Ein Roboter wird zum Ruderlehrer
Das Wichtigste in Kürze
- Forschende der ETH Zürich und der Uni Basel haben einen Ruder-Trainer entwickelt.
- Das Besondere: der Roboter kann individuelles Feedback geben.
Rudern lernen mit Hilfe eines Roboters? Das klingt unpersönlich, muss es aber nicht sein: Forschende der ETH Zürich und der Uni Basel haben einen robotischen Trainer entwickelt, der individuelles Feedback gibt. Jeder lernt ein bisschen anderes und macht andere Fehler. Also muss auch das Feedback des Trainers individuell darauf angepasst sein.
Bisher waren Menschen in dieser Hinsicht den Robotern voraus, nun holt aber ein solcher auf: Der smarte Rudersimulator, den Forschende um Georg Rauter von der Universität Basel und Peter Wolf von der ETH Zürich entwickelt haben, untersucht die Bewegungsabläufe von Trainierenden und gibt individuelles Feedback.
Das Neue an dem System, das die Forschenden im Fachblatt «Science Robotics» vorstellen, ist, dass sich Analyse und Feedback abwechseln und Veränderungen der Bewegungsabläufe des Trainierenden quasi in Echtzeit dazu führen, dass der Roboter das Feedback anpasst.
«Man spricht hier von einem 'Closed Loop System'», erklärt Rauter im Gespräch mit der Nachrichtenagentur Keystone-SDA. «Solche Systeme begegnen uns beispielsweise im Internet bei personalisierter Werbung: Unsere Suchanfragen und Klicks werden ständig analysiert und verwendet, um anzupassen, was uns angezeigt wird.» Im Bereich von Trainings-Robotern wurden solche «Closed Loops» bisher jedoch noch nicht verwirklicht.
Für die Studie liessen die Forscher 16 Probanden mit dem Rudersimulator trainieren: «Man sitzt ein bisschen wie in einem Kino mit drei Leinwänden», so Rauter. Vorne und an beiden Seiten zeigen diese eine See-Umgebung, sowie das Ruder mitsamt Ruderblatt. Die Probanden sitzen dabei in einem Boot und bewegen ein (reales) abgesägtes Ruder: Anstelle des Ruderblatts hingen am Ende fünf Seile, welche Kräfte auf das Ruder ausüben wie beim echten Rudern auf einem See.
Die Versuchspersonen - alle Ruderneulinge - ruderten nach kurzer Einführung einige Minuten, wobei das System ihre Bewegungen analysierte: Befindet sich das Ruderblatt zur richtigen Zeit am richtigen Ort, also stimmt die Geschwindigkeit? Und ist das Ruderblatt hoch oder tief genug im Wasser und in der Luft?
«Wie ein menschlicher Trainer konzentriert sich das System fürs Feedback auf den grössten Fehler, also wo die Bewegung am meisten vom optimalen Ablauf abweicht», so Rauter. Dort sei das Verbesserungspotenzial am grössten. In einer zweiten Phase erhielten acht der Versuchspersonen dann entsprechend auf sie angepasstes Feedback während einiger Minuten: für Geschwindigkeitsabweichungen per Ton über Kopfhörer, oder für Positionskorrekturen visuell über die Leinwand.
Daraufhin ruderten die Probanden wieder allein, das System analysierte und gab danach wieder Feedback - je nachdem, welcher Fehler nun der grösste war. Blieb der dominante Fehler bestehen, änderte der Roboter das Feedback - ebenfalls wie es ein menschlicher Trainer tun würde - und führte die Bewegung des Probanden, gab also zusätzlich zum auditorischen oder visuellen auch noch haptisches Feedback.
Die andere Hälfte der Probanden - die Kontrollgruppe - bekam zwar ebenfalls Feedback, allerdings das, was der Roboter für eine andere Person - aus der ersten Gruppe - berechnet hatte. Der Vergleich der beiden Gruppen zeigte, dass die Probanden mit wirklich auf sie angepasstem Feedback schneller lernten als die Kontrollgruppe.