Neue robotische Hand lernt in zwei Minuten Melodien

Die vierfingerige, seilgetriebene Prothese hat sich durch einen Prozess, den die Entwickler „motorisches Babbeln" nennen, selbstständig das Klavierspiel beigebracht.

Bei dieser Methode handelt es sich um einen Ansatz des Versuchs und Irrtums, der dem Lernen menschlicher Säuglinge ähnelt, die durch zufällige Bewegungen ihrer Gliedmaßen entdecken, was ihre Körper können.

Während eines Trainings die robotische Hand zufällig auf den Tasten auf, verfolgte die erzeugten Töne und verknüpfte diese mit den entsprechenden motorischen Bewegungen. Nach dieser kurzen Vorbereitungsphase war das System bereit.

Technik und Auswirkungen

In einem einzigen Versuch, ohne jegliche Echtzeit-Korrekturen während des Spielens, reproduzierte der Roboter eine brandneue Melodie mit 30 Tönen perfekt. „Mit zwei Minuten Trainingszeit und einem einfachen Laptop hat dieses System etwas gelernt, das intrinsisch menschlich ist: künstlerischen Ausdruck", so die Forscher.

Francisco Valero-Cuevas, Professor für Biomedizinische Ingenieurwissenschaften, Luft- und Raumfahrttechnik sowie Maschinenbau an der USC Viterbi und korrespondierender Autor der Studie, bezeichnet das Ergebnis als ernstzunehmendes Gegenbeispiel zur traditionellen Robotik.

Statt auf riesige Datensätze aus vorab trainierten Bewegungen zu setzen, nutzt das Gerät das „Motorbabbeln", um physische Aktionen direkt auf die dabei erzeugten Klänge abzubilden. Die resultierende Spielweise ist so fließend, dass Musikjurys bei einem Blindtest gelegentlich nicht zwischen dem Roboter und vier menschlichen Pianisten unterscheiden konnten.

Was die Studie zeigt

Die Konstruktion der Hand besteht aus vier Fingern, die und die menschliche Anatomie nachahmen. Während des Zwei-Minuten-Tests bildet das System die physischen Bewegungen auf die entsprechenden Töne ab. Anschließend analysieren neuronale Netze die Audioaufnahmen einer unbekannten Melodie und wandeln diese sofort in präzise Motorbefehle um.

Dies ermöglicht die fehlerfreie Wiedergabe einer 30-Töne umfassenden Melodie beim allerersten Versuch. „Der Achillesferse der traditionellen Robotik ist die Annahme, dass perfekte Informationen notwendig sind, um gut zu handeln", erklärte Valero-Cuevas. „Tiere arbeiten nicht so. Sie wahrnehmen, sie raten, meist richtig, und sie passen sich an.

Wir wollten zeigen, dass ein Roboter das Gleiche kann." Der Klavierspieler dient als Konzeptnachweis für die „perzeptive Robotik". Dieser neue Rahmenwerk ermöglicht einem System, seine Umgebung wahrzunehmen, physische Bewegungen zu experimentieren und sich im laufenden Betrieb selbst zu korrigieren, ohne auf umfangreiche Trainingsdaten angewiesen zu sein.

Was die Studie zeigt

Obwohl die „Musician Hand" auf den Tasten ein Virtuose ist, streben ihre Erfinder nicht danach, Konzerthäuser zu buchen. Die eigentliche Einsatzplattform für diese Technologie liegt in der Medizin.

Dieser intuitive Ansatz der Robotik könnte bald deutlich persönlichere Unterstützung bieten als die heutigen starren, auf spezifische Aufgaben ausgerichteten Maschinen, insbesondere für Patienten mit fortschreitenden Erkrankungen wie der Parkinson-Krankheit.

Herkömmliche assistive Technologien können sich nicht an den allmählichen Verlust der motorischen Fähigkeiten eines Patienten anpassen.

Technik und Auswirkungen

Dieses sich selbst korrigierende Rahmenwerk könnte die Lücke schließen, indem es sich kontinuierlich an die sich ändernden körperlichen Bedürfnisse einer Person anpasst. „Stellen Sie sich vor, Sie träten bei der ersten Diagnose mit einem Exoskelett – einem tragbaren Roboteranzug – auf und dieses lernt Ihre Bewegungsweise bereits nach wenigen Tagen des Trainings", sagte Valero-Cuevas. „Sie lehren es: So gehe ich; so erreiche ich; so lebe ich.

Wenn sich Ihr Zustand verschlechtert, können Sie es erneut anziehen, jedoch im Unterstützungsmodus: Es hilft Ihnen, Ihren persönlichen Bewegungsstil wiederherzustellen. Es muss nicht speziell für Sie programmiert werden. Es hat Sie gelernt", fügte der Autor hinzu.

Dadurch könnten Roboter für den häuslichen Gebrauch die spezifischen manuellen Techniken bei maßgeschneiderten Übungen führen, wobei sie sich in Echtzeit an deren Bewegungen anpassen.

Die zugrundeliegende Technologie könnte zukünftig Schlaganfallpatienten unterstützen, mit Bauarbeitern zusammenarbeiten oder älteren Menschen bei einem selbstständigen Leben helfen. Die Ergebnisse der Studie wurden im Journal of the Royal Society Interface veröffentlicht.