DeepMind bringt Mini-Robotern das Fussballspielen bei
Die Google-Tochter DeepMind nutzt künstliche Intelligenz, um Roboter für ein Eins-gegen-Eins-Fussballspiel zu trainieren. Zum Training gehört auch, dass die Forscher die drollig kleinen Zweibeiner schubsen.
Das auf künstliche Intelligenz spezialisierte Unternehmen DeepMind bringt kleinen Robotern, die jeweils über 20 Gelenke verfügen, das Fussballspielen bei. Genauer untersucht ein Forscher-Team, ob es mittels Deep Reinforcement Learning möglich ist, auf kostengünstige Weise anspruchsvolle und sichere Bewegungsfähigkeiten zu entwickeln. Und ob diese Fähigkeiten zu komplexen Verhaltensstrategien in dynamischen Umgebungen zusammengesetzt werden können.
Die Roboter wurden für ein vereinfachtes Eins-gegen-Eins-Fussballspiel trainiert. In ersten Videos zeigen die Forscher den aktuellen Stand der Dinge. Herausgekommen sind unterhaltsame, teilweise fies anmutende, Szenen – wie etwa bei diesem Schubs-Training:
Zunächst hat das Team einzelne Fähigkeiten isoliert in einer Simulation trainiert, ehe der Roboter selbst, vorerst alleine, aufs echte Spielfeld durfte. Das Training umfasste Dinge, wie die schnelle Erholung von Stürzen, das Gehen, Drehen, Treten und mehr. Ebenso trainiert wurden stabile und effiziente Übergänge zwischen den einzelnen Aktionen.
Die Roboter im folgenden Video sind bereits trainiert und treten im Eins-gegen-Eins an. Neben den Bewegungen haben sie auch komplexe Verhaltensweisen gelernt. Sie verfügen über ein grundlegendes strategisches Verständnis und sind darüber hinaus in der Lage, Ballbewegungen vorherzusehen. Somit können sie Schüsse des Gegners blocken. Das Verhaltenstraining fand ebenso erst in einer Simulation statt, ehe die Software auf die Roboter übertragen wurde.
Das KI-Training soll gemeinsam mit kleineren Hardwaremodifikationen dafür gesorgt haben, dass sich die Roboter gegenüber einer Basis-Programmierung sicherer und effektiver bewegen, ohne Dynamik und Agilität einzubüssen. Sie sollen dank des KI-Trainings 63 Prozent weniger Zeit zum Aufstehen benötigen, 156 Prozent schneller laufen und 24 Prozent schneller den Ball treten können.
DeepMind ist zufrieden mit den vorläufigen Ergebnissen. Ihre Analyse zeige, dass es ein vielversprechender Ansatz ist, Deep Reinforcement Learning fürs Robotertraining einzusetzen. Das Team will weitermachen und insbesondere untersuchen, was die Roboter aus ihrem Kamerabild lernen können und ob es damit möglich ist, verschiedene Spielaspekte besser vorherzusagen.
Titelbild: Screenshot Youtube-Video / OP3 Soccer Team, DeepMind
Der tägliche Kuss der Muse lässt meine Kreativität spriessen. Werde ich mal nicht geküsst, so versuche ich mich mittels Träumen neu zu inspirieren. Denn wer träumt, verschläft nie sein Leben.