Wir bauen die Roboter von morgen

MIT-Informatikerin Daniela Rus träumt von unserer robotergefüllten Zukunft. Durch

• Gregor Mone Archivseite

24. Oktober 2017

Josh Mathews

Als Brandon Araki 2015 als Masterkandidat für Maschinenbau ans MIT kam, brachte er den Picobug mit, einen winzigen Roboter, der fliegen, kriechen und kleine Gegenstände greifen kann. Bevor Araki in das Distributed Robotics Lab (DRL) von Daniela Rus kam, arbeitete er mit Mitarbeitern mehrerer Universitäten an der winzigen autonomen Maschine, die 30 Gramm wiegt und in seine Handfläche passt. Er war sich nicht ganz sicher, was er als nächstes mit dem Picobug machen würde, aber als seine neue Chefin ihn in Aktion sah, war sie hingerissen. Ich will hundert davon! sagte Russ.

Diese Bitte war nicht nur gierige Aufregung. Rus, der gleichzeitig Direktor des Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) ist, stellt sich eine Zukunft voller autonomer Maschinen vor, die fliegen, fahren, einfache Operationen durchführen und mehr können. Mein großer Traum ist eine Welt mit allgegenwärtigen Maschinen, allgegenwärtiger Robotik, die in das Gewebe des Alltags integriert ist und allen bei körperlicher Arbeit und kognitiven Aufgaben hilft, sagt sie.

Ein Projekt, das darauf abzielte, druckbare, einfach zu bauende Roboter zu entwerfen, produzierte diese funktionalen Bots aus bedrucktem Kunststoff.

Im Fall von Arakis Projekt stellt sie sich eine Flotte größerer autonomer Drohnen vor, die durch eine Stadt flitzen und Pakete ausliefern. Aber das ist nur eines von Dutzenden von Systemen, die Rus und ihre Forscher entwickeln und die viele Bereiche des täglichen Lebens betreffen könnten. Kürzlich haben sie pillengroße Roboter demonstriert, die sich im Körper bewegen können, um innere Wunden zu reparieren. Sie haben Drohnen so programmiert, dass sie sich mit selbstfahrenden Autos koppeln, indem sie vorausfliegen und tote Winkel scannen. Sie haben neue Kommunikationstechniken und Sicherheitsmodelle für Multi-Roboter-Systeme entwickelt. Ihr Labor hat eine neuartige Roboterhand, einen 3-D-gedruckten Fisch, der wie ein echter Fisch schwimmt, ein tragbares Navigationssystem für Blinde, stoßdämpfende Roboterhäute und mehr hergestellt.

Rus, eine Gewinnerin des MacArthur Genius Stipendiums im Jahr 2002, hat weltweite Anerkennung für sie erlangt Pionierarbeit in modularen und rekonfigurierbaren Robotern, Mehrrobotersystemen und Steueralgorithmen. Sie ist Gewinnerin des National Science Foundation Career Award und Fellow der Association for the Advancement of Artificial Intelligence, des IEEE, der AAAS und der Alfred P. Sloan Foundation, um nur einige ihrer Ehrungen zu nennen. Viele der Dinge, die sie getan hat, sehen am Anfang wie Magie aus, weil es diese genialen Ideen sind, auf die niemand gekommen ist, sagt der Robotiker Hod Lipson von der Columbia University. Sie ist ihrer Zeit voraus.

Und ihre Schüler lernen, ihre fantasievolle, aber rigorose Herangehensweise an die Robotik zu teilen. Zusammen mit anderen Mitarbeitern präsentierten sie und ihre Studenten 15 Beiträge auf der IEEE International Conference on Robotics and Automation 2017 in Singapur, die alle Bereiche des Fachgebiets abdecken, von neuartigen Algorithmen bis hin zu neuen Arten von Hardware. Es ist ein unglaublich produktives Labor, und sie produzieren wirklich verschiedene Projekte, die alle kreativ sind und ein Problem auf so solide Weise angehen, sagt die Informatikerin Radhika Nagpal von der Harvard University. Die technische Schönheit der Mathematik in ihrer Arbeit ist eine Sache, aber es gibt auch viel technische Schönheit in den Robotern, die sie baut. Beides zu erreichen ist ungewöhnlich. Beides auf so vielen unterschiedlichen Gebieten zu leisten, wie sie es tut, ist völlig ungewöhnlich.

Verschiedene Origami-inspirierte Roboter aus mehreren Projekten säumen die Regale in Rus‘ Labor. Einige sind selbst faltbar.

Körper und Gehirn

Rus, 54, ist im kommunistischen Rumänien geboren und aufgewachsen, wo ihr Interesse an fantastischer Technologie schon früh geweckt wurde. Ihr Vater war Informatiker, und sie fühlte sich zu technischen Spielereien hingezogen Star Trek , die Technologie von Jules Verne und ein ungewöhnlicher niederländischer Cartoon, Barbapapa , das eine Familie formwandelnder Kleckse enthielt, darunter einen Erfinder, der erstaunliche Maschinen baute. Nachdem ihre Familie in die USA ausgewandert war, studierte sie Informatik und Mathematik an der University of Iowa und promovierte anschließend bei dem berühmten Informatiktheoretiker John Hopcroft an der Cornell University. (John sagte, dass viele der klassischen Algorithmen gelöst seien und dass es jetzt Zeit für die großen Anwendungen sei, erinnert sie sich. Und für ihn bedeuteten die großen Anwendungen Robotik.) Doch als sie Algorithmen entwickelte, die Robotern helfen, Objekte zu greifen und zu manipulieren Für ihre Doktorarbeit stellte sie fest, dass die Fähigkeiten von Robotersystemen in den späten 1980er und frühen 1990er Jahren nicht mit den Science-Fiction-Visionen ihrer Kindheit übereinstimmten. Ich hatte diese schönen Algorithmen, die in der Simulation sehr gut funktionierten, erinnert sie sich, aber es gab keine Roboterfinger, die die Art von Kräften und Drehmomenten ausüben konnten, die meine Algorithmen benötigten.

Nach Cornell wurde Rus Professorin für Informatik am Dartmouth College, wo sie das Dartmouth Robotics Lab gründete. Sie hatte bereits an Teams von Robotern gearbeitet, die gemeinsam agierten, und erweiterte ihren Fokus auf modulare, sich selbst rekonfigurierende Roboter, die verschiedene Formen und Gestalten annehmen konnten – ähnlich wie die Charaktere in dem Zeichentrickfilm aus ihrer Kindheit. Trotzdem stieß sie auf die gleiche Herausforderung. Diese Systeme konnten nur in Computersimulationen vollständig demonstriert werden. Die eigentlichen Maschinen zur Ausführung ihrer Algorithmen waren noch nicht gebaut.

Sie schafft eine Atmosphäre, in der die Leute eher kreativ sind und etwas ausprobieren, das vielleicht a priori keinen Sinn macht, aber wirklich wild und cool wäre, wenn es möglich wäre. – Radhika Nagpal

Rus erkannte, dass, damit Roboter wirklich leistungsfähig sind, ihre Gehirne und Körper gleichermaßen fortschrittlich sein mussten. Sie brauchen ein Gehirn, das den Körper kontrollieren kann, aber der Körper muss in der Lage sein, die Aufgabe zu erfüllen, die Sie ihm geben, sagt sie. Sie müssen also über die Fähigkeiten des Körpers nachdenken, dann über die Wissenschaft und Mathematik, die dem Körper das Kontrollsystem geben, das er braucht.

Im Jahr 2003 trat Rus der Fakultät des MIT bei, brachte ihr Labor mit und benannte es in Distributed Robotics Lab um, um es an ihrer Vision auszurichten: einer Zukunft allgegenwärtiger Roboter. 2005 wurde sie Co-Direktorin des CSAIL Center for Robotics und drei Jahre später stellvertretende Direktorin von CSAIL; 2012 überlegte sie, eine Auszeit zu nehmen und ein Startup zu gründen. Ihre Leidenschaft für die Forschung war nicht erloschen – sie suchte einfach nach etwas anderem. Dann erfuhr sie, dass die Direktorenstelle bei CSAIL frei wurde. Es ist eine so außergewöhnliche Organisation, die eine so große Rolle bei der Gestaltung der Zukunft gespielt hat, sagt sie. Mitgestalten zu können, wie CSAIL vorankommt, um es wirkungsvoller zu machen – das war so etwas wie der amerikanische Traum.

Das Sabbatical konnte warten.

Ein Quad-Rotor-Roboter sitzt auf einem radbasierten Bot, der den Mars-Rovern nachempfunden ist. beide wurden mit preiswerten Materialien entworfen. Der Quad-Rotor-Bot wurde verwendet, um Wale zu verfolgen und fliegende Kameras für eine dauerhafte Überwachung zu demonstrieren.

CSAIL steuern

CSAIL war bereits als weltweit führendes Forschungszentrum für Informatik gut etabliert, als Rus – die erste Frau, die das Labor leitete – 2012 übernahm. Heute zählt CSAIL sieben MacArthur-Gewinner, acht Träger des Turing-Preises und einen Ritter (Tim Berners- Lee). Das größte Forschungslabor des MIT beherbergt 115 Principal Investigators (PIs), Hunderte von Wissenschaftlern und Studenten sowie mehr als 800 Forschungsprojekte. Hier gibt es viele Ideen, und jeder unserer PIs ist ein großer Träumer, sagt Rus. Wir sind eine Art Vereinigung von Träumen, und meine Rolle besteht darin, dafür zu sorgen, dass wir die Umgebung haben, um diese großen Träume und Ideen zu kultivieren.

Zu diesem Zweck arbeitet Rus daran, eine Kultur aufrechtzuerhalten, die das Wachstum aller bei CSAIL unterstützt, vom Verwaltungspersonal bis hin zu Fakultätskoryphäen. Sie versucht, das Gemeinschaftsgefühl durch die üblichen Methoden aufrechtzuerhalten, einschließlich regelmäßiger Treffen, gesellschaftlicher Zusammenkünfte und Symposien. Aber ihre Bemühungen an dieser Front reichen auch von sehr persönlich – ein Robotiker sprach davon, wie sie ihm durch eine Scheidung half – bis hin zu skurrilen. Einmal wurde ein Klavier, das Rus für ihre Tochter gekauft hatte, fälschlicherweise ins Labor statt zu ihr nach Hause geschickt, und die Leute begannen, sich tagsüber hinzusetzen, um zu spielen. In diesen zwei Wochen habe ich gelernt, dass viele meiner Studenten tatsächlich sehr talentierte Künstler waren, erinnert sie sich. Eines Tages hörte ich einen der Schüler Chopin spielen, und es war so schön. Als das Klavier entfernt wurde, kaufte sie dem Labor ein Keyboard, und die spontanen Konzerte gingen weiter.

Die anderen beiden Säulen ihrer Strategie zur Leitung von CSAIL – Ressourcen und Ideen – stehen in direktem Zusammenhang. Rus identifiziert die Computerprobleme, die die größten Auswirkungen haben können, und strebt dann Partnerschaften an, um die für ihre Bewältigung erforderlichen Mittel zu sichern. Als sie 2012 Direktorin wurde, startete eine Big-Data-Initiative, und seitdem hat sie vier weitere große von der Industrie oder der Regierung geförderte Initiativen gestartet, die sich auf Cybersicherheit, autonome Fahrzeuge, maschinelles Lernen und Gesundheitswesen konzentrieren.

Zum Beispiel hat Rus mit Toyota ein 25-Millionen-Dollar-Programm für autonome Fahrzeuge geschmiedet und das Toyota-CSAIL Joint Research Center gegründet. Anstelle von völlig fahrerlosen Autos, wie sie Google oder Uber zu bauen versuchen, stellt sie sich Fahrzeuge vor, die mit Laser-Entfernungsmessern und anderen fortschrittlichen Sensoren ausgestattet sind, die Menschen helfen könnten, in überfüllten Städten oder bei schlechtem Wetter sicher zu fahren. Die volle Kontrolle übernimmt das Auto zum Beispiel nur, wenn man sich gefährlich schnell einer Kurve nähert oder die Spur wechselt, wenn schon ein anderes Auto da ist.

Allein dieses Unterfangen umfasst 17 verschiedene Projekte, an denen verschiedene CSAIL-Labore beteiligt sind, darunter ihr eigenes DRL und Gruppen, die sich auf Computer Vision, maschinelles Lernen und Sensorentwicklung konzentrieren. Ich interessiere mich sehr für Projekte, die sich über mehrere Computerbereiche erstrecken und größer sind als das, was jeder einzelne Forscher tun kann, erklärt sie. Als Direktorin sieht sich Rus auch als Sprecherin des Labors, als eine Art wissenschaftliche Geschichtenerzählerin, die buchstäblich um die Welt reist, um Forscher auf Konferenzen und Treffen mit Geschichten über die neuesten Leistungen von CSAIL zu erfreuen. Nagpal sagt, dass Rus‘ Vorträge ihre eigene Gruppe in Harvard inspirieren, und sie vermutet, dass sie die gleiche Wirkung auf andere hat. Sie ist die Person, die dir das Gefühl gibt, dass das Spaß machen sollte, sagt Nagpal. Sie schafft eine Atmosphäre, in der die Leute eher kreativ sind und etwas ausprobieren, das vielleicht a priori keinen Sinn macht, aber wirklich wild und cool wäre, wenn es möglich wäre.

Autonomiewissenschaft

Laut Rus soll die Arbeit im DRL die Wissenschaft der Autonomie voranbringen. Projekte folgen im Allgemeinen der gleichen breiten Methodik. Die meisten beginnen damit, ein Problem zu identifizieren und zu verstehen und sich die Roboter auszudenken, die es lösen könnten (unabhängig davon, ob sie bereits existieren oder von Grund auf neu gebaut werden müssen). Dann entwickeln die Forscher Algorithmen zur Steuerung der Maschinen, lassen sie simulieren und testen sie schließlich in der realen Welt.

Die Ergebnisse stellen oft die Standarddefinition von Robotern in Frage. Im Jahr 2016 stellten Rus, der Maschinenbau-Student Steven Guitron, der CSAIL-Postdoc Shuguang Li und Kollegen von anderen Institutionen einen Origami-inspirierten schluckbaren Roboter vor. Um es zum Laufen zu bringen, mussten sie einen Roboterkörper entwerfen, der zu einer Kapsel von der Größe einer Tablette komprimiert werden konnte, sich dann entfalten und Aufgaben ausführen konnte, wenn sich die Kapsel auflöste. Die Miniaturmaschine wurde noch nicht in vivo getestet, aber Rus sagt, dass zukünftige Versionen Mikrochirurgen sein könnten, die Operationen ohne Schnitte oder körperliche Schmerzen durchführen.

Sie sagt, wir müssen über die Technologie nachdenken, die wir in 10 Jahren schaffen müssen, wie wir über Probleme nachdenken müssen, die nicht nur für die nächste Iteration, sondern für die nächsten hundert Iterationen einer Technologie wichtig sind, sagt Postdoc Cristian-Ioan Vasile.

Die Origami-Roboter knüpfen an ihre frühere Arbeit an sich selbst rekonfigurierenden Maschinen an, spiegeln aber auch eine größere Anstrengung wider, den Roboterkörper neu zu erfinden. Rus gründete die Soft Robotics Group in ihrem Labor, weil sie davon überzeugt war, dass starre, steife Maschinen zu viele Einschränkungen haben. Einer der ersten Mitglieder der Gruppe, Robert Katzschmann, stellte einen 3-D-gedruckten Fisch mit flexiblen Aktuatoren oder künstlichen Muskeln her. Später, als Katzschmann mit anderen Mitgliedern daran arbeitete, die Fähigkeit eines Roboters zu verbessern, zerbrechliche Objekte zu greifen – ähnlich der Aufgabe, die Rus in ihrer Doktorarbeit zu bewältigen versuchte –, baute Katzschmann die Aktuatoren um, die er für den Fisch entwickelt hatte, um bei der Entwicklung einer neuen Art von Hand zu helfen humanoide Roboter wie Baxter. (Baxter ist die Idee des ehemaligen CSAIL-Direktors Rodney Brooks und seiner Firma Rethink Robotics.) Im Gegensatz zu den starren Roboterformen der Vergangenheit kann sich Katzschmanns weiche, dreifingrige Hand biegen und fühlen, wodurch sie eine größere Auswahl an Objekten aufnehmen kann – und sie identifizieren, ohne visuelle Algorithmen zu verwenden.

Roboterblumen, die mit einem Tablet zum Blühen oder Farbwechsel gebracht werden können, sollen Kinder für Robotik interessieren.

Rus arbeitet auch daran, die Fähigkeit von Robotern zu verbessern, vernünftig zu denken und gute Entscheidungen zu treffen. Vasile entwickelt Algorithmen, die sicherstellen, dass autonome Autos immer sicher fahren, Kollisionen mit anderen Fahrzeugen und Fußgängern vermeiden und auch das richtige Gleichgewicht zwischen der Einhaltung der Straßenverkehrsregeln und dem effizienten Erreichen ihres Ziels finden. (Zum Beispiel könnte der Standardmodus, auf der rechten Spur zu bleiben, durch die Notwendigkeit, eine Baustelle zu umgehen, außer Kraft gesetzt werden.) Dennoch kann ein intelligentes Auto Entscheidungen nur auf der Grundlage der Daten treffen, auf die es zugreifen kann. So kann das Fahrzeug beispielsweise in einem engen Parkhaus nicht um Ecken sehen. Also koppelte eine andere DRL-Gruppe ein Roboterauto mit einer autonomen Drohne. Wenn das Auto tote Winkel erkennt, fliegt die Drohne voraus, scannt diese Bereiche auf potenzielle Gefahren und sendet das Video dann zur Verarbeitung an das Fahrzeug zurück.

In ähnlicher Weise musste Araki, um den von Rus geforderten Roboterschwarm zu bauen, sowohl die physischen Roboter als auch ihre Steuerungssysteme überdenken. Er tauschte die Beine des Picobug gegen zuverlässigere, leichter zu kontrollierende Räder. Als nächstes musste er herausfinden, wie sich seine Roboter in einer simulierten städtischen Umgebung zurechtfinden würden. Er hatte noch nie ein solches Steuerungssystem entworfen – sein Hintergrund ist Maschinenbau –, aber Rus erwartet von ihren Studenten, dass sie vielseitig sind. Also passte er einen Algorithmus an, der Schwärmen von Robotern helfen soll, gemeinsam schnelle und kollisionsfreie Routen zu planen. Da seine Roboter fliegen konnten, modifizierte Araki den Algorithmus so, dass er sich auch auf Fahrzeuge erstreckte, die sich über dem Bürgersteig bewegten, und optimierte ihn dann auf Effizienz, damit den Drohnen nicht schnell die Batterieleistung ausging. Bisher hat er acht davon gebaut und mit Hilfe von Rus und anderen Labormitgliedern demonstriert, dass die fliegenden Autos durch eine neun Quadratmeter große Modellstadt flitzen können, ohne zu kollidieren.

Kommunikation ist der andere Schlüssel zur Verwirklichung der robotergefüllten Zukunft von Rus. Wenn Schwärme leistungsfähiger Maschinen in der realen Welt eingesetzt werden sollen, egal ob sie fliegen, fahren oder in einem Haus herumrollen, müssen sie effektiver miteinander und mit Menschen kommunizieren. Mit der Hilfe von Rus entwickelte die DRL-Informatikerin Stephanie Gil Algorithmen, die es Robotern ermöglichen, Schwankungen in der drahtlosen Signalstärke zu erkennen, abzuschätzen, wo die Signale besser sein könnten, und zu diesen Stellen zu wechseln, um ihre Kommunikationsfähigkeit zu verbessern. Dies könnte kritisch sein, wenn Sie eine Flotte von Robotern an den Ort einer Naturkatastrophe schicken würden, erklärt Gil, da es mehreren Maschinen ermöglichen würde, den Raum effizient zu durchsuchen und wichtige Informationen schnell untereinander und mit menschlichen Beamten auszutauschen.

Indem er mehr darüber erfuhr, wie sich drahtlose Signale ausbreiten, fand Gil auch einen Weg, die wahrscheinliche Quelle eines bestimmten Signals zu erraten und festzustellen, ob es von einer bekannten Entität wie einem anderen Roboter im Raum oder einer nicht identifizierten Partei stammte. Wir können erkennen, ob ein Spoofer oder böswilliger Agent Informationen in das Bild einfügt, die eigentlich nicht gültig sind, sagt sie. Wenn die Vision von Rus verwirklicht wird, könnte sich dies als unglaublich wichtig erweisen. Ein Hacker, der Ihren Computer übernimmt, ist bedrohlich genug. Stellen Sie sich nun vor, diese Person greift nach dem digitalen Lenkrad Ihres selbstfahrenden Autos.

Während sie für Außenstehende wie unterschiedliche Projekte erscheinen mögen, sind Rus und ihren Schülern die Verbindungen zwischen Bereichen wie Roboterfischen, Sicherheit, autonomen Autos und Drohnen klar. Man könnte denken, dass diese Dinge unzusammenhängend sind, aber es gibt ein größeres Bild, sagt Katzschmann. Wenn Sie Roboter bauen wollen, die Dinge tun können, die jeder nutzen kann, brauchen Sie Innovationen in vielen verschiedenen Bereichen. Daniela hat die Vision, die all diese Dinge schließlich zusammenbringen wird.

Diese Vision motiviert sie, spät in der Nacht einen TEDx-Vortrag zu beenden und sich am nächsten Morgen trotzdem mit ihren Labormitgliedern zu treffen oder für 24 Stunden nach China zu fliegen, um eine potenzielle Forschungspartnerschaft zu besprechen, und dann am nächsten Tag ihre Arbeit wieder aufzunehmen. Beim Aufbau der Zukunft gibt es keinen Platz zum Ausruhen. Vor zwanzig Jahren war die Berechnung nur wenigen Experten vorbehalten, und jetzt sehen Sie sich an, wo wir heute stehen, sagt sie. Computer haben wirklich revolutioniert, wie wir arbeiten, wie wir leben und wie wir spielen, und ich würde gerne die gleiche Wirkung von Robotern sehen.

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