Die zweite Ausgabe der World Humanoid Robot Games fand vom 22. bis 26. August in Beijing statt und präsentierte sowohl beeindruckende Fortschritte als auch deutliche Limitationen humanoider Roboter. Die Veranstaltung, die von chinesischen Staatsmedien und der Stadtregierung Beijings mitorganisiert wurde, zielt darauf ab, das kommerzielle Potenzial humanoider Robotik in einer sich schnell entwickelnden Industrie zu demonstrieren.
Fortschritte bei spezifischen Aufgaben
In diesem Jahr übertrafen humanoide Roboter menschliche Weltrekorde im 100-Meter-Sprint und im Standhochsprung. Letztes Jahr lagen sie bei diesen Disziplinen noch hinter menschlichen Bestleistungen zurück. Dipam Patel, Doktorand in Informatik an der Purdue University, kommentierte, dass diese Leistungen eine signifikante Entwicklung in der „Ganzkörperkontrolle“ (Whole-Body Control) der Roboter für spezifische Aufgaben aufzeigen.
Neben den Sprint- und Sprungwettbewerben traten die Roboter auch in Disziplinen wie Kung-Fu-Vorführungen, Tanz, Kickboxen, Fußball und Tischtennis an. Ein vom Pekinger Unternehmen X-Humanoid entwickelter Roboter erlangte besondere Aufmerksamkeit, indem er ein 400-Meter-Rennen mit einer ungewöhnlichen Haltung – die Arme vor dem Gesicht haltend – gewann. Die Entwickler erklärten, der Roboter habe diesen Stil durch Reinforcement Learning, ein Verfahren des maschinellen Lernens, in Simulationen erlernt.
Herausforderungen im Alltag und Autonomie
Trotz der beeindruckenden Erfolge bei sportlichen Aufgaben zeigten die Roboter bei praktischen Alltagsszenarien deutliche Schwächen. Bei Aufgaben wie dem Waschen und Aufhängen von Wäsche blieben sie hinter der typischen Arbeitsgeschwindigkeit von Menschen zurück. Einige Roboter stürzten während des Sprints gegen Barrieren, brachen auseinander oder fingen Feuer, da sie nicht eigenständig anhalten konnten.
Patel betonte, dass die gezeigten Roboter oft für eine einzige Aufgabe optimiert sind und noch weit von der Fähigkeit entfernt sind, als „Allzweckroboter“ praktisch jede Aufgabe zu bewältigen. Dies zeigte sich etwa daran, dass die Laufroboter nach dem Überqueren der Ziellinie nicht verlangsamen oder die Bahn weiterlaufen konnten.
Neue, weniger spektakuläre, aber potenziell aussagekräftigere Tests umfassten Haushaltsaufgaben wie Wäsche falten, Wohnzimmer aufräumen und die Annahme von Lieferpaketen, was einen Aufgabenwechsel erforderte. Weitere Herausforderungen waren das Bewegen von Gepäck in Hotels, das Aufräumen von Betten, das Auffüllen von Vorräten und das Einsortieren von Büchern in einer Bibliothek, was visuelle Erkennung und logisches Denken testete.
Ein anspruchsvolles Szenario war ein Feuerlösch- und Rettungseinsatz im Freien, bei dem Roboter innerhalb von 30 Minuten gefährliche Substanzen identifizieren, Ventile schließen, ein Feuer lokalisieren und löschen mussten. Nur drei von zwölf Teams schlossen diese Aufgabe erfolgreich ab. Auch Aufgaben zur Handgeschicklichkeit, wie das Aufheben von Bohnen, das Eindrehen von Schrauben und das präzise Einschlagen von Nägeln, wurden getestet.
Teleoperation und der Weg zur vollen Autonomie
Ein wesentlicher Aspekt der Wettkämpfe war die teilweise Fernsteuerung (Teleoperation) der Roboter durch menschliche Bediener, die in bestimmten Events zwar erlaubt war, aber zu Punktabzügen führte. Dies unterstreicht, dass autonome Robotersysteme noch einen langen Weg vor sich haben. Während Menschen schnell neue Aufgaben lernen können, erfordern Roboter ein umfangreiches Training durch wiederholte Versuche in Simulationen oder realen Szenarien.
Patel wies darauf hin, dass es praktisch unmöglich ist, alle denkbaren Grenzfälle (Edge Cases) für einen Roboter zu simulieren, damit er aus Interaktionen lernen kann. Zudem sind viele der autonomeren Roboter stark auf Cloud Computing angewiesen, um rechenintensive KI-Modelle auszuführen, anstatt diese direkt auf ihrer eigenen Hardware zu verarbeiten.
Thema: Technologie / KI allgemein. Quelle/Inspiration: Ars Technica.