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Spielerische Aktivität für eine Arena mit mehreren Robotern: Die Schüler und Schülerinnen trainieren die Roboter, auf einer Rennstrecke zu fahren, und anschließend wird ein Rennen veranstaltet. Die Schüler und Schülerinnen lernen durch Manipulation das Prinzip des überwachten Lernens und die Bedeutung der Qualität der Trainingsdaten kennen.

Das Roboterrennen ist die empfohlene Aktivität für den Einstieg in die AlphAI-Lösung.

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Einführung

Bauen Sie Ihre Arena so auf, dass sie eine Rennstrecke bildet. Wir empfehlen Ihnen, eine von Learning Robots entworfene Rennarena zu verwenden, aber Sie können auch Ihre eigene Rennstrecke bauen: Achten Sie in diesem Fall auf einen guten visuellen Kontrast zwischen dem Boden und den Rändern der Rennstrecke, auf eine gleichmäßige Beleuchtung und einen sauberen Boden.

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Einstellungen

Verbinden Sie jeden Roboter mit einem Computer und wählen Sie dann die Beispielkonfiguration "Roboterrennen" oder erstellen Sie Ihre eigenen Einstellungen.

Achten Sie darauf, dass alle Roboter die gleichen Einstellungen und vor allem die gleiche Geschwindigkeit haben.

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Training

Vergewissern Sie sich, dass die Schaltfläche "Eigenständig" deaktiviert ist und die Schaltfläche "Lernen" aktiviert ist.

Es liegt an Ihnen, zu spielen! Jeder trainiert seinen Roboter, sich zu bewegen, indem er auf die Aktionen auf der rechten Seite des Bildschirms klickt oder ihn mit den Richtungspfeilen oder AZEQSD auf der Tastatur steuert.
Wir empfehlen Ihnen, die Arena im Uhrzeigersinn zu umrunden.

Während dieser Lernphase ist es nicht nötig, schnell zu sein: Das Ziel besteht vor allem darin, dem Roboter beizubringen, wie er seine Runden in die richtige Richtung dreht, ohne gegen die Wände zu stoßen. Nehmen Sie sich jedes Mal die Zeit, die richtige Aktion auszuwählen (wenn Sie sich irren, klicken Sie neben der Schaltfläche "Lernen" auf "Aktion vergessen"). Achten Sie darauf, nicht links und rechts zu verwechseln, wenn der Roboter in die entgegengesetzte Richtung fährt!

Bringen Sie dem Roboter bei, sich von einem zentralen Hindernis fernzuhalten, damit er sich nicht darin verfängt, wenn er selbstständig ist.

Sie können den Roboter auch von Hand bewegen, um ihn absichtlich vor Hindernisse zu stellen und ihm beizubringen, was er in diesen Situationen tun soll.

Im Kontrollfeld am unteren Bildschirmrand können Sie die Höchstgeschwindigkeit des Roboters festlegen. Wir empfehlen Ihnen eine Höchstgeschwindigkeit von 30 für eine Arena mit kleinem Rennen, 35 für eine Arena mit großem Rennen und 40 für eine Arena mit sehr großem Rennen.

Je höher Sie die Geschwindigkeit erhöhen, desto schneller wird der Roboter, aber desto schwieriger wird es, ihn zu kontrollieren. Die Wahl einer sehr hohen Geschwindigkeit ist nicht immer von Vorteil!

Lerntests und Verbesserungen

Nachdem Sie einige Runden in der Arena gedreht haben, können Sie die Autonomie aktivieren. Wenn Ihr Roboter gut trainiert ist, beginnt er dann, selbstständig seine Runden zu drehen!

Aber das Lernen ist noch nicht vorbei; selbst wenn der Roboter sich selbst steuert, können Sie ihn weiterhin steuern, indem Sie auf die Pfeile drücken, während er sich bewegt. Wenn der Roboter beispielsweise an einer Wand hängen bleibt und nicht mehr weiß, was er tun soll, können Sie die Blockade lösen, indem Sie ihn zum Rückwärtsfahren auffordern (vorausgesetzt, die Aktion "Rückwärtsfahren" wurde auf der Registerkarte "Aktionen" auf der linken Seite der Softwareoberfläche aktiviert).

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Das Roboterrennen

Nachdem Sie Ihre Roboter trainiert haben, veranstalten Sie einen Wettbewerb: Stellen Sie die konkurrierenden Roboter an die Startlinie. Geben Sie den Startschuss und die Teams klicken dann gleichzeitig auf die Schaltfläche "Autonom" (oder drücken die Leertaste auf der Tastatur), um das Rennen zu starten.

Während des Rennens ist nur der autonome Modus erlaubt: Die Teilnehmer dürfen ihren Robotern keine Anweisungen geben. Ein Schiedsrichter kann Roboter, die länger als 5 Sekunden blockiert sind, bewegen, damit sie das Rennen fortsetzen können.

Der erste Roboter, der 3 vollständige Runden absolviert hat, gewinnt!

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Feedback und Schlussfolgerung

Wir haben hier einen überwachten Lernalgorithmus verwendet. Dieser Algorithmus basiert auf dem Netz künstlicher Neuronen das auf dem Bildschirm angezeigt wird (es gibt aber auch andere Arten von Algorithmen, die nicht auf neuronalen Netzen basieren, z. B. der Algorithmus der K nächsten Nachbarn). Alle überwachten Lernalgorithmen funktionieren folgendermaßen:

In einer ersten Phase, die wir Training nannten, lieferten wir dem Algorithmus Beispielentscheidungen, d. h. sowohl Bilder davon, was die Kamera des Roboters sieht, als auch die Aktionen, die zu wählen sind, wenn die Kamera diese Bilder sieht. Während des Trainings wurde das künstliche neuronale Netz durch den Lernalgorithmus verändert (genauer gesagt wurden einige Verbindungen verstärkt, andere verringert, sodass das neuronale Netz fähig wurde, dieselben Entscheidungsfindungen zu imitieren).

In der zweiten Phase, die als Verwendung bezeichnet wird, ist der Algorithmus in der Lage, gute Entscheidungen auf neuen Bildern zu treffen.

Wir haben gesehen, dass nicht alle Roboter das Gleiche gelernt haben, einige haben sich während des Rennens besser verhalten, andere schlechter. Da alle Teilnehmer denselben Algorithmus verwendeten, sehen wir, dass die Qualität der autonomen Entscheidungsfindung von der Qualität der Trainingsdaten abhängt.

Wir können gemeinsam darüber diskutieren, was die Qualität von Trainingsdaten ausmacht:

- Qualität der Trainingsdaten = keine Fehler bei der Entscheidungsfindung

- Datenmenge nicht immer ein Garant für Autonomiequalität

- Vollständigkeit der Situationen: Der Roboter trifft eher eine falsche Wahl, wenn er mit einer unbekannten Situation konfrontiert wird.

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Weiterführende Informationen

Nachdem die Schülerinnen und Schüler nun verstanden haben, dass die Qualität der Trainingsdaten das Wichtigste ist, um das Rennen zu gewinnen, wiederholen Sie die Aktivität von Anfang an!

Sie können das Rennen auch neu starten, indem Sie neue Regeln hinzufügen :

• Begrenzen Sie die Trainingsdaten (z. B.: maximal 25 Datenpunkte), lassen Sie den Teilnehmern aber die Möglichkeit, ihren Roboter während der Trainingsphase von Hand zu bewegen.
• Die Arena komplexer machen
• Eine unterschiedliche Arena für das Training und das Rennen haben

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