Fluginsekten beweisen in der Luft akrobatische Fähigkeiten: Sie bremsen scharf ab, verändern ruckartig ihre Flugrichtung und drehen Loopings – auch wenn der Wind bläst. Menschengemachte insektenartige Flugroboter bewegen sich dagegen geradezu behäbig durch die Luft. So war es jedenfalls bislang. Forschende des Massachusetts Institute of Technology haben nun nämlich einen Roboter mit Flügelschlag entwickelt, der es in Sachen Agilität mit den biologischen Vorbildern aufnehmen kann. Der etwa vier Zentimeter lange Roboter ist leichter als eine Büroklammer und bewegt sich mit fast 200 Zentimetern pro Sekunde ruckartig durch die Luft. Dabei beschleunigt er mit fast 12 Meter pro Quadratsekunde, auch unter Windlast. Zudem gelingen ihm innerhalb von elf Sekunden zehn Saltos, wie in einem Video auf der Homepage des MIT zu sehen ist.

Damit ist der Roboter um ein Vielfaches leistungsfähiger als Insektenroboter, die zuvor am MIT entwickelt wurden. Ausschlaggebend dafür sind die vergleichsweise großen Schlagflügel, die durch künstliche Muskeln zu extrem schnellen Schlägen angetrieben werden. Vor allem aber macht die robuste Steuerung den Roboter so dynamisch. Eine von einem Menschen programmierte Steuerung, die in Echtzeit auf die komplizierte Aerodynamik reagiert, wäre für rasante Flugmanöver zu rechenintensiv. Stattdessen setzten die Forschenden deswegen auf eine zweistufige, KI-gestützte Steuerung.

Zunächst bauten sie dafür einen sogenannten modellprädiktiven Regler. Das ist ein dynamisches, mathematisches Modell, mit dem die Forschenden das Verhalten des Roboters auch während anspruchsvoller Manöver wie Luftsprüngen oder schnellen Drehungen vorhersagen und planen können. Dieser rechenintensive Regler sorgt beispielsweise auch dafür, dass der Roboter bei mehreren hintereinander ausgeführten Sprüngen zwischendurch abbremst, seine Ausgangsbedingungen wiederherstellt und erst dann zum nächsten Sprung ansetzt. Andernfalls würde eine Verkettung von kleinen Folgefehlern zum Absturz führen.

Im zweiten Schritt komprimieren sie dieses Modell mithilfe eines Deep-Learning-Modells. Aus dem leistungsstarken, aber rechenintensiven Regler wird so ein effizientes KI-Modell, das Schubkraft und Drehmomente am Roboter sehr schnell steuern kann. Nach Ansicht der Forschenden könnten derartige Mikroroboter eines Tages beispielsweise in Erdbebenregionen zum Einsatz kommen, um durch enge Räume zu fliegen und nach Überlebenden zu suchen.