Ob greifen, halten oder drehen, tasten, tippen oder drücken – im Alltag nutzen wir unsere Hände wie selbstverständlich für die unterschiedlichsten Aufgaben. Dabei ist die menschliche Hand ein wahres Wunderwerkzeug der Natur. Was liegt da näher, als Roboter in kollaborativen Arbeitsräumen mit einem Greifer auszustatten, der diesem natürlichen Vorbild nachempfunden ist und durch künstliche Intelligenz lernen kann, verschiedenste Greif- und Drehaufgaben zu lösen?
Bei der BionicSoftHand kommt die Methode des Reinforcement Learnings zum Einsatz, des Lernens durch Bestärken. Das bedeutet: Statt einer konkreten Handlung, die sie nachahmen muss, bekommt die Hand lediglich ein Ziel vorgegeben. Dieses versucht sie durch Ausprobieren (Trial-and-Error) zu erreichen. Anhand des erhaltenen Feedbacks – positiv wie negativ – optimiert sie nach und nach ihre Aktionen, bis sie schließlich die gestellte Aufgabe erfolgreich löst.
Konkret soll die BionicSoftHand einen zwölfseitigen Würfel so drehen, dass am Ende eine vorher festgelegte Seite nach oben zeigt. Das Einlernen der dazu nötigen Bewegungsstrategie geschieht in einer virtuellen Umgebung anhand eines digitalen Zwillings, der mithilfe der Daten einer Tiefenkamera und der Algorithmen der künstlichen Intelligenz erstellt wird.
Das digitale Simulationsmodell beschleunigt das Training erheblich, insbesondere wenn man es vervielfacht. Beim so genannten Massive Parallel Learning wird das erlangte Wissen mit allen virtuellen Händen geteilt, die dann mit dem neuen Wissensstand weiterarbeiten: Jeder Fehler wird so nur einmal gemacht. Erfolgreiche Aktionen stehen sofort allen Modellen zur Verfügung.
Nachdem die Steuerung in der Simulation trainiert ist, wird sie auf die reale BionicSoftHand übertragen. Mit der virtuell erlernten Bewegungsstrategie kann sie den Würfel auf die gewünschte Seite drehen und zukünftig auch andere Gegenstände entsprechend orientieren. So ließen sich einmal gelernte Wissensbausteine und neue Fertigkeiten auch mit weiteren Roboterhänden teilen und global zur Verfügung stellen.