Vom Gehirn zur Robotik

Der kleine Roboter nähert sich vorsichtig einem Wissenschaftler aus dem Projektteam. Foto: Elvira Eberhardt / Uni Ulm

Ulm: Er hat Ohren wie das elektronische Spielzeug Furby, und mit seinen dunklen Kameraaugen, die seitlich auf dem rundlichen Aufbau montiert sind, sieht er recht possierlich aus. Auf einem fahrbaren Untersatz rollt der kleine Roboter den Ulmer Wissenschaftlern vorsichtig entgegen.

Der NinjaTurtle, so sein Name, hilft den Neuroinformatikern und Kognitionsforschern dabei, spezielle Algorithmen zu testen, die der menschlichen Wahrnehmung und Kognition nachempfunden sind. Damit wollen die Ulmer Forscher die Verarbeitung von visuellen und auditiven Sensordaten robuster, schneller und effizienter machen. Das Projekt ist Teil des „Neurorobotik“-Programms der Baden-Württemberg-Stiftung und wird mit 500 000 Euro unterstützt. Mit ihrem Forschungsprogramm möchte die Stiftung der zunehmenden Bedeutung der Neurotechnologie, des Neuronal Computing und der neuronal inspirierten Robotik im Land gerecht werden.

„Das menschliche Gehirn gehört noch immer zu den effektivsten Datenverarbeitungssystemen überhaupt. Vor allem bei der Auswertung von Sinneseindrücken arbeiten natürliche Nervensysteme hocheffektiv und sind vielen technischen Systemen überlegen“, erklärt Professor Heiko Neumann. Der stellvertretende Leiter des Instituts für Neuroinformatik gehört wie Professor Marc Ernst, Leiter der Abteilung für Angewandte Kognitionspsychologie, zu den erfolgreichen Antragstellern. Mit ihrem VA-MORPH Projekt möchten die Wissenschaftler neurobiologische Funktionen des Gehirns auf robotische und informationstechnische Systeme übertragen. Im Mittelpunkt steht dabei die Entwicklung sogenannter neuro-morpher Algorithmen, die sich in ihrer Struktur und Arbeitsweise am menschlichen Gehirn und seinen elementaren Bestandteilen, den Neuronen, orientieren. Ausgangspunkt ist dabei die Frage, wie visuelle und auditive Sensorströme verarbeitet, fusioniert und technisch genutzt werden können, beispielsweise für die räumliche Orientierung und Navigation.

Zur Generierung der neuro-morphen Algorithmen haben die Ulmer Wissenschaftler biologisch plausible Lernverfahren entwickelt, mit deren Hilfe die „relevanten“ Informationen aus der Gesamtheit der sensorischen Daten herausgefiltert werden können. Jetzt wollen Neumann und Ernst mit ihren Doktoranden Christian Jarvers, Maximilian Löhr und Timo Oess herausfinden, wie praxistauglich und leistungsfähig die nach menschlichem Vorbild geschaffenen Algorithmen sind. Dafür werden sie auf der Roboterplattform implementiert und zunächst an einfachen Orientierungsaufgaben getestet. „Diesen Job hat nun der kleine Ninjabot: Ohne sich durch Nebengeräusche und Sichthindernisse irritieren oder ablenken zu lassen, soll er bestimmte visuelle und akustische `Landmarken´ aufsuchen und einsammeln“, erläutern die wissenschaftlichen Mitarbeiter Löhr und Oess.

Wenn alles gut geht, wird sich der kleine Roboter NinjaTurtle unbehelligt von Störgeräuschen auch bei schwierigen Sichtverhältnissen seinen Weg zielstrebig durch das Labor bahnen, und dabei nur einen Bruchteil an Rechenkapazitäten und Speicherplatz verbrauchen wie herkömmliche Rechnerarchitekturen. Denn vom Gehirn lernen lohnt sich, glauben die Ulmer!

V.i.S.d.P.: Universität Ulm