Roboter "merkt" sich Weg aus dem Labyrinth

Forscher*innen der Eindhoven University of Technology in den Niederlanden haben einen Lego-Roboter gebaut, der sich seinen Weg durch ein hexagonal ausgerichtetes Labyrinth bahnen kann. Standardmäßig biegt er ursprünglich bei jedem Abzweigungspunkt nach rechts ab, bis er zu einem Punkt kommt, an dem er schon war beziehungsweise in einer „Sackgasse“ landet, sodass er von vorne beginnen musste.

Die integrierte Software merkt sich jedes falsche Abbiegen und macht mit jedem neuen Durchlauf Korrekturen. Dies gelingt mithilfe einem neuromorphischen Schaltkreis, welcher die Schaltung von Neuronen imitiert.

Auf bestimmte Menge an Elektrizität abgestimmt

Diese Schaltung hilft dem Roboter, den richtigen Weg zu bestimmen - so wie auch Synapsen zwischen den Neuronen im Gehirn ihre Verbindung bei wiederholter Anwendung stärken. „Genauso wie eine Synapse im Gehirn einer Maus jedes Mal gestärkt wird, wenn sie in einem psychologischen Labyrinth richtig abbiegt, wird unser Device auf eine bestimmte Menge an Elektrizität abgestimmt“, sagt die Forscherin Imke Krauhausen.

Die Spannung kontrolliert die Motoren. Diese wiederum bestimmen, ob der Roboter rechts oder links abbiegt. Nach 16 Versuchen schaffte es der Roboter aus dem Labyrinth mit einer Fläche von etwa 2 Quadratmetern. 

Roboter kann Erinnerung in Material einprägen

Wesentlich für die korrekte Ausführung ist das für den neuromorphischen Schaltkreis eingesetzte Polymer p(g2T-TT).  Dieses Material könne gespeicherte Zustände für eine bestimmte Zeitdauer erhalten. Das bedeutet, dass der Roboter seine Erfahrung im Labyrinth einprägen oder aufdrucken kann, sodass das sensorisch-motorische System dies beim Navigieren als „Erinnerung“ nutzen kann.

Laut den Forscher*innen sei die Anwendung solcher smarten Devices in Zukunft vielfältig und könnten sogar mit Nervenzellen gekoppelt werden. Verliert etwa jemand seinen Arm bei einem Unfall, könnten diese Devices dazu genutzt werden, den Körper mit einem bionischen Arm zu verbinden.

Die Studie wurde in Science Advances veröffentlicht.