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Autonomes Auto

Einen sechsten Sinn wollen Forscher der Purdue University Drohnen und fahrerlosen Autos verpassen. Laut Andres Arrieta, Assistenzprofessor für Mechanik, und seinen Mitstreitern von der ETH Zürich können die unbemannten Flugobjekte damit besser Hindernisse erkennen und ihnen ausweichen.

Vorbild Mechanorezeptoren

Heute eingesetzte Sensoren verarbeiten die Datenflut, die auf sie einströmt, nicht in Echtzeit. Die Natur könne das schon, meint Arrieta. Er ließ sich von Spinnen, Fledermäusen, Vögeln und anderen Tieren inspirieren. Sinneseindrücke landen in Mechanorezeptoren. Das sind Sinneszellen, die mechanische Kräfte in Nervenerregung umwandeln. Sie sind in so verschiedenen Sinnesorganen wie den Ohren, der Haut und den Arterien zu finden. Diese Rezeptoren nehmen nur Reize wahr, die für das Überleben des jeweiligen Tieres wichtig sind.

"Es gibt eine wahre Explosion bei der Fülle von Daten, die intelligente Systeme sammeln", sagt Arrieta. Diese wüchsen so schnell, dass moderne Computer sie nicht in angemessener Zeit verarbeiten könnten. "Die Natur sammelt nicht jede einzelne Information. Sie filtert heraus, was sie wirklich benötigt", so der Purdue-Ingenieur. Viele biologische Mechanorezeptoren filtern Daten, die sie aus der Umwelt empfangen, mithilfe von Grenzwerten, etwa Änderungen bei Temperatur und Druck.

Dem Wissenschaftler zufolge tragen Spinnen derartige Rezeptoren in den Beinen. Wenn das von ihnen gebaute Netz mit einer bestimmten Frequenz vibriere, so Arrieta, verbänden sie das automatisch mit "Beute" oder "Partnerin". Niedrigere Frequenzen würden nicht registriert, weil sie für das Überleben der Spinnen unbedeutend seien.

Registrieren, filtern, verarbeiten

Arrieta will Sensoren in die Außenhaut von autonom agierenden Fahrzeugen integrieren, die nur vorher festgelegte Kräfte registrieren. Diese würden direkt mit einem bestimmten Objekt in Verbindung gebracht, das gemieden werden muss. Die Sensoren registrieren nicht nur, sie filtern und verarbeiten die Informationen direkt. "In der Natur gibt es keinen Unterschied zwischen Hard- und Software", unterstreicht Arrieta. Es sei alles miteinander verknüpft.

Die neuen Sensoren, die Arrieta entwickelt hat, verändern ihre Form, wenn äußere Kräfte angreifen. Dadurch rücken die darin enthaltenen elektrisch leitfähigen Partikel näher aneinander. Dadurch kann ein Strom fließen, der als Signal gedeutet wird, auf den das autonome System wiederum reagiert. Die jeweils angemessene Reaktion wird dann schließlich mithilfe von maschinellem Lernen trainiert.

www.pressetext.com
 


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