Keine aufwendigen Programmierungen verhelfen dem Roboter sein Spiel zu verbessern – "eine entsprechende Programmierung des Roboterarms würde wohl Jahre dauern und immer noch deutlich schlechtere Ergebnisse erzielen", ist Jan Peters überzeugt. Er ist Informatik-Professor an der TU Darmstadt und Gruppenleiter am Department Empirische Inferenz im Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme in Tübingen. Seine Vision ist, Dass Roboter ihre Aufgaben eigenständig durch die Nachahmung menschlicher Vorbilder erlernen. Ein Exempel dessen statuiert er derzeit mit seinen Mitarbeitern Katharina Muelling und Jens Kober, beides Doktoranden an der TU Darmstadt und Stipendiaten der Max-Planck-Gesellschaft.

Der entwickelte Roboter verbessert sein Tischtennisspiel selbständig, nachdem ihm die Wissenschaftler zu Beginn eine kleine Einstiegshilfe gegeben haben: Zur Einübung grundlegender Schlagtechniken führten sie noch den Roboterarm. Anschließend schlug der Roboter eigenständig die ihm zugespielten Bälle zurück. Dabei passt er seine Schläge dem jeweiligen Ballflug an, indem er selbst neue Schlagbewegungen entwickelt. "Unser Roboter lernt ganz ähnlich wie ein Mensch", verdeutlicht Peters. Zunächst imitiere er eine komplizierte Bewegung und übt diese so lange, bis er sie beherrscht. "Dann beginnt das bestärkende Lernen: Dabei erhält der Roboter nach jeder Bewegung eine Rückmeldung für seinen Erfolg. So kann er seine Reaktion entsprechend anpassen, bis er sich stets zur richtigen Zeit für die richtige Bewegung entscheidet", erklärt Peters. Das Ergebnis kann sich sehen lassen: Nach einer Stunde Training konnte der Roboter fast 90 Prozent der Bälle auf die Platte zurückspielen, die ihm ein menschliches Gegenüber zugespielt hatte.

Einsatzfelder für selbstlernende Roboter

Im Gegensatz zu herkömmlichen Robotern müssen selbstlernende Roboter nicht von Menschen und anderen Gegenständen abgeschirmt werden, wie Peters mitteilt. Sie eignen sich nach seiner Einschätzung nach "ganz hervorragend zur Kooperation mit dem Menschen". Derzeit forsche das Wissenschaftler-Team an einer Version, die Menschen ebenfalls per Nachahmung bei verschiedenen Tätigkeiten als "dritte Hand" im Alltag unterstützt. Einsatzgebiete für die behilflichen Gefährten sieht Peters auch in der industriellen Produktion, wo sie bei Arbeiten mit häufigem Variantenwechsel und bei der Herstellung kleiner Stückzahlen tätig werden könnten.