Für Menschen so normal, dass wir gar nicht drüber nachdenken: Visuelle Orientierung. Wir erkennen mühelos, wo wir uns befinden. Für Roboter ist das mit herkömmlichen Kameras und entsprechender Bildbearbeitung ein aufwendiger und energieintensiver Prozess.
Forschende der Technischen Universität Queensland haben jetzt ein neues Roboter-Navigationssystem vorgestellt. Es orientiert sich am menschlichen Sehen und verbraucht nur zehn Prozent der Energie herkömmlicher Systeme.
Spezielle Computerchips orientieren sich am Gehirn
Das von den Forschenden entwickelte Roboterauge LENS konnte Standorte entlang einer acht Kilometer langen Teststrecke erkennen. Dafür brauchte es fast 300-mal weniger Speicherplatz als andere Systeme.
Die Technik orientiert sich daran, wie visuelle Daten im Auge und im Gehirn von Menschen verarbeitet werden. Dafür verwendeten die Forschenden neuromorphe Computerchips. Anders als klassische Computerchips werden sie auf ganz bestimmte Aufgaben zugeschnitten, erklärt Professor Paul Lukowicz vom Deutschen Forschungszentrum für künstliche Intelligenz an der Universität Kaiserslautern:
"Das bedeutet, dass sie diese sehr spezielle Aufgabe sehr viel preisgünstiger und effizienter ausführen können als alles andere. Sie können aber auch nichts anderes. Der Grund, weshalb wir das als neuromorph bezeichnen, ist, dass uns klar ist, dass das wahrscheinlich eher der Mechanismus ist, den unsere Neuronen im Gehirn verwenden."
Wie bei manchen modernen Computerchips sind auch auf dem neuromorphen Chip Rechenwerk und Speicher vereint. Das spart den energie- und zeitintensiven Datentransport zwischen Prozessor und Speicher.
Roboter hat keine herkömmliche Kamera
Neben dem neuromorphen Chip gibt es noch ein weiteres, von der Biologie inspiriertes Modul: Die Event-Kamera. Anders als übliche Kameras nimmt sie nicht die ganze Szenerie in jedem Detail immer wieder Bild für Bild auf. Sie erfasst nur die Veränderungen gegenüber dem vorherigen Bild. Das erinnert an die Kompression von Bilddaten mit dem Verfahren jpeg und reduziert die Datenlast dramatisch. Auch das menschliche Gehirn arbeitet bei der Verarbeitung von Bildern datenreduziert.
KI-Experte sieht großes Potential
Paul Lukowicz vom Deutschen Forschungszentrum für künstliche Intelligenz sieht hier eine Leistung, die ein Ziel für das gesamte Forschungsgebiet der KI sein sollte: "Durch diese Kombination von zwei verschiedenen Dingen habe ich die Möglichkeit, diesen extrem geringen Energieverbrauch zu realisieren."
Zumindest für das Roboterauge LENS haben die australischen Forschenden gezeigt, dass dieses lohnende Ziel auch erreichbar ist.
