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Maschinen lernen, neugierig zu sein
Mensch als Vorbild
«Wir haben uns am Menschen orientiert», erklärt Vincze. «Wenn ein Mensch etwas nicht weiss, macht er sich auf die Suche nach Informationen, früher in Büchern, heute vorwiegend im Internet. Die Idee war, das Gleiche mit Robotern zu machen.» Roboter können heute schon in Kamerabildern durch Vergleich mit einer internen Datenbank Gegenstände erkennen, aber mit unbekannten Objekten wussten Maschinen bislang wenig anzufangen. Hier galt es, neue Ansätze zu entwickeln. Das Stichwort lautet Deep Learning — das Lernen aus grossen Datenmengen.
Räumliche Wahrnehmung
«Der erste Schritt zum Erkennen eines Gegenstands ist die Segmentierung», erklärt Vincze. Dabei soll zwischen Objekten und ihrem Hintergrund unterschieden werden, etwa einer Kaffeetasse und der Tischplatte, auf der sie steht. «Dafür gibt es Methoden, die für allein stehende Objekte gut funktionieren», so der Forscher. Als Nächstes wolle man wissen, mit welchen Objekten man es zu tun habe. «Das kann bereits schwierig sein, etwa wenn mehrere Gegenstände sich nicht genau trennen lassen, weil sie sich zum Teil überdecken.» Wird das Objekt dennoch erkannt, geht es darum, ein 3-D-Modell davon anzufertigen, damit der Roboter es zum Beispiel greifen und aufheben kann. Genau diese räumliche Wahrnehmung sei für den Menschen sehr natürlich, für Maschinen aber ebenfalls schwierig, sagt Vincze: «Kleine Kinder können das ab dem ersten Lebensjahr, sie nehmen Objekte räumlich wahr.» All diese Methoden wurden nun im Rahmen eines dreijährigen Grundlagenprojekts mit internationalen Partnern in Robotern implementiert.
Unwissen autonom erkennen
Vinczes Gruppe interessierte sich also für die Situation, wenn ein Objekt, etwa die Kaffeetasse auf dem Tisch, nicht erkannt wurde. Zuerst mussten Kriterien gefunden werden, nach der die Maschine entscheidet, ob sie ein Objekt erkannt hat oder nicht. «Der Roboter vergleicht ein Foto des Objekts mit einer Datenbank. Es sind statistische Verfahren, die entscheiden, wie sehr das beobachtete Objekt den Objekten aus der Datenbank ähnelt», erklärt Vincze. «Das Ergebnis ist eine Masszahl. Wenn diese zu gering ist, soll der Roboter ein Bild davon machen und sich im Internet auf die Suche machen.» Dazu wurden verschiedene Suchalgorithmen verwendet, unter anderem ImageNet und die Standard-Google-Bildersuche. Dann analysierte Vinczes Gruppe, welche Hauptwörter in den Begleittexten am häufigsten vorkommen. Um die Ergebnisse zu verbessern, wurde ein Gegencheck durchgeführt: Der Begriff, den man gewonnen hat, wurde erneut im Internet gesucht, und die Bilder, die man dabei fand, wurden mit dem Bild des unbekannten Gegenstands verglichen. So liess sich die Qualität der Suche verbessern.
Prototyp «Hobbit»
Diese neuen Zugänge wurden mit Prototypen getestet. Vinczes Team und internationale Projektpartner in Italien, Frankreich und Grossbritannien nutzten für die Tests in früheren Forschungsprojekten entwickelte Roboter, etwa «Hobbit», der für den Einsatz in Altersheimen konzipiert wurde, wo er zum Beispiel verlorene Gegenstände finden soll. Für einen Praxistest wurde eine Büroumgebung verwendet, wo zehn typische Utensilien auf einem Schreibtisch lagen: Tastatur, Maus, Locher, Klammermaschine und so weiter. Die Objekte waren dem System alle bekannt. Dann wurde testweise eines der Objekte aus der Datenbank entfernt, und der Roboter musste herausfinden, worum es sich handelte.
Kontext macht den Unterschied
Vincze und sein Team untersuchten in diesem Setting, wie sich der Kontext auf den Erfolg beim Erkennen auswirkt. Wird auf einem Tisch zum Beispiel hauptsächlich Geschirr gefunden, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass auch das unbekannte Objekt üblicherweise in diesem Zusammenhang auftritt. «Die Kontextinformation lässt sich analysieren und zielführend verwenden und die Suche einschränken», sagt Vincze. Damit verbessert sich das Ergebnis weiter.
Der Forscher betont, dass es sich um ein Grundlagenprojekt handelte. Bis zur wirklichen Eigenständigkeit von Robotern sei es noch ein weiter Weg: «Der Mensch muss nach wie vor oft eingreifen.» Bis Roboter eine ähnliche Eigenständigkeit wie Menschen entwickelten, werde es noch Jahrzehnte dauern, prognostiziert Vincze — man arbeite daran.
scilog.fwf.ac.at