Virtueller Roboter versucht sich am Schlagzeug

In einer neuen Studie zeigen Forschende des Dalle-Molle-Instituts für künstliche Intelligenz (IDSIA/SUPSI, Lugano) und des Mailänder Polytechnikums, wie ein humanoider Roboter lernt, Schlagzeug zu spielen. Ihre Arbeit beschreiben sie in einer auf dem Preprint-Server von Arxiv publizierten Studie. 

Ziel des Projekts ist es, zu testen, wie gut ein Roboter eine musikalische Aufgabe meistert, die hohe Koordination und Geschwindigkeit erfordert. Zum Einsatz kommt der humanoide Roboter Unitree G1, entwickelt vom chinesischen Hersteller Unitree Robotics - allerdings erst in Form einer Simulation.

Die Forschenden statteten den virtuellen Roboter mit Schlagzeugstöcken aus und brachten ihm das Spielen mithilfe von verstärkendem Lernen (Reinforcement Learning) bei. Sie testeten seine Fähigkeiten an über 30 bekannten Stücken aus den Genres Rock, Metal und Jazz. 

Um seine Leistung zu bewerten, griffen die Forschenden auf den F1-Wert zurück - eine wichtige Messgrösse in der KI-Forschung, die zwei Kriterien gleichzeitig prüft. In diesem Fall: Spielt der Roboter nur die korrekten Noten (Präzision) und lässt er keine wichtigen Schläge aus (Vollständigkeit)? In beiden Bereichen überzeugte der Roboter mit hohen Bewertungen.

KI lernt menschenähnliche Spieltechniken von selbst

Besonders bemerkenswert: Der Roboter entwickelte von selbst menschenähnliche Spieltechniken. Dazu zählen etwa schnelle Trommelwirbel und das Überkreuzen der Arme, um komplexe Rhythmen effizient zu spielen - eine Strategie, die ihm nicht explizit einprogrammiert wurde.

Die Studie zeigt jedoch auch die Grenzen des Systems auf. Die beschriebenen Leistungen erzielte der Roboter bisher ausschliesslich in einer Simulation. Und selbst in dieser Simulation erweisen sich Stücke mit vielen verschiedenen Trommeln oder sehr unregelmässigen Rhythmen als besonders schwierig für die KI.

Bei "Roxanne" von "The Police" gerät der virtuelle Robo-Schlagzeuger ins Schleudern. 

Zudem zeigte sich ein grundlegendes Problem der Generalisierung: Während der Roboter bestimmte einzelne Lieder nahezu perfekt beherrscht, sinkt seine Leistung deutlich, wenn er ein breites Repertoire abdecken soll.

Nun wollen die Forschenden die Erkenntnisse aus der Simulation auf einen echten Roboter übertragen. Langfristig soll er nicht nur improvisieren, sondern sich auch musikalisch an menschliche Partner anpassen können. So könnten, hoffen die Forschenden, ganz neue Formen der Kollaboration zwischen Mensch und Maschine entstehen.