Roboter schlägt Profis im Tischtennis – ein Meilenstein?

0:00 Dieser Podcast wird Ihnen präsentiert von den Wutwasversicherungen, dem Versicherer für KMU und Selbstständige. NZZ Akzent Miyu Sasaki ist unter Druck. Der Roboter hat schon fünf ihrer Pelle zurückgeschlagen. Die japanische Tischtennis-Spielerin weiß sie muss jetzt aggressiver werden. Sie legt auf versucht mit dem Schläger dem Ball den maximalen Spin zu geben.

0:36 das können nur die Profis so richtig. Es geht hin und her, immer schneller. Und dann ist es passiert! Der Roboter hat auf Mew erfolgreich zurückgespielt und sie hat den Ball zu weit geschlagen. Punkt für den Roboter. Was haben wir hier gerade miterlebt? Das ist der allererste Roboter, der jemals einen Profispieler im Tischtennis schlägt.

1:06 Der Robot heißt übrigens Ace passend und die Firma Sony steckt dahinter. Diese Szene, die wir da hören war im Frühling. Seit er hat diese Roboter noch weitere Profis geschlagen und unter anderem eine Athletin der Top-Fünfundzwanzig der Welt. Tischtennis galt bisher als harte Test für Roboter. Warum sich das änderte?

1:31 Und was das über den Stand der Roboterforschung aussagt, bespreche ich mit der Tech Redaktorin Joja da Silva. Ich bin Simon Schaffer von allen Sportarten so spannend für die Robotikforschung. Also warum war das bisher der Härtetest? Es sind halt extrem hohe Geschwindigkeiten des Balls, die Bälle rotieren zudem und da sind diese unberechenbaren Menschen, die machen was sie wollen und deshalb ist Tischtennis extrem schwer zu automatisieren.

2:05 Nun gab es auch schon länger Roboter, die Tischtenniss spielen konnten. Google Deep Mine zum Beispiel hat einen entwickelt. Der war eigentlich recht gut, er hat gegen Amateur-Spieler gewonnen Aber gegen Profis hatte der keine Chance und das lag eigentlich eben an diesem Spin. Also der Spin ist beim Tischtennis die Frage, wie schnell dreht er Ball?

2:24 Auf welche Seite dreht der Ball? Wer das kontrollieren kann, der kann die Flugbahn des Balls auch besser manipulieren und das macht es dem Gegner natürlich extrem schwer den Ball zurückzuspielen. Das hier ist Peter Dürr, der das System für Sony aufgebaut hat. Der Projektleiter in einem Video der Firma.

2:50 Also da ist dieser Roboterarm auf zwei Schienen also er kann sowohl nach hinten und noch vorne wie aber auch nach links und rechts fahren. Er hat auch mehrere Gelenke, damit er zu allen möglichen Punkten im Raum fahren kann und dort einen Ball schlagen kann. Also ein Arm ist das nicht eigentlich oder es ist mehr ein Gestell dass rumfahren kann?

3:10 Ja genau aber es ist nur endlich eine Roboterarm auf einer fahrenden Plattform. Aber entscheidend ist ja die Frage wie der Roboter also diesen Spin misst. Dafür sind zwölf Kameras installiert also hinten vorne und auf der Seite des Spielfelds Und drei dieser Kameras, die haben extrem gute Linsen. Die halten den Ball immer im Fokus und berechnen wie schneller sich dreht und auf welche Seite.

3:35 Das gelingt eigentlich nur weil auf dem Ball ein kleines Logo aufgedruckt ist. Das ist das Logo der internationalen Tischtennis-Föderation. Und dass aber keine Manipulation von Sony sondern alle Bälle bei professionellen Tischtennismatches sind damit versehen. registriert das System sozusagen in live, in Echtzeit?

3:57 Ganz genau. Und weil diese Berechnungen innerhalb von Sekundenbruch deinen Stadt finden schafft es der Roboter sogar auf Bälle zu reagieren die so fast im Netz hängen bleiben aber dann doch gerade noch auf die Tischseite des Roboters. Die, die wirklich nerven wenn man selber spielt. Genau, die richtig schwierigen!

4:12 Okay also das heißt ja auch eigentlich dass das System etwas berechnet was ein Profispiele, Profispielerin indirekt ja aus dem Gefühl auch macht. Sie kann einfach wahrscheinlich nicht sagen jetzt sind es hundertfünfzig Umdrehungen pro Sekunde oder so was sondern aus dem Gefühl aber einfach ohne Zahlen.

4:28 Ja genau das ist der er schön gesagt. Ebenso wichtig ist aber noch diese zweite Methode, nämlich wie er das geschafft hat überhaupt das zu lernen. Peter Dürr spricht da über das Reinforcement Learning. Das ist eine Learn-Methode der künstlichen Intelligenz. Dafür brachte es eine Simulation, also eine virtuelle Welt in der Roboter und die Umgebung sehr exakt nachgebildet sind.

5:18 Also da sind drin Dinge wie aus welcher Oberfläche besteht der Schläger? Inwiefern hofftet der Ball auf dem Schläge, wenn er darauf prallt? Wie stark prallte der Ball von der Tisch? die Oberfläche ab. Wie der vomiert sich der Ball vielleicht sogar, was ist der Luftwiderstand? Also eigentlich auch die Schwerkraft und so...

5:37 Ganz genau! Sehr detailliert. Und der Roboter lernt dann innerhalb von dieser Simulation, also ohne jemals den Finger zu rühren sozusagen einfach in der virtuellen Welt das Tischtennis-Spiel und zwar ohne jegliches Vorbild nur mit dem Prinzip von Versuch und Irto. Das funktioniert dann so dass dem Roboter Ziele vorgegeben werden zum Beispiel den Ball zurückspielen können und zwar möglichst so, dass es die Gegenseite schwer hat, den Ball zu retornieren.

6:18 Und in der Simulation testet der Roboter eigentlich in Millionen von Durchläufen diese verschiedenen Bewegungen, die er braucht – verschiedene Krafteinsätze, verschiedene Spins – bis er dann tatsächlich das Ping-Pong Spiel beherrscht. Diese Methode ist eigentlich Standard im Moment in der Robotik. Also diese Methode des Reinforcement Learning kommt sehr häufig zum Einsatz.

6:40 Ist das alles? Haben Sie noch mehr gemacht? Ein anderer interessanter Trick, den Dürr und sein Team gewählt haben war es dass sie in der Simulation extra schlechte Daten und lückenhafte Daten eingefügt haben. Damit der Roboter auch lernt auf Unvorhergesehenes zu reagieren. Manchmal ist das Problem eben, dass das in der Simulation perfekt funktioniert und in der echten Welt dann doch scheitert.

7:05 Das einfach weil die Simulation immer gleich und immer perfekt ist. Und in der Echten Welt hat es vielleicht manchmal einen Luftwiderstand, der ein bisschen größer ist oder irgendwie vielleicht ist... Der Schläger vom Test-Henisroboter ist nur ganz ein bisschen nass und dann ist die Oberflächenbeschaffenheit anders oder der Ball braut anders ab.

7:22 Und diese ganz, ganz kleinen Unterschiede machen dann doch einen Unterschied in der echten Welt. Genau darum haben sie die Simulation extra schlechter gemacht oder extra mit Fehler ausgestattet damit das Modell und der Roboter ebenso eine Robustheit entwickelt.". Wir sind gleich zurück! Als Selbstständigerwerbende sind Sie hundert Prozent bei Ihrem Projekt.

8:05 Wenn wir über Roboter sprechen, dann geht es in gewisser Weise immer auch darum das Leben zu imitieren. Menschen und Tiere oder irgendwelche Bewegungen die es ja teilweise schon gibt. Das ist ja in diesem Fall hier auch so. Ich frage mich aber, wie groß ist denn dieser Durchbruch? Dieser Meilenstein den man immer erreichen wollte für die ganze Forschung?

8:31 jetzt also nach vorne geschaut? Auf der einen Seite ist es tatsächlich ein sehr beeindruckendes Projekt gleichzeitig ist das einfach kein großer Durchbruchs für die Robotikforschung. Es bringt eigentlich nichts wenn man ein Tischtennisroboter hat. Tischtennis ist ja etwas von den Dingen, die man nicht automatisieren will.

8:52 Das machen wir Menschen gerne und ein Roboter der gut Tischtenni spielen kann, der kann man auch für keine andere Anwendung gebrauchen. also es ist eigentlich ein Showprojekt. Okay trotzdem jetzt sagst du es ist doch kein so großer Durchbruch? Also warum dann doch nicht jetzt? Experten haben schon erwartet, dass das möglich ist.

9:12 Sony hat einfach extrem viel Geld eingesetzt also sehr viel Zeit und sehr qualifiziertes Personal auf diese eine Aufgabe angesetzt Wahrscheinlich auch weil Tischtennis so ein Härtetest war für die Robotik. Also seit vier Jahrzehnten versuchen Forscher das Tischtennis spielen zu automatisieren Und jetzt ist es gelungen.

9:33 Aber im Allgemeinen scheitern sie dann doch noch Eindrücklich bei den Humanoiden, also den Robotern die aussehen wie Menschen mit zwei Beinen und zwei Armen, zwei Händen und zwei Füßen. Da kamen ja sehr beeindruckende Videos und Bilder aus China wo Roboter tanzen konfu machen auch ein Halbmarathon gewonnen jüngst Aber das ist jeweils nur im sehr geschützten Rahmen.

9:58 Also diese Roboter können einfach eine sehr spezielle Anwendung sehr gut aber im echten Leben hätten sie dann doch keine Chance. Woran liegt das? Was hält die Forschung da zurück? Im Moment steht eigentlich die Robotikforschung von einem großen Problem, dass nicht man die Manipulation von Objekten. Also immer dann, wenn es darum geht ein Objekt zu greifen und zu deformieren vielleicht auseinanderzunehmen oder ineinanderzustecken ist extrem schwierig.

10:27 Das liegt daran, dass die menschliche Hand extrem schwierig zu imitieren ist. Da gibt es noch keine Hardware dafür. Also die menschliche Hand ist so komplex mit all diesen Datenpunkten, was wir gar nicht merken. So etwas kann man noch nicht nachbauen. Was zum Beispiel das Gefühl von wie sich ein nasser Ball irgendwie in der Hand anfühlt und dass er nicht wegrotcht, oder?

10:50 Ja, genau auch so ist das Gespür dafür mit wie viel Druck und Kraft mal einen nassen Ball zum Beispiel halten muss damit er nicht wegrutscht. Aber bei Menschen ist es so wenn etwas aus Versehen zu rutschen beginnt in der Hand dann fassen wir intuitiv dann einfach stärker an das fällt uns nichts unbedingt runter.

11:07 Beim Umzug der Wohnung zum Beispiel, die Möbel die man dann umgreifen muss? Ganz genau ganz genau und das merkt den Roboter nicht. er hat weder das fein Gefühl um zu merken hey da rutscht was noch hatte die Daten um das zu lernen ist noch ganz schwierig. Eben er hat keine Daten. das heißt man kann ja auch nicht jede Standardsituation einem.

11:24 einen Umzug zum Beispiel kann man nicht üben vorher weil jeder Umzug dann anders ist und manche Pakete oder irgendwelche Sachen die man so einpackt sie sind individuell, also jedes Objekt ist danach ein bisschen anders. Ganz genau und da kann man natürlich schon auch Hände entwickeln die für ganz spezifische Situationen dann sehr wohl passen.

11:44 Auch ein anderes sehr gutes Beispiel dafür ist die Aufgabe eines einzelnes Blatt Papier vom Tisch hoch zu nehmen. das ist für Roboterhände noch immer sehr schwierig beziehungsweise es gibt halt schon Hände die extrem weiche Fingerkuppen haben die dann durch aus können. Aber diese extrem weichen Fingerkuppe kann man dann vielleicht nicht mehr für eine andere Aufgabe verwenden, die dann mehr Kraft erfordert.

12:05 Zum Beispiel ein Hammer zu schlagen oder einen Knoten in einem Kabel zu öffnen und so was. Das geht dann nicht... Also es ist einfach eine Hand zumachen für eine Anwendung aber eine Hand, die alles kann. das suchen wir heute noch. Was sagt dir das alles? Wenn du das beobachtest? wo stehen wir auf diesem langen Weg?

12:27 Ich denke im Moment haben wir einen Hype um Robotics, vor allem auch um diese Humanoiden die einfach auch sehr menschlich und sehr attraktiv manchmal auch aussehen oder je nachdem auch angsteinflößend. Ich glaube Unternehmen investieren gerade sehr, sehr große Summen in die Robotik. Und die Frage ist aber wie realistisch sind dann die Versprechen?

12:48 Also gelingt es uns wirklich einen Hilfsroboter für den Alltag zu machen der zum Beispiel auch Hausarbeit übernehmen kann oder vielleicht in einem Supermarkt die Regale einräumen kann und vielleicht eine alte Person in einem Altersheim stützen kann bei dem Gang ins Bad oder solche Sachen. Fakt ist aber, es ist absehbar was auf uns zukommt.

13:10 Ich glaube der technologische Fortschritt kommt kontinuierlich und ist sichtbar. Es werden jetzt immer mehr Anwendungen automatisiert vielleicht zuerst in strukturierten Umgebungen wie Produktionshallen oder Lagerhäusern Aber nach und nach denke ich schon dass wir auch Roboter sehen werden die die Fabriken verlassen und in Supermärkten Baustellen Krankenhäuser arbeiten oder aushelfen.

13:35 Wachst du da eine Zeitschätzung? Das ist interessant, weil je näher die Experten an der eigentlichen Technologie sind, desto weniger Aussagen machen sie. Wenn man so mit Unternehmern redet dann sagen Sie ja in ein paar Jahren haben wir alle Haushaltsroboter daheim. Wenn man so mit eth-spezialisten spricht, dann sagen die hier so, wir wissen es nicht.

13:57 Wahrscheinlich dauert's noch Jahrzehnte bis wir ein Allzweckroboter haben. aber schlussendlich ich meine technologischen Fortschritt war schon immer so und das dauert manchmal extrem lang und dann ist es plötzlich doch sehr schnell. Was uns dann beschäftigen wird definitiv ist die Frage was macht das mit der Gesellschaft?

14:15 Das stimmt und da gibt es ja sehr verschiedene Perspektiven. Es gibt ja da die Optimisten, die sagen wenn Roboter alle möglichen Arbeiten übernehmen können dann lindert das zum Beispiel den Mangel an Arbeitskräften. also ist ja schon so dass schwere arbeiten oder gefährliche Arbeiten das wollen die allermeisten Menschen eigentlich lieber nicht machen.

14:36 und die sagen auch okay technologische Fortschritt wird so langsam sein dass wir uns als Gesellschaft auch die Zeit haben uns daran anzupassen ein bisschen so wie es bisher eigentlich immer war. Der technologische Fortschritt hat uns jetzt noch keine Massenarbeitslosigkeit in dem Sinne beschert, die wirklich bestanden hätte.

14:53 Natürlich ändern sich immer Dinge und dann ändert sich auch die Gesellschaft. Aber es gibt auch die Pessimisten, die sagen hey wir automatisieren da etwas weg gerade das eigentlich bis hin wirklich nur Menschen erledigen konnten. um dir warten dann halt auch die Massenarbetslosigkeit und dass Menschen in Not geraten.

15:12 Was bräuchte es aus deiner Sicht denn eigentlich? Das ist eine sehr schwierige Frage. Ich glaube, was wir sicher haben sollten, das ist einfach eine breite gesellschaftliche Debatte. Es war über die Frage wie wir gestalten wollen wenn es künftig möglich wäre dass wir Seite an Seite mit Robotern zusammen leben oder arbeiten sein wollen.

15:33 ja Dankeschön Danke Simon. Wenn sich jetzt denkt ah das war noch nicht genug. ich finde Roboter faszinierend und toll! Ich will doch mehr wissen. Oder aber wer denkt, diese Roboter machen mir zunehmend Angst? Ich muss unbedingt noch mehr wissen um mich vorzubereiten. Für euch gibt's im Podcast NZZ Quantensprung.

16:05 dort haben sich Technologie Redaktor Enjoyer das Silber und meine Kollegin Lena Waldle v.a. mit humanoiden Robotern beschäftigt die so das Versprechen einmal unseren Haushalt führen sollen vielleicht auch noch mehr. ich habe NZZ quantensprungen in der folgen Beschreibung verlinkt. Das war NZZ Akzent.

16:22 mein Name ist Simon Schaffe. bis zum nächsten Mal.