Deutschland ist Fussball-Weltmeister – jedenfalls wenn die Roboter spielen. Warum das künftig für das Militär spannend werden könnte

Im Roboter-Fussball liegt Deutschland vorne. Jetzt reist ein führendes deutsches Team nach China An Robotern, die Fussball spielen, erkennt man die rasante Entwicklung der Robotik. Dabei geht es nicht nur um Sport, sondern auch um militärische Anwendungen.22.08.2026, 05.30 Uhr5 LeseminutenLaufen können sie. Aber funktionieren sie auch als Team? Roboter der Vizeweltmeister HTWK Robots.PDOptimieren Sie Ihre BrowsereinstellungenNZZ.ch benötigt JavaScript für wichtige Funktionen. Ihr Browser oder Adblocker verhindert dies momentan.Bitte passen Sie die Einstellungen an.Im robotischen Fussball dominiert seit Jahren ein Land: Deutschland. Gerade liegt der WM-Titel im Robo-Cup, dem Äquivalent der Fifa-Weltmeisterschaft, bei einer Mannschaft namens B-Human der Universität Bremen. Auch das zweitplatzierte Team ist aus Deutschland: die HTWK Robots der Leipziger Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur (HTWK).Die Dominanz ist aber bedroht, China holt auf. Jetzt steht ein Turnier an, für das die Vizeweltmeister HTWK Robots nach Peking reisen: die World Humanoid Robot Games. Am Turnier werden sich Humanoide in dreissig verschiedenen Disziplinen messen: Ausser im Fussball werden sie auch zum Sprint und zum Weitsprung antreten, zum Gewichtheben, Seilziehen und Tischtennis.Ein inszeniertes SpektakelAn den World Humanoid Robot Games in Peking nehmen in den kommenden Tagen 666 Teams mit über 2000 Robotern teil. 641 der Teams sind aus China, wie die chinesische Presseagentur Xinhua mitteilt.Dass China die Spiele World Humanoid Robot Games nennt, obwohl über 95 Prozent der Teams aus dem eigenen Land stammen, zeigt, dass die Regierung damit offensichtlich auch ein Zeichen setzen will. Sie darf mit spektakulären Videos in den sozialen Netzwerken rechnen. Und mit einer Verbreitung des Gefühls: Wow, die Chinesen können Robotik.Dem Team der HTKW Robots wurden die Flüge und die Hotelübernachtungen von der Veranstalterin bezahlt. 16 Länder sind am Turnier vertreten.Mehr als nur ein SpielZiel der Teams an den World Humanoid Robot Games ist es, besser zu sein als die besten Menschen. In den meisten Sportarten sind die Roboter deutlich unterlegen. Ausser im Halbmarathon. Den laufen Humanoide inzwischen schneller als Menschen. Und auch im Tischtennis ist ein Roboter nahe am Sieg.Die Erfolge wirken auf den ersten Blick wie rein spielerische Fortschritte. Keiner der Sportroboter ist besonders nützlich für die Probleme der Welt. Schliesslich können Roboter, die gut Pingpong spielen, keine Tische abwischen, keine Wäsche aufhängen, keine Menschen pflegen.Der Nutzen der Robo-Sport-Turniere ist daher indirekt: Für den Sieg im Halbmarathon hat eine chinesische Firma eine neue Technologie zur Kühlung der Batterie verwendet. Die lässt sich fortan auch in anderen Anwendungen einsetzen.Aber auch Sportarten wie Fussball sind ein Übungsfeld für eine Technologie mit strategischer Relevanz. So müssen Teams beim Fussball beispielsweise lernen, mit einer unvorhersehbaren und dynamischen Umgebung umzugehen, in der es zwar feste Regeln gibt, aber keine klaren Ergebnisse: War das jetzt ein guter Pass? War es richtig, dort vor dem Freistoss noch abzuwarten?Die Logik solcher Überlegungen lässt sich auch im Militär anwenden: bei Strategie-Szenarien, in denen sich autonome Systeme in Echtzeit für Handlungen entscheiden müssen.Die HTWK Robots gehören zu den besten Robo-Fussball-Teams der Welt.PDRobotik-Forschung macht gewaltige SprüngeWer auf dem Fussballplatz das Kämpfen lernt, gewinnt also Einblicke für Anwendungen abseits des Rasens. Und wie schnell sich die Robotik gegenwärtig entwickelt, zeigt ein Blick in die Geschichte des Robo-Fussballs.Bis etwa 2018 glichen die Turniere einem Schneckenrennen. Damals waren sämtliche Bewegungsabläufe der Roboter von Menschen vorgespurt: Sie programmierten jeden Fusstritt, jede Bewegung der Gelenke. Die Berechnungen gingen von einem perfekten Roboter in einer perfekten Umgebung aus. Wenn beim Turnier der Kunstrasen auch nur minimal rutschiger war als im Labor, stimmte die Programmierung nicht mehr mit der Realität überein. Der Roboter trat dann ins Leere oder fiel um.Wer einen Roboter hatte, der etwa so schnell gehen konnte wie eine Schildkröte und dabei nicht allzu oft umfiel, dominierte das Spiel.2016 waren die Roboter noch sehr ungeschickt.Doch ab 2019 setzten Wissenschafter auf eine neue Methode: Reinforcement-Learning. Dabei handelt es sich um ein Verfahren der künstlichen Intelligenz, bei dem der Roboter Bewegungsabläufe wie Rennen, Stoppen oder Kicken durch Versuch und Irrtum eigenständig erlernt.Wie das funktioniert, erklärt Tobias Jagla, Robotik-Forscher an der HTWK Leipzig, der schon seit 2015 an Robo-Fussball forscht: «Für das Reinforcement-Learning erstellen wir eine hochpräzise virtuelle Umgebung. Es entsteht ein digitaler Zwilling, der den Körper, die Gelenke und Motoren des Roboters genaustens abbildet.»Das eigentliche Erlernen von Bewegungen geschieht dann über ein mathematisches Belohnungssystem: Dem digitalen Zwilling wird ein Ziel vorgegeben – etwa eine möglichst schnelle Vorwärtsbewegung. In Millionen von Simulationsdurchläufen testet das Modell Bewegungsabläufe. Stabile Schritte werden positiv belohnt, Stürze führen zu Punktabzügen. Während der Roboter seine Punkte maximiert, lernt er das Gehen.Auch die Physik des Spielfelds wird simuliert: Dem virtuellen Kunstrasen werden physikalische Eigenschaften zugewiesen. Zum Beispiel wird ein Haftungskoeffizient gewählt, der angibt, wie rutschig das Spielfeld ist. Weil das Spielfeld je nach Temperatur nicht immer gleich rutschig ist, variiert man während des Reinforcement-Learnings den Haftungskoeffizienten. Das führt dazu, dass der Roboter nicht hinfällt, obwohl der Boden an manchen Tagen zum Beispiel wegen hoher Luftfeuchtigkeit rutschiger ist als an anderen Tagen.Danach erfolgt der Transfer zum echten Roboter: «Das neuronale Netz, das in der Simulation trainiert wurde, wird direkt auf den Roboter übertragen», sagt Jagla. Danach kann der Roboter in der echten Welt jene Bewegungen ausführen, die er in der Simulation gelernt hat.Dank Reinforcement-Learning können sich Fussball-Roboter seit etwa 2021 kontinuierlich schneller und flüssiger bewegen. Die Lernmethode ist heute in der Robotik Standard, auch für andere Anwendungen.Forscher müssen noch die Team-Dynamik knackenDoch Fussball ist mehr als laufen, abbremsen und kicken. Was noch fehlt, bis die Robo-Teams Menschen schlagen, zeigt ein Blick auf das Robo-Cup-WM-Finale zwischen den Teams aus Bremen und Leipzig von Anfang Juli: Die Roboter funktionieren erst schlecht als Team.Manchmal stürmen zwei Roboter der gleichen Mannschaft zum Ball, kollidieren und fallen um. Dann stören sie sich so lange gegenseitig beim Aufstehen, bis ein Mensch das Knäuel aus Armen und Beinen entwirrt. Zudem gehen die Pässe oft ins Leere. Und die Robo-Spieler laufen sich kaum frei.