Roboter verwenden KI, um Schmerz zu “fühlen” und sich selbst zu reparieren

Roboter sind einen Schritt näher daran, mehr wie lebende Wesen zu sein, dank einer neuen Entwicklung auf dem Gebiet. Wissenschaftler von der Nanyang Technological University, Singapore (NTU Singapore) haben ein KI-System entwickelt, das es Robotern ermöglicht, Schmerz zu erkennen und sich selbst zu reparieren. 

Das neu entwickelte System basiert auf KI-gesteuerten Sensorknoten, die “Schmerz” verarbeiten und darauf reagieren. Dieser Schmerz wird erkannt, wenn durch eine äußere physische Kraft Druck ausgeübt wird. Der andere wichtige Teil des Systems ist die Selbstreparatur. Der Roboter kann den Schaden reparieren, wenn es sich um eine leichte “Verletzung” handelt, und das alles ohne menschliche Intervention.

Die Forschung wurde im August in der Zeitschrift Nature Communications. veröffentlicht.

Die meisten der heutigen Roboter erhalten Informationen über ihre unmittelbare Umgebung durch ein Netzwerk von Sensoren. Diese Sensoren verarbeiten jedoch keine Informationen, sondern senden die Informationen an eine zentrale Verarbeitungseinheit. Diese zentrale Verarbeitungseinheit ist der Ort, an dem das Lernen stattfindet, und es bedeutet, dass die heutigen Roboter viele Kabel benötigen. Dieses System resultiert in längeren Reaktionszeiten. 

Neben den längeren Reaktionszeiten sind diese Roboter oft leicht beschädigt und benötigen viel Wartung und Reparatur. 

Das neue System

Im neuen System, das von den Wissenschaftlern entwickelt wurde, ist die KI in das Netzwerk der Sensorknoten eingebettet. Es gibt mehrere kleinere und weniger leistungsfähige Verarbeitungseinheiten, mit denen die Sensorknoten verbunden sind. Diese Konfiguration ermöglicht es, dass das Lernen lokal stattfindet, was wiederum die Anzahl der benötigten Kabel und die Reaktionszeit reduziert. Insbesondere wird sie um das Fünf- bis Zehnfache im Vergleich zu herkömmlichen Robotern reduziert.

Das Selbstreparatur-System kommt durch die Einführung eines selbstheilenden Ion-Gel-Materials in das System. Dies ermöglicht es den Robotern, mechanische Funktionen wiederherzustellen, wenn sie beschädigt sind, ohne die Hilfe von Menschen. 

Associate Professor Arindam Basu ist Co-Autor der Studie und kommt von der School of Electrical & Electronic Engineering. 

“Damit Roboter eines Tages mit Menschen zusammenarbeiten können, ist eine Sorge, wie man sicherstellen kann, dass sie sicher mit uns interagieren. Deshalb suchen Wissenschaftler auf der ganzen Welt nach Möglichkeiten, um Robotern ein Gefühl von Bewusstsein zu verleihen, wie zum Beispiel das “Fühlen” von Schmerz, um darauf zu reagieren und widerstandsfähig gegenüber rauen Betriebsbedingungen zu sein. Die Komplexität der Zusammenstellung der Vielzahl von Sensoren, die erforderlich sind, und die resultierende Fragilität eines solchen Systems sind jedoch ein großes Hindernis für eine weitverbreitete Akzeptanz.”

Laut Basu, der auch ein Experte für neuromorphe Rechentechnik ist, “hat unsere Arbeit die Machbarkeit eines robotischen Systems demonstriert, das in der Lage ist, Informationen effizient mit minimalem Kabel- und Schaltkreis-Aufwand zu verarbeiten. Durch die Reduzierung der Anzahl der erforderlichen elektronischen Komponenten sollte unser System erschwinglich und skalierbar werden. Dies wird dazu beitragen, die Akzeptanz einer neuen Generation von Robotern auf dem Markt zu beschleunigen.” 

Dem Roboter beibringen, Schmerz zu “fühlen”

Um dem Roboter beizubringen, wie man Schmerz “fühlt”, verließ sich das Team auf Memtransistoren, die als “hirnähnliche” elektronische Geräte wirken. Diese Geräte sind in der Lage, Gedächtnis und Informationsverarbeitung zu haben und wirken als künstliche Schmerzrezeptoren und Synapsen. 

Die Studie demonstrierte, wie der Roboter auch nach einer Beschädigung weiter auf Druck reagieren konnte. Nach einer “Verletzung”, wie einem Schnitt, verliert der Roboter die mechanische Funktion. Dann kommt das selbstheilende Ion-Gel zum Einsatz und verursacht, dass der Roboter die “Wunde” heilt, indem er sie im Wesentlichen zusammenfügt. 

Rohit Abraham John ist Erstautor der Studie und Forschungsstipendiat an der School of Materials Science & Engineering at NTU.

“Die selbstheilenden Eigenschaften dieser neuartigen Geräte helfen dem robotischen System, sich wieder zusammenzufügen, wenn es “verletzt” wird, zum Beispiel durch einen Schnitt oder Kratzer, sogar bei Raumtemperatur”, sagt John. “Dies ahmt die Funktionsweise unseres biologischen Systems nach, ähnlich wie die menschliche Haut sich nach einem Schnitt von selbst heilt.” 

“In unseren Tests kann unser Roboter ‘überleben’ und auf ungewollte mechanische Schäden reagieren, die durch leichte Verletzungen wie Kratzer und Stoße entstehen, während er weiterhin effektiv arbeitet. Wenn ein solches System in realen Umgebungen mit Robotern verwendet würde, könnte es zu Einsparungen bei der Wartung beitragen.”

Laut Associate Professor Nripan Mathews, der Co-Autor der Studie ist und von der School of Materials Science & Engineering at NTU kommt, “führen herkömmliche Roboter Aufgaben in einer strukturierten, programmierbaren Weise aus, aber unsere können ihre Umgebung wahrnehmen, lernen und ihr Verhalten entsprechend anpassen. Die meisten Forscher konzentrieren sich darauf, immer empfindlichere Sensoren zu entwickeln, aber sie konzentrieren sich nicht auf die Herausforderungen, wie sie effektiv Entscheidungen treffen können. Eine solche Forschung ist notwendig, damit die nächste Generation von Robotern effektiv mit Menschen interagieren kann.”

“In dieser Arbeit hat unser Team einen unkonventionellen Ansatz verfolgt, indem es neue Lernmaterialien, Geräte und Fertigungsmethoden für Roboter verwendet, um die menschlichen neurobiologischen Funktionen nachzuahmen. Obwohl es sich noch im Prototypenstadium befindet, haben unsere Ergebnisse wichtige Rahmenbedingungen für das Feld geschaffen und den Weg für Forscher geebnet, um diese Herausforderungen anzugehen.”

Das Forschungsteam wird nun mit Partnern aus der Industrie und Regierungsforschungslabors zusammenarbeiten, um das System weiter zu entwickeln.