Lernen von der Natur
Beim „Organic Computing“ orientieren sich Computerforscher zum Beispiel an Insektenkolonien.
39 Stunden verbringen deutsche Autofahrer jedes Jahr durchschnittlich im Stau. Schuld daran sind auch Ampeln, die voreingestellte Programme abspulen – weitgehend unabhängig vom Verkehrsfluss. Wäre es nicht sinnvoller, intelligente Systeme zu entwickeln, die sich flexibel anpassen und vielleicht sogar lernfähig sind? Das dachten sich die Forscher der interdisziplinären Forschungsinitiative „Organic Computing“. Einer von ihnen ist Christian Müller-Schloer, Professor an der Leibniz-Universität Hannover: „Wir versuchen, Mechanismen komplexer Systeme, wie wir sie in der Natur beobachten, in die Technik zu übertragen“, sagt Müller-Schloer. Als Vorbild dient etwa die selbstorganisierte Wegeführung von Ameisen. „Wenn Ameisen zufällig eine Futterquelle entdecken und schon nach kurzer Zeit den kürzesten Weg zu ihrem Bau finden, muss man sich fragen: Wie schaffen die das, trotz der Beschränkungen in ihrer sensorischen Wahrnehmung?“
Systeme passen sich selbständig an
Organic Computing untersucht diese Frage. Die Forscher ahmen dazu natürliche Systeme nach, die sich selbst organisieren, optimieren und heilen. Diese sogenannten „self-x-Eigenschaften“ überträgt die Forschung aus natürlichen Systemen in technische. In Darmstadt sind für Mitte 2016 beispielsweise Ampelanlagen in Planung, die intelligent auf den Verkehr reagieren.
Aber Organic Computing geht über Verkehrssteuerung hinaus. Am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) tüfteln Informatiker, Elektrotechniker und ein Neurophysiologe gemeinsam an einem selbstbestimmten Fertigungsroboter. Statt nur ein Arbeitsprogramm abzuspulen, soll die Maschine die Situation analysieren und dann entscheiden, was zu tun ist. Autonome Roboter könnten mit Hilfe spontaner Vernetzung Föderationen bilden, um anstehende Aufgaben zu erledigen. Fallen Teilsysteme aus oder sind überlastet, können Schwarmroboter das erkennen und die Aufgaben neu verteilen.
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