Wissenschaftler führten eine Studie durch, um herauszufinden, wie Tiere lernen, zu laufen, ohne zu stolpern. Sie bauten
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Indem der Roboter das Laufen in nur einer Stunde lernte, war er dazu in der Lagekomplexe Beinmechaniken erfolgreich einsetzen. Der darin enthaltene Bayes'sche Optimierungsalgorithmus lenkt das Lernen: Fußsensordaten werden mit Zieldaten aus einem simulierten virtuellen Rückenmark verglichen. Der Roboter lernt laufen, indem er gesendete und erwartete Informationen ständig vergleicht und seine Motorsteuerung anpasst.
Es wird angemerkt, dass der Roboter seine Bewegungen schneller optimieren konnte als das Tier. Sein Computer verbraucht beim Gehen nur fünf Watt Strom.
„Unser Roboter ist sozusagen „geboren“, nichts„Ohne die Anatomie unserer Beine und ihre Funktionsweise zu kennen“, erklärten die Wissenschaftler, „können wir das Rückenmark eines lebenden Tieres nicht einfach untersuchen.“ Aber wir können es in einem Roboter simulieren. Dabei handelt es sich um Grundlagenforschung an der Schnittstelle von Robotik und Biologie. Das Robotermodell gibt uns Antworten auf Fragen, die die Biologie nicht beantworten kann.“