Die "Musician Hand" von Forschern der University of Southern California (USC) klimpert wie ein Kind wahllos auf den Klaviertasten herum. Doch die KI-Software merkt sich, welche Fingerbewegungen welche Töne hervorrufen. Nach zwei Minuten hat das System das Klavier verinnerlicht. Es hört einem Musikstück zu, übersetzt jeden Ton in die zuvor klimpernd erlernte Bewegung und kann es fehlerfrei nachspielen. Noten braucht die musikalische Hand ebenso wenig wie einst der berühmte Tenor Luciano Pavarotti, der nie gelernt hat, Noten zu lesen.
Die KI-gestützte Hand ahmt die Art und Weise nach, wie Gehirn und Körper feinmotorische Fähigkeiten durch Ausprobieren statt durch programmierte Anweisungen koordinieren. Sie ist ein Vorbild für das Erlernen von komplexen Bewegungen durch Roboter, die in der Industrie und in der Medizin eingesetzt werden können.
Als Beispiel nennt Hesam Azadjou, Doktorand von USC-Forscher Francisco Valero-Cuevas, einen Menschen, bei dem Parkinson im frühen Stadium diagnostiziert wurde. Wenn er in diesem Stadium ein Exoskelett anlegt, das, ähnlich wie die musikalische Hand ein Musikstück lernt, seine Art studiert, sich zu bewegen, wird es sich später daran erinnern.
Dann hilft es dem Patienten, dessen typische Bewegungen beim Gehen, Essen und der Morgentoilette zu machen, die ihm aufgrund der fortschreitenden Krankheit nicht mehr eigenständig möglich sind. Ein Roboter wiederum könnte durch autonomes Probieren die Bewegungen lernen, die für die Montage eines Produkts nötig sind, heisst es.
Die musikalische Hand, die das Vorbild für diese Art von Robotersteuerung ist, verfügt über vier sehnengesteuerte Finger, die von kleinen Elektromotoren bewegt werden. Neuronale Netze analysieren eine Melodie und wandeln diese in die motorischen Befehle für die Finger um, die für die Wiedergabe erforderlich sind.
"Die Achillesferse der traditionellen Robotik ist die Annahme, dass perfekte Infos notwendig sind, um gut zu agieren. Tiere funktionieren nicht so. Sie nehmen wahr; sie raten - meist richtig - und sie passen sich an. Wir wollten zeigen, dass ein Roboter dasselbe tun kann", unterstreicht Valero-Cuevas abschliessend.
