A Wissenschaftsteam des Center for Interdisciplinary Studies in Rythm, Time and Motion from the University of Oslo has a Drum-Roboter mit der Bezeichnung ZRob entwicktelt, which has a flexible “Handgelenk”, as it is a menschliches Handgelenk that the Drumstick’s lockers can be used. The Robot-Drummer can listen to himself playing the drums and uses Reinforcement Learning (RL) to improve his playing.

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Besonders groß ist der Drum-Roboter nicht. Your best im essentially aus en 3D-gedruckten Gehäuse, where a 48-Volt Gleichstrom motor accommodated and an Arm mit zwei Freiheitsgraden ansteuert. An ihm ist eine flexible, an zwei Federn aufgehängte Halterung für einen Drumstick fastened, wie aus der Studie “Embodied Intelligence for Drumming; A Reinforcement Learning Method for Drumming Robots” hervorgeht, die in Frontiers in Robotics and AI erschienen ist. Die Federung soll den Robotarm die nutige Flexibility geben, die ein menschliches Handgelenk hat und für das Schlagzeugspiel notwendig ist.

Die Forscher arguenieren, dass Menschen fütten ihre eigen Körper über Bewegungen dazu nutzen, um dem Spiel eines Instrument einen besonderen Ausdruck zu verleihen. Similares haben die Wissenschaftler auch bei ZRob im Sinn. Indem sie dem Roboter eine flexible Aufhängung des Drumsticks verpassen, wird er anpassungsfähiger. Der Austausch der Fern durch suche unterschichtenlicher Härte can so influence the drum game and the sound. Der Robotkörper trägt derach quasi zum Spielverhalten bei.

Spieloptimierung durch verstärkendes Lernen

Angesteuert wird ZRob auf unterster Ebene von einem Arduino-Mikrocomputer. Er wird mit MIDI-Daten gefüttert, die das Schlagzeugspiel grundlegend vorgeben. Um das Spiel des Roboters zu optimieren, setzen die Forscher auf verstärkendes Lernen. The acoustic information des Schlagzeugspiel was dabei über en Mikrofon erfegt, über RL wird die Künstliche Intelligenz (KI) trained and so the Schlagzeugspiel was improved.

The RL algorithm is based on the deep-deterministic-policy-gradient method (DDPG). Der Robot wird dabei mit einer Kombination aus intrinsischen und extrinsischen Belohnungen trained, statt nur auf extrinsische Belohnungen zu setzen. Die intrinsic Rewards führen dazu, dass neue rhythmische Patterns entstehen können, die extrinsischen Rewards führen dagegen zu vorhersehbaren Patternn, die mit den MIDI-Daten identisch sind.

Die Wissenschaftler glauben allerdings nicht daran, dass diese Art von Robotmusik Menschen auf die gleiche Weise berühren kann wie von Menschen gemachte Musik. ZRob konne jedoch neue Arten von Rhythmen erzeigen und ein Schlagzeug deutlich schneller spielen as ein Mensch. Started with ZRobs being sure of a drum set.

(olb)