In Kooperation der h_da mit einer Maschinenbaufirma stellt diese uns einen Demo-Prototypen zur Verfügung: An einen Tischfußballtisch wurden die Stangen der weißen Spieler mit Motoren verbunden, so dass diese digital gesteuert werden. Über dem Tisch ist eine Kamera angebracht, anhand deren Bilder eine Steuerung die Motoren steuern soll. Diese ist zu programmieren, so dass die Maschine gegen Menschen spielen kann. Im Rahmen von mehreren Master-PSEs wurden die technischen Grundlagen gelegt: Es wird erkannt, wo sich der Ball befindet. Die Spieler werden mit Hilfe von Neuronalen Netzen gesteuert, die mittels Reinforsement-Learning verbessert werden. Außerdem ist eine Simulationsumgebung vorhanden, so dass das Training ohne den physischen Tisch auskommt.

Es sind jedoch noch viele Fragen offen, bspw.
* Welche Ideen aus existierenden Ansätzen wie bspw. Alphago, Optical Flow, Behavioural Cloning können in das Kicker-Szenario übertragen werden, welche Anpassungen sind nötig?
* Wie könnte eine Architektur aussehen, so dass im Rahmen von PSEs verschiedene Lernverfahren ausprobiert werden können und die Ergebnisse kombiniert werden können?
* Welche Ansätze des Maschinellen Lernens sind in diesem spezifischen Kontext (trainiert wird auf einer Simulation, angewendet auf einer physikalischen Maschine, die natürlich Abweichungen ggü. der Simultation hat) besonders geeignet?
* Wie schafft man es, das System adaptiv an die Spielstärke des menschlichen Gegners anzupassen, um eine Trainingsumgebung für menschliche Spieler zu schaffen?

Diese Fragestellungen sind nur Beispiele, um Ihnen den Rahmen des Projektes zu zeigen. Im persönlichen Gespräch arbeiten wir dann die spezifische Fragestellung für Ihre Arbeit aus, sehr gern können Sie eigene Fragestellungen einbringen.

PS: Wenn Sie sich ein Bild vom Tischkicker machen wollen, schauen Sie einfach in den kleinen Raum rechts am Haupteingang von D14 oder hier: https://www.bosch.com/de/stories/kick-it-like-bosch/

Ansprechpartner: Gunter Grieser, Elke Hergenröther