Eine Filmlegende der 1980er Jahre feiert Auferstehung – allerdings nicht aus Fleisch und Blut wie der originale MacGyver, sondern in Form eines gut trainierten Roboters. Der Roboter, der in den Forschungslaboren des Georgia Institute of Technology arbeitet, befindet sich laut den Forschern des Forschungslabors für Roboterautonomie und interaktives Lernen (RAIL) „am Rande ihrer eigenen Version der Steinzeit”. Sie haben ihm beigebracht, über Form, Funktion und Anbringung von nicht verwandten Teilen zu urteilen, und so zum ersten Mal eine intelligente Maschine erfolgreich darin geschult, grundlegende Werkzeuge durch Kombinieren von Objekten zu erstellen. Das Konzept mag vertraut klingen. Es heißt "MacGyvering" und basiert auf einer Fernsehserie aus den 1980er Jahren, die kürzlich neu gestartet wurde. In der Serie ist der Titelcharakter für seine unkonventionelle Fähigkeit zur Problemlösung unter Verwendung verschiedener ihm zur Verfügung stehender Ressourcen bekannt. In dieser neuesten Arbeit erhält ein Roboter, der mit dem neuartigen Ansatz des Teams trainiert wurde, einen Satz optionaler Teile und wird angewiesen, ein bestimmtes Werkzeug herzustellen. Ähnlich wie seine menschlichen Gegenstücke untersucht der Roboter zunächst die Formen jedes Teils und wie eines an einem anderen befestigt werden könnte.
Durch maschinelles Lernen wird der Roboter anhand zahlreicher Beispiele von Alltagsgegenständen darauf trainiert, Form und Funktion anzupassen - welche Objektformen ein bestimmtes Ergebnis ermöglichen. Wenn sie beispielsweise lernen, dass die Konkavität der Schalen das Halten von Flüssigkeiten ermöglicht, nutzt sie dieses Wissen beim Bau eines Löffels. In ähnlicher Weise wurde den Robotern beigebracht, wie Objekte aus Beispielen von Materialien zusammengefügt werden, die durchstoßen oder ergriffen werden konnten.
In der Studie entwickelten die Forscher erfolgreich Hämmer, Spatel, Schaufeln, Rakel und Schraubendreher.
„Der Schraubendreher war besonders interessant, weil der Roboter eine Zange und eine Münze kombinierte", sagte Lakshmi Nair, Ph.D. Student an der School of Interactive Computing und einer der Forscher des Projekts. „Es kam zu dem Schluss, dass die Zange etwas greifen konnte, und sagte, dass die Münze dem Kopf eines Schraubenziehers entsprach. Füge sie zusammen und es entsteht ein effektives Werkzeug. “
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(Bild: gatech.edu)