Auf verschiedenen Wegen nähern sich die Forscher den künstlichen Wesen, die irgendwann einmal als eigenverantwortlich arbeitender Staubsauger in unseren Wohnungen arbeiten könnten: Sie simulieren das Verhalten von lebenden Wesen wie Tieren. Durch so manche Forschungsabteilung stapfen spinnenähnliche Wesen mit sechs Beinen, doch neben der reinen Bewegung ist vor allem die Orientierung im Raum ein Problem. Roul Sebastian John vom Artificial Intelligence Lab in Zürich erklärt: "Ein Reinigungsroboter beispielsweise sollte möglichst alle Ecken reinigen. Er bräuchte also eine Art inneres Bild seiner Umgebung." Ein großes Problem sei außerdem, daß die Roboter meist über zu ungenaue Sensoren verfügen. Doch bessere Sensoren seien noch keine Lösung, so John: "Es gibt immer Abweichungen in den Daten. Man muß sie immer wieder mit dem Modell abgleichen. Das ist derzeit ein wichtiges Forschungsthema."
Für den Alltag haben die Ergebnisse noch keine konkreten Auswirkungen, obwohl die Erwartungen sehr hoch sind. Beispielsweise sollen Computerprogramme sich selbst verbessern können, wie Professor Christoph Adami vom California Institute of Technology weiß: "Auf einem normalen PC laufen Programme verschiedener Hersteller, die nicht unbedingt fehlerfrei zusammenarbeiten. Die Idee ist, daß diese Programme sich aneinander anpassen, so daß sie in allen möglichen Situationen zusammen leben müssen und auf diese Art und Weise eine Robustheit entwickeln, damit sie nicht jedesmal abstürzen, wenn in einem der Programme ein kleiner Fehler entsteht."
Weitere Informationen: http://www.neuroinformatik.ruhr-uni-bochum.de/ini/TM/gwal/top.html
Für den Alltag haben die Ergebnisse noch keine konkreten Auswirkungen, obwohl die Erwartungen sehr hoch sind. Beispielsweise sollen Computerprogramme sich selbst verbessern können, wie Professor Christoph Adami vom California Institute of Technology weiß: "Auf einem normalen PC laufen Programme verschiedener Hersteller, die nicht unbedingt fehlerfrei zusammenarbeiten. Die Idee ist, daß diese Programme sich aneinander anpassen, so daß sie in allen möglichen Situationen zusammen leben müssen und auf diese Art und Weise eine Robustheit entwickeln, damit sie nicht jedesmal abstürzen, wenn in einem der Programme ein kleiner Fehler entsteht."
Weitere Informationen: http://www.neuroinformatik.ruhr-uni-bochum.de/ini/TM/gwal/top.html