Warum der große Durchbruch der Robotik noch aussteht

Humanoide Roboter rücken wieder stärker in den Fokus von Forschung, Politik und Wirtschaft. Nicht ohne Grund: Ihre Einsatzmöglichkeiten sind weitreichend. Der DLR-Informatiker Rudolph Triebel arbeitet nahe München an der Roboterrevolution mit. Zugleich warnt er davor, die aktuellen Fortschritte vorschnell mit einem endgültigen Durchbruch in der Robotik zu verwechseln.

Von Michael Förtsch

Der Informatiker Rudolph Triebel beschreibt seine Arbeit gern mit einfachen Worten. Er sagt, er bringe „Robotern das Sehen bei“. Mittlerweile sei es allerdings noch mehr. „Wir haben neuerdings auch taktile Sensoren“, wirft er im Gespräch mit 1E9 ein. Es gehe also „mittlerweile auch um das Fühlen“ und darum, „wie wir von da zum Greifen und Benutzen kommen“. Beim Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt – kurz DLR – in Oberpfaffenhofen bei München leitet Triebel die Abteilung Perzeption und Kognition des Instituts für Robotik und Mechatronik. Dort wollen er und seine 30 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter die Zukunft der Robotik mitgestalten. Diese könne schließlich nicht nur den mit Milliarden finanzierten Start-ups und Technologiegiganten aus den USA und China überlassen werden. Denn in der Robotik bewege sich derzeit viel – insbesondere bei humanoiden Robotern. Das alles gerade sei mehr als nur ein überdrehter Hype.

„Natürlich ist ein großes Interesse von der privaten Wirtschaft da – viel mehr Investoren, die jetzt aus dem privaten Bereich kommen, sind da unterwegs“, sagt Triebel. „Hype klingt immer ein bisschen negativ. Aber es ist definitiv eine Welle, die wir gerade erleben.“ Diese sei auch auf den Erfolg von ChatGPT, Claude, OpenClaw und Co. zurückzuführen – also auf den Hype um Chatbots und KI-Agenten. Die hätten mit ihrer unerwarteten Aufmerksamkeit erneut ein Bewusstsein für KI geschaffen – auch in Bereichen, die zuletzt weniger aktiv wahrgenommen wurden: etwa in der Robotik. Das habe für „mehr politischen Willen und mehr Geld“ gesorgt. Das zeige tatsächlich Wirkung.

„Wenn wir auf die Technologie schauen, gibt es durchaus viele Durchbrüche“, sagt Triebel. Machine-Learning-Verfahren seien heute deutlich leistungsfähiger als noch vor einigen Jahren. Große neuronale Netze ließen sich mit modernen KI-Chips und mehr verfügbarer Rechenkraft effizienter trainieren. Es gebe neue Ideen und Ansätze zum KI-Training. Außerdem würden Datensätze mit Trainingsdaten größer und besser verfügbar. Hinzu kämen digitale Simulationsumgebungen, in denen Roboter trainiert werden könnten, ohne jede Bewegung sofort in der realen Welt ausprobieren zu müssen. Die Fortschritte bei der Entwicklung von großen KI-Sprachmodellen (LLMs), Bild- und Videomodellen verliefen parallel zu jenen in der Robotik. Beide Bereiche profitierten von ähnlichen Entwicklungen, auch wenn Technologie und Fokus oft anders gelagert seien.

Größere KI-Modelle allein lösen die Probleme nicht

Trotz der zahlreichen neuen Möglichkeiten will Triebel die Fortschritte in der Robotik nicht mit einem generellen Durchbruch gleichsetzen. Bereits zuvor habe es immer wieder Phasen gegeben, in denen es Entwicklungssprünge gab. Etwa mit ASIMO in den 2000er-Jahren. Oder in den 1980er-Jahren mit dem Musik spielenden WABOT-2. „Ich glaube, dass diese Zyklen, die es gibt in der Wissenschaft, auch weiterhin bestehen bleiben“, sagt er. Die Robotik sei weiterhin weit von einem Punkt entfernt, an dem alle Probleme einfach verschwinden würden – an dem „es einfach funktioniert“. Denn je weiter die Forschung voranschreite, umso mehr Herausforderungen würden sichtbar. Vielleicht komme man sogar an einen Punkt, an dem „die Roboter dann alle toll laufen können“, aber sich die Gesellschaft dann fragt: „Ja, und was machen wir jetzt damit?“

Besonders skeptisch ist Triebel gegenüber der Vorstellung, man müsse nur immer größere Datenmengen einsammeln und größere KI-Modelle trainieren, um verbleibende Probleme zu lösen: der Skalierung. Insbesondere in der Robotik. „Ich glaube nicht, dass die Kurve einfach steil nach oben geht“, sagt er. Denn wer Sehen, Sprache und Handlungen miteinander verbinden wolle, bewege sich in einem „riesigen Suchraum“. Mit jeder Bewegung, jedem zusätzlichen Objekt, jeder neuen Umgebung und jeder neuen Aufgabe vervielfachten sich die Möglichkeiten, dass etwas schiefgehen könne. Mehr Daten allein würden da nicht helfen.

Es kommt für Triebel daher darauf an, Ressourcen und Optionen besser zu nutzen und effizientere Problemlösungsfähigkeiten zu entwickeln. Roboter – beziehungsweise die für ihren Betrieb genutzten Modelle – müssten lernen, selbst gezielt jene Informationen zu sammeln, die ihnen fehlen. „Wenn ein Roboter erkennt, dass er etwas nicht weiß, dann kann er gezielt nach Informationen suchen, die diese Lücke füllen“, sagt er. Wichtig sei es daher auch, moderne KI-Systeme so zu entwickeln, dass sie erkennen, wenn sie falsch liegen; dass sie nicht selbstsicher eine falsche Entscheidung treffen. Auch daran arbeitet sein Team. Es will, dass KI-Systeme zuverlässig eingestehen, wenn sie etwas nicht können oder wissen.

Roboter sollen Menschen im Weltraum unterstützen

Dass das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt an Robotern und Künstlicher Intelligenz forscht, kommt nicht von ungefähr. Sie seien aufgrund ihres Potenzials und ihrer Fähigkeiten praktisch ein inhärenter Teil der Mission der Forschungs- und Technologieorganisation. „Roboter sind für die Zukunft der Raumfahrt ein wichtiger Teil“, sagt Rudolph Triebel. „Denn wir arbeiten bei der Raumfahrt in Bereichen, wo kein Mensch hinsollte, wo vielleicht auch kein Mensch hinwill.“ Das gelte sowohl für die Wartung von Satelliten im Orbit als auch für Mondmissionen und irgendwann auch für Missionen zu anderen Planeten in anderen Sonnensystemen. Für manche Zwecke sei es schlicht logischer, Roboter statt Menschen einzusetzen.

Konkret nennt der Informatiker die MMX-Mission zum Marsmond Phobos. Dieser sei, sagt Triebel, ein kleiner Himmelskörper, „wie so eine Kartoffel, die um den Mars rumschwirrt“. Für einen Roboter ist das eine extreme Umgebung: große Temperaturunterschiede, Strahlung, begrenzte Rechenleistung und lange Kommunikationspausen. „Wir haben bis zu 50 Stunden lang keinen Kontakt zu diesem Roboter“, sagt Triebel. Dann könne niemand auf der Erde eingreifen. Der Roboter müsse autonom handeln, sich selbst bewegen und entscheiden können, was als Nächstes zu tun ist. Das sei immens – und eine Vorschau darauf, was möglich werden könnte.

Das bedeute aber keineswegs, dass irgendwann auch Astronautinnen und Astronauten protestieren würden, weil ihnen Roboter die Jobs wegnehmen. Eher im Gegenteil. In Gesprächen dazu sage er: „Wir wollen euch nicht ersetzen. Sondern wir wollen euch ein Werkzeug an die Hand geben, das euch hilft, euren Job besser zu machen.“ Denn vielfach komme es bei der Zukunft der Raumfahrt auf eine Kooperation zwischen Mensch und Maschine an. Der Mensch entscheidet, der Roboter führt aus, assistiert und dokumentiert. Die Erkenntnisse aus dieser Arbeit und diese Entwicklungen würden letztlich auch zurückfließen. Denn was für den Kosmos entwickelt wird, kann auch einen Roboter in einer Fabrik oder im eigenen Zuhause sicherer, effizienter und zuverlässiger machen.

Titelbild: Credit: DLR (CC BY-NC-ND 3.0)