Es war eine Leistungsschau der Laufroboter, die auf den 2. World Humanoid Robot Games – bekannt auch als Olympiade der Roboter – in Peking fünf Tage lang dargeboten wurde. 2000 Maschinen verschiedener Hersteller traten in 61 Disziplinen gegeneinander an – von der Leichtathletik über Zweikampf und Mannschaftssport bis hin zum Sortieren und Verstauen von Paketen und ähnlichen Fertigkeiten.Während sich die Roboter beispielsweise beim Boxen und Fußball sichtlich schwertaten, ihre Gegner oder den Ball zu treffen und das Gleichgewicht zu halten, brachen sie in der Leichtathletik einige menschliche Rekorde. So hat „Tiangong Ultra“ aus China am Dienstag im Sprint über 100 Meter mit 8,86 Sekunden den bestehenden Rekord des Jamaikaners Usain Bolt (9,58 Sekunden) um 0,72 Sekunden unterboten. Auch in den Vorläufen war er bereits schneller als der Weltrekordhalter. Bei den ersten World Humanoid Robot Games 2025 benötigte Tiangong Ultra für die gleiche Strecke noch 21,50 Sekunden. Am Sonntag rannte die Maschine bereits die 400 Meter in 38,15 Sekunden und war damit fast fünf Sekunden schneller als der südafrikanische Weltrekordhalter Wayde van Niekerk (43,03 Sekunden). Allerdings haperte es noch mit dem Anhalten. Um die Roboter zu stoppen, ließ man sie gegen eine weiche Sportmatte rennen.Ungelenke Zweibeiner brauchen FeintuningTrotz der Leistungen wirkten die Bewegungen der meisten Roboter in Peking nach wie vor recht ungelenk und wenig natürlich. Auch die Balance zu halten, fiel vielen Zweibeinern sichtlich schwer, insbesondere dann, wenn plötzlich ein Hindernis im Weg stand. Hier scheint Feintuning dringend geboten, sollen humanoide Roboter eines Tages Menschen im Alltag als Kollege zur Hand gehen, etwa bei der Pflege oder im Haushalt. Doch wie bringt man einem Maschinenwesen bei, sich auf natürliche Weise zu bewegen? Amerikanische Roboterentwickler aus Berkeley und Stanford präsentieren nun in „Science Robotics“ ein Verfahren auf Basis maschinellen Lernens, mit dem Roboter in wenigen Minuten lernen, komplexe menschliche Bewegungen nachzuahmen.Humanoide Roboter können laufen, Treppen steigen, tanzen, klettern und Gegenstände aufheben. Sie sind in der Lage, sich wiederholende Aufgaben effizient und zuverlässig auszuführen. Die Nachahmung fließender menschlicher Bewegungen ist für Roboterbauer aber nach wie vor eine Herausforderung. Die Ansteuerung der vielen Elektromotoren und Aktuatoren in den Gelenken muss in einer abgestimmten Choreographie erfolgen. Sensoren liefern Informationen über die Position des Roboters im Raum, die Lage des Körperschwerpunkts sowie über die Gestalt der Umgebung. Ein physikalisches Modell sagt der Maschine, wie sie sich zu bewegen hat, um eine bestimmte Aufgabe zu erfüllen. Trotz dieses Aufwands kommen viele Maschinen nach wie vor recht ungelenk daher, gerade dann, wenn sie von einer Bewegungsform in eine andere wechseln sollen.Roboter erlernt menschliche BeweglichkeitUm die Bewegungen fließender zu gestalten, nutzen die Forscher um Qiayuan Liao von der University of California in Berkeley und der Standford University ein KI-Modell, das sie mit zahlreichen Bewegungsmustern trainieren. Die Trainingsdaten stammen von Menschen, deren Kunststücke von Kameras aufgenommen werden. Mithilfe maschinellen Lernens hat der 1,3 Meter große Roboter „Unitree G1“ schließlich aus den Videosequenzen gelernt, sich flüssiger zu bewegen, als es mit früheren Verfahren der Fall war.Was der Roboter dank des KI-Trainings fertigbringt, hat die Forschergruppe in einer Reihe von Videos festgehalten. Er beherrscht Rückwärtssaltos, kann radschlagen, akrobatische Karatekicks sowie verschiedene Tanzbewegungen ausführen. Dabei sind seine Bewegungen robust, das heißt, sie setzen keine idealen Laborbedingungen voraus: Der Roboter kann auf Waldboden ebenso gut laufen wie auf Rasen und seine Bewegung abstoppen, wenn ein Hindernis im Weg steht, und schnell die Laufrichtung ändern – das alles, ohne das Gleichgewicht zu verlieren. In einer Demonstration wechselte der Roboter fließend vom Gehen ins Laufen, dann in einen Radschlag und kehrte anschließend wieder zum Gehen zurück. Dabei konnte er aus dem Erlernten eigene Bewegungsmuster entwickeln.Dank der neuen Fähigkeit könnten humanoide Roboter künftig besser auf neue Situationen reagieren, schreiben die Forscher in ihrer Studie. Was für viele mögliche Einsatzorte und Anwendungen von Vorteil ist. Das aufwendige Erlernen einer noch antrainierten Aufgabe könnte sich erübrigen. Ob der Roboter allerdings auch Fußball spielen und sich im Sparring mit einem anderen Roboter einen Schlagabtausch liefern kann, ohne das Gleichgewicht zu verlieren und nach seinem Gegner zu suchen, ist unklar. Möglicherweise wird man die Leistungen von Robotern, die mit dem nun vorgestellten Verfahren trainiert wurden, im kommenden Jahr auf der Roboterolympiade in Peking bestaunen können.