Der sechsbeinige Roboter ist den amerikanischen Kakerlaken nachempfunden, und er lernt sich, anhand eines Chaosprozesses, wie eine zu verhalten © Marc Timme

Wie viele Gehirnzellen braucht man, um die Fortbewegung eines sechsbeinigen Roboters zu kontrollieren? Die überraschende Antwort: zwei. Das jedenfalls kann man aus einem aktuellen Aufsatz in der Zeitschrift Nature Physics schließen.

Der Roboter, um den es geht, heißt Amos. Er sieht aus wie eine Spinne und kommt aus Göttingen. Beobachtet man Amos dabei, wie er über einen Testparcours krabbelt, wie er seine Lauftechnik verändert, wenn es bergauf geht, wie er Hindernisse umläuft und wild mit den Beinen strampelt, sobald eines seiner sechs Gliedmaßen in ein Loch gerät – dann fällt es schwer, das mit den zwei Zellen zu glauben. Gebaut haben den Roboter vier Wissenschaftler vom Göttinger Bernstein Zentrum Computational Neuroscience. Sie wollten wissen, warum Insekten mit ihren kleinen Gehirnen sich so viel eleganter durch die Welt bewegen als die technischen Geschöpfe der Ingenieure.

Ein klassischer Robotertechniker ist nur einer der vier, der gebürtige Thailänder Poramate Manoonpong baute die Hardware der Krabbelmaschine. Aus der Neurowissenschaft kommt Florentin Wörgötter. Marc Timme und Silke Steingrube sind Physiker, die sich mit Netzwerktheorie beschäftigen. Die damals 23-jährige Studentin Steingrube war es, die bei ihrer Diplomarbeit auf die Idee kam, Amos mit einer sogenannten Chaos-Steuerung einzusetzen.

Jedes laufende Lebewesen hat mehrere »Gangarten«. Bei uns Zweibeinern sind die Varianten begrenzt, aber schon beim Pferd wächst die Zahl der Möglichkeiten, erst recht bei Sechsbeinern wie etwa der Heuschrecke. Aber selbst Tausendfüßler müssen nicht bewusst steuern, welches Bein sie vor das andere setzen – die koordinierten Bewegungen folgen bestimmten Mustern, die im Gehirn von sogenannten zentralen Mustererzeugern (CPGs, von Central Pattern Generator) gesteuert werden.

Will man die künstlich nachempfinden, kommen klassischerweise kleine Computerprogramme heraus, die zum Beispiel einen sechsbeinigen Roboter anweisen: Hebe das vordere und hintere Bein der einen Seite immer zusammen mit dem mittleren Bein der anderen Seite an! Das ist eine sehr effektive Gangart, bei der immer drei Beine Bodenkontakt haben. Weil Amos fünf Gangarten beherrscht, müsste er eigentlich über fünf Programme verfügen, die je nach Umweltbedingungen abgerufen werden. Tatsächlich aber – das ist die Innovation – werden alle fünf Muster von den besagten zwei Neuronen produziert.

Neurone, lebende wie digital simulierte, sind kleine Zellen, die untereinander mit Leitungen verbunden sind, den Synapsen. Ein Neuron erzeugt aus eingehenden Signalen nach gewissen Regeln ein Ausgangssignal. Mindestens zwei Neurone und drei Synapsen braucht man, um sogenanntes Chaos zu produzieren: Trotz der simplen Verdrahtung flackern die Zustände der beiden Zellen dann auf unvorhersagbare Art und Weise.

Solches Neuronen-Chaos ist im richtigen Leben unerwünscht, es tritt zum Beispiel bei Epileptikern und Parkinson-Patienten auf. Und auch der Roboter Amos zappelt wild mit den metallenen Beinchen, wenn seine Neurone chaotisch flackern. Doch der Schaltkreis der Göttinger hat die schöne Eigenschaft, dass er sich mit einem winzigen Korrektursignal dazu zwingen lässt, periodisch zu schwingen: Es entstehen Muster, die sich alle vier, fünf oder acht Zeiteinheiten wiederholen. Und die lassen sich direkt auf die Beine des Roboters übertragen – und entsprechen jeweils einer Gangart des künstlichen Insekts.

Die Programmierer müssen nur noch die Regeln festlegen, nach denen die kleinen Korrektursignale gegeben werden. Diese Regeln basieren auf dem Input von 18 elektronischen Fühlern. Zum Beispiel spürt ein Neigungssensor, wenn es bergauf geht – schon wechselt Amos in eine langsamere Gangart. Und wenn der Roboter in ein Loch tritt und er dauerhaft den Kontakt zum Boden verliert, schaltet die Steuerung einfach in den Chaos-Modus. Amos strampelt dann so lange wild herum, bis er wieder sicheren Boden unter dem betreffenden Fuß hat.