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RUB-Forscher untersuchen neuronale Grundlagen des Lernens
Während wir Menschen uns an unserem Schreibtisch spielend zurecht finden, etwas greifen, es woanders wieder ablegen und Papiere stapeln, hat man es Robotern bisher nicht beibringen können, autonom gezieltes Bewegungsverhalten zu erzeugen. In einem neuen Forschungsprojekt sollen Roboter jetzt beim Menschen "abgucken" und Bewegungsverhalten lernen. Das Projekt wird in der Förderinitiative "Bernstein Fokus: Neuronale Grundlagen des Lernens" vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) mit ca. 1,9 Millionen Euro über fünf Jahre gefördert.
Die Koordination liegt beim Institut für Neuroinformatik der Ruhr-Universität Bochum (Prof. Dr. Gregor Schöner).
Lernen auf drei Zeitebenen
Die für autonome, zielgerichtete Bewegung notwendigen kognitiven Prozesse wie die automatische Erzeugung von Szenenrepräsentationen und von Bewegungssequenzen wollen die Bochumer Forscher bei Robotern auf der Basis neuronaler Prinzipien des Lernens erreichen. Lernen findet im Nervensystem auf den verschiedensten Zeitskalen und Ebenen statt. Im Projekt werden drei Ebenen genutzt: Szenen- und Objektgedächtnis sowie Verhaltenssequenzen werden aus einmaliger Beobachtung gelernt, also auf der Zeitskala weniger Sekunden. Verhaltensmodelle für die Erzeugung zielgerichteter Bewegungen werden aus einer Reihe von Erfahrungen gebildet, auf der Zeitskala von Minuten und Stunden. Wie die neuronalen Repräsentationen von Bewegungen sich selbst organisieren, spiegelt dagegen lang andauernde Entwicklungsprozesse wieder. Im Projekt bilden menschliche Verhaltensexperimente, durchgeführt im neuen Bewegungslabor des Instituts für Neuroinformatik, die empirische Grundlage für die Modellierung der Lernprozesse auf allen drei Zeitskalen.
Serviceroboter und Fahrerassistenz im Auto
Die entwickelten Modelle und Lernprinzipien werden genutzt, um Serviceroboter dazu zu befähigen, dass sie zielorientierte, dem Menschen ähnliche Bewegungen erzeugen können. Dies dient sowohl der Überprüfung der theoretischen Konzepte als auch der Verbesserung der Mensch-Maschine Interaktion in echten Servicerobotik Anwendungen. In einer weiteren Anwendung fahren Versuchsteilnehmer in einem Fahrlabor in simulierten Verkehrsszenarien. Diese Daten werden durch Lernverfahren in Fahrermodelle umgesetzt, mit deren Hilfe der Entwurf, die Simulation und die Evaluierung moderner Fahrerassistenzsysteme im Auto ermöglicht werden.
Vier Bochumer Gruppen und zwei Industriepartner sind beteiligt
Vier Gruppen des Instituts für Neuroinformatik der Ruhr-Universität sind an dem Projekt beteiligt: Adaptive Systeme (Jun. Prof. Christian Igel), Autonome Robotik (Dr. Ioannis Iossifidis), Theorie kognitiver Systeme (Prof. Gregor Schöner) und Theorie neuronaler Systeme (Prof. Laurenz Wiskott). Als Industriepartner treten die NISYS GmbH (Bochum) und die Schunck GmbH & Co. KG (Lauffen / Neckar) hinzu.
Weitere Informationen
Prof. Dr. Gregor Schöner, Institut für Neuroinformatik, zentrale wissenschaftliche Einrichtung der Ruhr-Universität, 44780 Bochum, Tel: 0234/32-27965, E-Mail:Gregor.Schoener@rub.de
Redaktion: Meike Drießen
Merkmale dieser Pressemitteilung:
Informationstechnik
überregional
Forschungsprojekte
Deutsch
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