Ohne Menschen geht es auch bei dieser KI-Technik nicht: Am Anfang muss dem Computer mindestens einmal vorgeturnt werden. Doch ist der gewünschte Bewegungsablauf, beispielsweise ein Rückwärtssalto, erst einmal digitalisiert, übernimmt der Computer allein und lernt dank neuronaler Netze anhand des gefilmten Beispiels die Quintessenz der Bewegung, um anschließend eine digitale Figur auf genau dieselbe Weise zu steuern.

Das Ergebnis sieht verblüffend realistisch aus, wie ein Video des Entwicklerteams um Jason Peng von der University of California in Berkeley demonstriert. Die Wissenschaftler haben Details zu ihrem System »DeepMimic« jetzt online als Paper und in einem Blogbeitrag vorgestellt.

Sie nutzen dafür so genanntes Bestärkendes Lernen (Reinforcement Learning), bei dem ein Algorithmus belohnt wird, wenn er vorgegebene Ziele erreicht – in diesem Fall, den menschlichen Bewegungsablauf perfekt zu imitieren. Bei einigen Versuchen gaben sie ihm zusätzliche Aufgaben, etwa ein beliebig platziertes Ziel mit dem Fuß zu treffen. Dadurch lernt der Computer eine zielorientierte Steuerung, die trotzdem noch größtmögliche Ähnlichkeit zur menschlichen Bewegung aufweist. Wie das Video zeigt, versagt das System selbst dann nicht, wenn es durch massive Störungen aus dem Gleichgewicht gebracht wird. An diesen Stellen erkennt man außerdem, dass das ganze Verfahren nur deshalb glaubwürdige Resultate produziert, weil sich die Figuren in einer physikalisch korrekt simulierten Welt bewegen und mit plausiblen Werten in puncto Gewicht und Körperbau ausgestattet sind.

Verfahren wie dieses könnten grundlegend die Art und Weise verändern, wie die Animationen in Computerspielen entstehen, schreibt das Magazin »Technology Review«. Denn sie entbinden den Animationskünstler davon, einen Bewegungsablauf bis ins letzte Detail vorauszuplanen. Zudem können die Bewegungsmuster von einer Figur auf einen ganz anderen Körperbau übertragen werden, etwa den eines zweibeinigen Roboters. Und steht einmal kein abgefilmtes Beispielmaterial zur Verfügung, genügen auch per Hand animierte Sequenzen als Zielvorgabe für die KI. So können die Forscher einen Drachen spazieren gehen lassen, dessen Gang auf einer solchen händischen Keyframe-Animation aufbaut.