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Wie Roboter teilen lernen

Schon dass Lebewesen einander helfen, scheint evolutionsbiologisch wenig Sinn zu machen. Aber selbst Roboter zeigen selbstloses Verhalten.

Lausanner Forscher haben Roboter dazu gebracht, mit anderen teilen zu lernen. Die Bedingungen, unter denen die Maschinen dies tun, zeigen, dass Blutsverwandtschaft entscheidend ist für die Entwicklung von Hilfsbereitschaft bei Tier und Mensch.

Biologen und Sozialwissenschaftler rätseln schon lange, wieso bei vielen Tierarten und beim Menschen gegenseitige Hilfe zu finden ist. Denn auf den ersten Blick scheint selbstloses Verhalten dem Gedanken Darwins, dass die Stärkeren und Angepassteren sich auf Kosten der Schwächeren fortpflanzen und ihre Gene weitergeben, zu widersprechen.

Aber selbstlose Hilfsbereitschaft existiert. Bei vielen Vogelarten zum Beispiel werden Brutpaare bei der Aufzucht der Jungen von Helfervögeln unterstützt. Und bei Ameisen sind die Arbeiterinnen gar steril: Sie stellen sich ganz in den Dienst ihrer Königin – ohne ihre eigenen Gene jemals weitergeben zu können.

Blut ist dicker als Wasser

1964 entwickelte der Biologe William D. Hamilton eine Theorie, wonach der Verwandtschaftsgrad eine entscheidende Rolle spielt bei der Frage, ob ein Individuum dem anderen hilft. Allerdings ist es mit Lebewesen schwierig, die Regel zu testen, weil kaum bestimmt werden kann, was die genauen Kosten und Nutzen einer bestimmten Hilfeleistung sind.

Forscher der ETH Lausanne und der Universität Lausanne setzten deshalb auf eine Art künstliche Evolution, um die Theorie zu untersuchen. Im Fachmagazin «PLoS Biology» berichten sie, wie sie rollende Roboter entwickelten, die in auf einer Art Spielfeld kleine Scheibchen – ihre Nahrung – in ein Ziel schieben mussten.

Auch Roboter unterliegen den Gesetzen der Evolution

Die Roboter bekamen als Erbgut einen zufälligen Informationscode, wie ETH-Robotikprofessor Dario Floreano in einem Bericht auf der Webseite der ETH Lausanne sagte. Der Code entscheidet darüber, wie gut der Roboter seine «Nahrung» sammelt – und ob er sie am Ende für sich behält oder mit anderen Robotern teilt.

Die Forscher liessen ganze Gruppen von Robotern gleichzeitig aufs Spielfeld, wobei die Gruppen mehr oder weniger «Erbgut» miteinander teilten. Nach jeder Spielrunde wurde die Ausbeute der Roboter untersucht – und je besser ein «Erbgut» abgeschnitten hatte, desto grösser waren seine Chancen, auch in der nächsten Runde mitmachen zu können.

Teilende Roboter sind effizienter

So stellte jede Spielrunde quasi eine Generation eines Lebewesens dar. Nach 500 solchen Generationen untersuchten die Forscher, unter welchen Bedingungen sich selbstloses Verhalten bei den Robotern durchgesetzt hatte. Sie zogen dazu auch in Betracht, wie viel es den einzelnen Roboter gekostet hatte, seine Beute mit anderen zu teilen.

Es zeigte sich, dass die Entwicklung über die Generationen ziemlich genau den Vorhersagen von Hamiltons Theorie entsprach. Gemäss der Studie erkläre die 50 Jahre alte Regel also bemerkenswert gut, wann ein Gen für Selbstlosigkeit von einer Generation zur nächsten weitergegeben werde und wann nicht, sagte Laurent Keller von der Uni Lausanne.

Die Ergebnisse helfen auch, die Effizienz von Roboterschwärmen zu verbessern. Floreanos Forschungsgruppe liess nach demselben Evolutionsprinzip fliegende Roboter ihr Kontrollsystem über Generationen verfeinern. «Nun arbeiten sie effizienter zusammen und fliegen erfolgreicher im Schwarm», sagte er.

SDA/lcv

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