für konventionelle Therapien gedacht, sondern vielmehr als sinnvolle Ergänzung.

Beim Training mit dem Therapie-Roboter ist der beeinträchtigte Arm des Patienten an das Exoskelett des beweglichen Roboterarms geschnallt und folgt den durch den Roboter vorgegebenen Bewegungen. Auf diese Weise können virtuell vor dem Bildschirm gezeigte Alltagssituationen wie das Einschenken von Wasser in ein Glas immer wieder geübt werden.

Man verbessert dadurch die Bewegungs­fähigkeit, indem man die Fehler verstärkt, denn wenn ein Schlaganfall-Patient beispielsweise nach etwas greifen will, es aber nicht präzis macht, verstärkt der Reha-Roboter diese Ungenauigkeit, indem er einen leichten Widerstand erzeugt. Auf diese Weise muss sich der Patient noch mehr anstrengen. Ein von dafür entwickelter, lernfähiger Algorithmus entscheidet jeweils selbstständig, welchen Patienten er die Aufgabe erschwert und welchen er sie eher erleichtert.

Quelle

https://www.tagesanzeiger.ch/contentstationimport/die-ingenieurin-die-reharoboter-trainiert/story/30228031 (19-11-10)

Bee-Bot – mit dem Roboter spielerisch lernen

Eine Kooperation des Wiener Bildungsservers mit den Büchereien der Stadt Wien bringt programmierbare Lernroboter in Wiener Kindergärten und Schulklassen. Bee-Bot, ein kleiner, programmierbarer Lernroboter, hält Einzug in Schulklassen und Kindergärten. Die Digibox enthält je einen Bee-Bot-Roboter, informative Booklets mit vielen Praxisideen und umfangreiches pädagogisches Begleitmaterial. Die Themenboxen wurden bisher hauptsächlich zur Sprach- und Leseförderung eingesetzt .

Zwei beiliegende Booklets bieten den PädagogInnen umfangreiche didaktische und technische Informationen sowie Tipps und Praxisideen zum Einsatz des Bee-Bots im Unterricht bzw. im Kindergarten.  Ab sofort stehen insgesamt 25 Digiboxen zur Verfügung und können von Pädagoginnen und Pädagogen über das Bibliothekspädagogische Zentrum der Büchereien der Stadt Wien kostenlos ausgeliehen werden.

Mithilfe des in der Digibox enthaltenen Lernroboters Bee-Bot können einfach und spielerisch erste Programmiererfahrungen gemacht werden.  Der Bee-Bot wird über Pfeiltasten auf seinem Rücken programmiert und kann sich vorwärts und rückwärts bewegen und sich drehen. Auf diese Weise können bis zu 40 aufeinanderfolgende Befehle eingegeben werden. Durch das Eingeben schrittweiser Bewegungsabfolgen werden nicht nur erste Grundkonzepte des Programmierens vermittelt, sondern auch das räumliche und das analytische Denken sowie die Problemlösekompetenz geschult. Das Grundprinzip des Programmierens wird dabei in einfacher Form vom Abstrakten ins Konkrete übersetzt. Durch die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten des Bee-Bots bietet er sich für viele verschiedene Aktivitäten in der Schule oder im Kindergarten an.

Der Verleih der Digiboxen erfolgt über das Bibliothekspädagogische Zentrum (BPZ) der Büchereien der Stadt Wien, die Digiboxen können bestellt und bei allen Zweigstellen der Büchereien der Stadt Wien abgeholt werden. Die Verleihdauer beträgt jeweils 4 Wochen, der Verleih ist kostenlos.

Links

Weitere Infos zur Digibox: www.bildungsserver.wien/digibox
Büchereien Wien: https://buechereien.wien.gv.at/
Wiener Bildungsserver: www.bildungsserver.wien