Zukunft der Robotik: Wie moderne Roboter entstehen und warum menschliche Cyborgs alltäglich werden

Neurowissenschaft und Robotik: Wechselseitige Befruchtung

Heute entwickeln Neurowissenschaft und Robotik Hand in Hand. Mikhail Lebedev, Academic Supervisor am Centre for Bioelectric Interfaces der HSE University, sprach darüber, wie Gehirnforschung Roboterentwicklung inspiriert.

„Roboter sind interessant für Neurowissenschaft und Neurowissenschaft für Roboter“ – so der Artikel „Neuroengineering challenges of fusing robotics and neuroscience“ im Journal Science Robotics.

Diese kollaborative Entwicklung treibt beide Felder voran: hin zu fortschrittlicheren Androiden und tieferem Verständnis menschlicher Gehirnstruktur. Und teilweise zur Verschmelzung biologischer Organismen mit Maschinen – zu kybernetischen Organismen (Cyborgs).

Neurowissenschaft für Roboter

Roboter ähneln Menschen oft im Aufbau – besonders wenn sie menschliche Aktionen/Verhalten nachahmen sollen. Für Industriemaschinen ist Neurowissenschaft weniger relevant.

Offensichtlichster Designansatz: menschenähnliches Aussehen. Zwei Arme, zwei Beine, Kopf – auch wenn ingenieurtechnisch nicht nötig. Besonders wichtig bei Mensch-Roboter-Interaktion: menschenähnliche Maschine schafft mehr Vertrauen.

Nicht nur Aussehen, auch „Gehirn“ kann menschenähnlich gestaltet werden. Bei Wahrnehmung, Informationsverarbeitung, Steuerung inspirieren sich Ingenieure am menschlichen Nervensystem.

• Sehsystem: Roboteraugen (bewegliche TV-Kameras) mimiken menschliches Sehen. Basierend auf Wissen menschlicher Visueller Signalverarbeitung → Roboter-Sensoren nach gleichen Prinzipien → 3D-Wahrnehmung.
• Vestibulo-okulärer Reflex: Augen stabilisieren Bild über Vestibularinformation bei Bewegung. Roboter: Beschleunigungs-/Orientierungssensoren am Körper → Körperbewegungen einbeziehen für stabile visuelle Wahrnehmung, verbesserte Agilität.
• Tastsinn: Roboter kann Haut haben, Berührung fühlen. Bei Hindernisberührung: Sensierung + Reaktion wie Mensch. Künstliche Taktilinformation für Greifen nutzbar.
• Schmerzsimulation: Manche physikalische Kontakte fühlen sich normal an, andere verursachen „Schmerz“ → drastisches Verhaltensänderung. Roboter meidet Schmerz, entwickelt neue Verhaltensmuster → Lernen (wie Kind, das sich an heißem Objekt verbrennt).
• Körpersteuerung: Menschliches Gehen wird von zentralen Rhythmusgeneratoren (spezialisierte Nervenzellen für autonome Motorik) gesteuert. Roboter nutzen gleiche Idee für Gangsteuerung.
• Lernen vom Menschen: Roboter kann Aktionen unendlich ausführen, aber um Mensch nachzuahmen: beobachten, Bewegungen wiederholen, bei Fehlern mit menschlicher Ausführung vergleichen.

Roboter für Neurowissenschaft

Wie nutzt Neurowissenschaft Roboter? Beim Bau biologischer Systemmodelle verstehen wir Funktionsprinzipien besser. Mechanische/Computermodelle menschlicher Nervensystem-Bewegungssteuerung → tieferes Verständnis neurologischer Funktionen und Biomechanik.

Vielversprechendster Bereich: Neurointerfaces – Systeme zur Steuerung externer Geräte via Hirnsignale. Notwendig für Neuroprothesen (z. B. künstlicher Arm für Amputierte) und Exoskelette – externe Rahmen für Kraftsteigerung/Wiederherstellung motorischer Fähigkeiten.

Bidirektionale Schnittstelle: Nervensystem sendet Befehlssignal an Roboter, Roboter gibt Sensorik-Info an Mensch zurück → echte Empfindungen durch Nervenstimulation. Solche Feedbackmechanismen: Gliedmaßenempfindung wiederherstellen, präzisere Roboterbewegungen ermöglichen (sensorische Info aus Armen/Beinen korrigiert unsere Bewegungen).

Interessante Frage: Alle Freiheitsgrade über Neural Interface steuern? Beispiel: „Nimm Wasserflasche“ → Roboter führt selbstständig Absenken, Drehen, Greifen aus (Kombinierte Kontrolle: einfache Befehle via Neural Interface, interner Controller wählt Implementationsstrategie). Alternative: Detaillierte Bewegungsbefehle senden.

Aktuelle Forschung

Neurowissenschaftler und Robotiker untersuchen diverse Aspekte. Beispiel: Duke University – Experimente mit Neural Interfaces an Affen (direkte Gehirnarealverbindung nötig, am Menschen nicht immer möglich).

Studie: Affe läuft Pfad, Motorcortex-Aktivität (Beinbewegung) gelesen → Roboter startet Gehen. Affe beobachtet Roboter auf Bildschirm, korrigiert Bewegungen basierend auf visueller Rückmeldung → Entwicklung effektivster Neural Interfaces für Gehen.

Kybernetische Zukunft

Forschung führt zu innovativen Entwicklungen. Exoskelette für vollständig Gelähmte – keine unerreichbare Fantasie mehr, nur Zeitfrage. Computerleistung limitiert Fortschritt, aber Entwicklung letzte 10 Jahre enorm. Bald: Menschen nutzen leichte, komfortable Exoskelette statt Rollstühle/Kinderwagen.

Menschliche Cyborgs werden alltäglich.

Kommerzielle Entwicklung weltweit, auch Russland. Beispiel: ExoAtlet-Projekt entwickelt Exoskelette für Rehabilitation motorisch Behinderter. HSE Centre for Bioelectric Interfaces beteiligte sich an Algorithmen: Centre Head Prof. Alexey Ossadtchi + Doktoranden entwickelten Neurointerface für Exoskelett-Gangbewegungen.

Schnelle Entwicklung humanoider Roboter wird Realität. Bald Roboter, die uns in vielen Aspekten nachahmen – Bewegung, Denken. Übernehmen Arbeiten, bisher nur Menschen vorbehalten.

Offensichtlich: Konvergenz Robotik + Neurowissenschaft → neue Chancen, aber auch ethische Fragen: Wie behandeln wir Androiden oder menschliche Cyborgs?

Bisher: Menschen in vielen Aspekten überlegen. Muskeln ökonomischster Energiespeicher: Sandwich = Energie für ganzen Tag. Roboter: Akku leer in 30 Min. Zwar oft kraftvoller, aber zu schwer. Bei Eleganz/Energieeffizienz: Mensch noch überlegen.

Änderung nicht fern: Zehntausende talentierte Wissenschaftler/Ingenieure arbeiten daran.

Von Partner-Website Science and Technology News