Was lernen wir vom Roboterfußball?

Stella: Schön, dass du eingeschaltet hast. Wir wünschen dir frohe Feiertage und ich

Stella: wünsche dir jetzt viel Spaß mit dieser Episode.

Stella: Die übernimmt nämlich mein Kollege Nils Bolder und es geht um das Thema Roboterfußball.

Nils: Hallo und herzlich willkommen zum t3n Interview Podcast.

Nils: Bei Begriffen wie Weltmeisterschaften oder Olympia denkt man normalerweise an

Nils: SpitzensportlerInnen, die sich in verschiedensten Sportarten messen.

Nils: Immerhin sind es ja Menschen, die da gegeneinander antreten,

Nils: oder? Dabei gibt es halt auch immer häufiger Roboter, die in Olympiaden oder

Nils: Weltmeisterschaften eben gegeneinander antreten.

Nils: Unser heutiger Gast Max Polter ist Teil der HTWK Robots in Leipzig,

Nils: einer der weltbesten Roboter-Fußballmannschaften. Hallo Max.

Max: Hi.

Nils: Max, ich glaube, wir müssen hier mal von ganz Anfang an anfangen.

Nils: Und zwar, was ist überhaupt Roboter-Fußball?

Max: Roboter-Fußball ist Fußball mit Robotern, wer hätte es gedacht?

Max: Das Wichtigste eigentlich, womit man anfangen muss, das zu erklären,

Max: ist, dass das vollständig autonom ist.

Max: Also wir programmieren oder bauen die Roboter, also wir im Sinne von alle Teams,

Max: die da so auf der Welt mitmachen und dann stellen wir die an den Spielfeldrand,

Max: rücken auf Start, machen die Dinge an,

Max: dann laufen die los und ab da machen die alles komplett selbstständig.

Max: Die kriegen ein paar Signale vom Schiedsrichter, aber das war es dann.

Max: Dann kann man eigentlich nur am Rand stehen und darauf hoffen, dass alles gut geht.

Nils: Wie unterscheidet sich denn von den Regeln oder generell vom Aufbau des Fußball

Nils: von Menschen, den wir kennen, den wir im Fernsehen schauen?

Nils: Ich denke mir jetzt mal nicht, dass ihr auf einem großen 50.000-Menschen-Stadion

Nils: 11 gegen 11 spielt, oder?

Max: Nee, genau. So weit sind wir noch nicht, obwohl das tatsächlich genau der Plan

Max: ist, dass man irgendwann auch

Max: mit menschenähnlichen Robotern unter menschenähnlichen Bedingungen spielt.

Max: Also jedes Jahr sollen die Regeln ein bisschen mehr daran angepasst werden.

Max: So weit sind wir aber wie gesagt noch nicht.

Max: Deswegen ist das alles im Moment noch sehr runterskaliert. Also wir spielen

Max: mit weniger Robotern aktuell, je nach Liga, mit 5 gegen 5 oder 7 gegen 7 auf

Max: erheblich kleineren Feldern.

Max: Auch die Roboter sind motorisch, sind die jetzt natürlich noch nicht ganz so

Max: flüssig, sieht manchmal noch ein bisschen tapsig aus.

Max: Es wird auch noch sich um einiges, naja, die Roboter fallen noch sehr oft hin,

Max: öfter als im Menschenfußball und vielleicht auch ein bisschen weniger geplant.

Max: Ja, zum Beispiel unsere Roboter können noch keine Bälle aufheben,

Max: deswegen ist sowas wie ein Einwurf eigentlich eher ein Freistoß ab Feldlinie.

Max: Auch der Schiedsrichter, die gibt zwar Signale, auf die auch je nach Liga,

Max: da gibt es Unterschiede,

Max: die Roboter selbstständig reagieren müssen, zum Beispiel auf Pfiffe reagieren

Max: müssten oder sie müssen Handgesten erkennen,

Max: aber es gibt auch immer noch einen Game-Controller-Computer,

Max: das ist quasi noch so ein Seitenrichter, der am Computer sitzt,

Max: der über das WLAN-Netzwerk den Robotern auch bestimmte sehr,

Max: sehr wichtige Spielsignale geben kann.

Max: Zum Beispiel, wenn ein Roboter das Spielfeld verlässt, kriegt er automatisch

Max: eine Bestrafung, das ist meistens bei uns eine Zeitstrafe und wird dann aus dem Spiel genommen.

Max: Und das muss natürlich möglich sein, diese Roboter zu stoppen,

Max: physisch, weil die sind ja komplett autonom.

Max: Das heißt, da kann nicht jemand mit einem Controller sagen, okay,

Max: jetzt machen wir die Dinger mal aus, sondern das muss natürlich auch irgendwie

Max: im Spiel organisierbar sein.

Nils: Das ist dann sowas wie die Kommunikationsschnittstelle zu einem Schiedsrichter

Nils: oder wie kann ich mir das vorstellen?

Max: Genau, also als es anfing, ging da quasi die ganze Kommunikation irgendwie zwischen

Max: Menschen und Robotern hin, weil es den Teams nicht erlaubt ist,

Max: während der Spielzeit irgendwelche Signale an die Roboter zu schicken.

Max: Genau, und da sagt, wenn der Schiedsrichter jetzt Entscheidungen fällt,

Max: auch sowas Banales wie das Spiel geht los oder das Spiel wird unterbrochen oder

Max: es ist ein Tor gefallen, dann wird den Robotern das Signal geschickt.

Max: Da gibt es ein festgelegtes Kommunikationsprotokoll und die kriegen die die

Max: Pakete und da müssen sie darauf reagieren.

Max: Es ist auch sehr wichtig, dass sie darauf reagieren, denn wenn sie zum Beispiel,

Max: nachdem ein Tor gefallen ist, nicht in der vorgegebenen Zeit wieder in ihre

Max: Spielfeldhälfte kommen und dann stehen bleiben,

Max: dann kriegen sie auch eine Zeitstrafe, weil sie dann in einer sogenannten illegalen

Max: Position sich aufhalten.

Max: Das heißt, wir versuchen das Spiel so zu strukturieren, dass es immer menschenähnlicher

Max: aussieht, aber weil da das Roboter

Max: sind, die halt noch lange nicht die Fähigkeiten haben wie Menschen,

Max: müssen wir halt irgendwie ein paar andere Mechaniken einbauen,

Max: um das quasi so zu erzwingen, dass sich die Leute auch plötzlich daran halten, ja.

Nils: Du hast gerade erzählt, du stehst beim Spiel eigentlich nur nebenbei,

Nils: dann stellst du die auf an und dann läuft alles autonom.

Nils: Jetzt könnte man sagen, ja, dann machen die ja alles.

Nils: Und was machst du denn dann eigentlich in dieser Roboter-Fußball-Mannschaft?

Max: Genau, also wir programmieren die. Also wir kriegen die quasi als Computer mit

Max: Beinen und Armen dran, Kameras und Sensoren und ganz viel anderem Quatsch.

Max: Und müssen dann anfangen, uns zu überlegen, okay, wie kriege ich das hin,

Max: dass der Roboter aufsteht, dass der Roboter stehen bleibt, dass er läuft.

Max: Dann muss ich auch die Kameradaten auswerten. Wo sind Bälle,

Max: wo sind andere Roboter, wo sind Liniensegmente, wo ist das Tor?

Max: Und ist das mein Tor oder das Tor vom Gegner?

Max: Dann muss ich natürlich neben einfachen motorischen Bewegungen,

Max: oder einfach, die sind auch hochkompliziert, aber neben sowas wie Laufen muss ich auch schießen.

Max: Ich muss passen können, ich muss dribbeln können, Ich muss Hindernissen ausweichen

Max: und dann muss ich auch am Ende eine Strategie entwickeln.

Max: Ich muss sagen, wer ist denn der Stimme, wer geht zum Wahl, wer bleibt zurück,

Max: wer bleibt auch hinten und verteidigt für den Fall des Falls und letzten Endes

Max: müssen die Roboter auch irgendwie miteinander kommunizieren und sich absprechen,

Max: damit das irgendwie funktioniert.

Max: Das läuft bei uns übers WLAN und genau,

Max: also wir kümmern uns quasi von der absoluten Low-Level-Hardware bis hin zu den

Max: höchsten Funktionen, was Strategie und Kommunikation angeht,

Max: kümmern wir uns um alles und entwickeln da auch unsere komplett eigenen Frameworks.

Nils: Also sieht euer Training dann eher nach so einer klassischen Programmier-Session aus, sage ich mal?

Max: Auf jeden Fall. Also unser Team ist relativ groß.

Max: Ich würde mal sagen, wir sind so 25 Leute im Team.

Max: Von denen sind so zwölf, sagen wir mal, die Aktivsten, die dann auch das meiste davon machen.

Max: Und wir sind auch relativ gut spezialisiert. Also ich würde mal sagen,

Max: außer vielleicht so zwei, drei Leuten inklusive unseres Teamleaders kennt eigentlich

Max: kaum jemand jetzt im Detail jedes einzelne Element vom Code.

Max: Und da muss man sagen, okay, in unterschiedlichen Bereichen des Codes gelten

Max: auch so ein bisschen andere Regeln oder wir verfolgen andere Ansätze.

Max: Deswegen macht es auch nicht unbedingt Sinn, dass jeder ein Experte für alles ist.

Max: Aber ja, also ob das jetzt Reinforcement Learning in der Simulation ist,

Max: klassische Algorithmik oder auch Data Science,

Max: also irgendwie das Auswerten von Spielperformances bis hin zu sonstigem Tooling

Max: oder auch Überwachung während des Spiels, da gibt es ganz viele Aufgaben,

Max: die da irgendwie gelöst werden müssen.

Max: So ein Running-Gag, den ich sehr gerne mag, der bei uns im Team immer gesagt

Max: wird, wenn man Bock auf Kopfschmerzen hat, ist das das perfekte Hobby,

Max: weil da hat man auf jeden Fall genug Anlass, um richtig lange wach zu bleiben

Max: und sich zu denken, warum funktioniert das nicht?

Max: Und ja, alles, was nicht funktionieren kann, wird irgendwann nicht funktionieren.

Nils: Ich muss jetzt einmal gestehen, ich habe überhaupt keine Ahnung vom Programmieren.

Nils: Ich habe, glaube ich, vor zehn Jahren mal halbwegs semi-okay bei HTML eine Webseite

Nils: programmiert, das ist so das Maximum, was ich kann.

Nils: Kannst du mir irgendwie aufschlüsseln in einfachen Begriffen,

Nils: wie unterschiedlich eure Aufgaben denn dann da aussehen?

Nils: Du hast gerade von Deep Learning, Algorithmik und sowas gesprochen.

Nils: Kannst du mir das irgendwie greifbarer erklären?

Max: Vielleicht so das laufen das vielleicht

Max: ist das glaube ich dass man sich am besten vorstellen kann wie das

Max: aussehen kann wenn das nicht so gut gemacht ist wir es

Max: gibt so den klassischen ansatz den wir auch lange verfolgt haben vor allem als

Max: wir noch mit anderen robotern gespielt haben in dem man sagt okay ich habe hier

Max: meine gelenke und jetzt versuche ich nachzuvollziehen mehr so mehr oder weniger

Max: durch introspektion oder durch angucken in der natur wie das menschen oder tiere machen,

Max: okay, ich habe diese Gelenke, wie müssen die sich nacheinander irgendwie bewegen,

Max: damit ich eine abrollende Fußbewegung zum Beispiel hinkriege?

Max: Wie halte ich dabei das Gleichgewicht? Gibt es vielleicht noch irgendwie einen

Max: Trick, wie ich einen Sensor, der im Körper des Roboters drin ist,

Max: der mir sagt, okay, wie ist quasi der orientiert?

Max: Ist der gerade parallel zum Boden oder ist das irgendwie so ein bisschen schief?

Max: Wie kann ich denn darauf reagieren?

Max: Das ist so ein bisschen der Oldschool-Ansatz, wie man das machen kann.

Max: Das Problem davon ist, dass es vergleichsweise unsystematisch vorgeht,

Max: weil man eigentlich gar nicht so richtig wissen kann, ob man jetzt auf einem guten Weg ist.

Max: Und wir müssen natürlich auch ehrlich sein, die Roboter, die wir haben,

Max: die sind zwar irgendwie humanoid, aber die sind weit davon entfernt,

Max: tatsächlich menschlich zu sein.

Max: Also so ein Gelenk wie das in der Hüfte oder in einem Knie ist,

Max: vor allem auch in Kombination mit einer Wirbelsäule, die dann auch irgendwie

Max: zur Balance total wichtig ist, das gibt es natürlich einfach in der Form noch

Max: nicht. Das heißt, was wir jetzt machen,

Max: Wir laden quasi ein virtuelles Modell von dem Roboter in eine Simulationsumgebung

Max: rein und definieren jetzt bestimmte Ziele.

Max: Also ich beschreibe jetzt im groben, ganz groben, was Reinforcement Learning ist.

Max: Beschreiben Ziele, was er machen soll. Ein einfaches Ziel für Laufen wäre natürlich

Max: irgendwie, dass die Körperachse aufrecht ist. Dann sage ich,

Max: okay, der soll bestimmte, der soll irgendwie Distanzen zurücklegen und dabei

Max: aber trotzdem weiter aufrecht bleiben.

Max: Und jetzt definiere ich Sachen, die ich sehen will und Sachen,

Max: die ich nicht sehen will.

Max: Und dafür gebe ich Punkte oder ziehe auch manchmal Punkte ab.

Max: Und jetzt gibt es quasi Optimierungsalgorithmen, die das Abertausend und Millionen

Max: von Malen einfach verschiedene Parametereinstellungen machen.

Max: Parametereinstellungen meint hier, wie bewegen sich die Gelenke nacheinander

Max: und wie wird auf bestimmte Sensordaten reagiert.

Max: Und das mache ich dann aber Millionen Mal, das ist dann auch das,

Max: was richtig Rechenleistung braucht, wo man dann entweder sein eigenes Rechenzentrum

Max: hat, wir haben es ja in der HTWK ziemlich gut, dass wir darauf zugreifen können.

Max: Und dann nimmt man sich quasi die erfolgversprechendsten Versuche,

Max: die die höchsten Punkte erreicht haben, und macht mit denen weiter.

Max: Und versucht das derweil natürlich auch immer wieder zu überwachen,

Max: um zu schauen, was da dann genau passiert.

Max: Und dann kann man natürlich anfangen, die Sachen noch kompliziert zu machen,

Max: wenn es noch nicht kompliziert genug war, damit man weiterschaut, wie das geht.

Max: Eine andere Sache ist zum Beispiel, wenn ich Hindernissen ausweichen will.

Max: Ich habe einen Ball und jetzt sage ich, okay, ich will ins Tor dribbeln.

Max: Ich muss jetzt irgendwie erkennen, wo Roboter sind.

Max: Also nehmen wir uns ein einziges Kamerabild und da benutzen wir neuronale Netzwerke

Max: und sagen, okay, ich trainiere ein neuronales Netzwerk darauf,

Max: zu sagen, wo Bälle sind und wo Roboter sind und wo nicht.

Max: Dazu labeln wir total viele Daten oder wir erzeugen diese Daten künstlich,

Max: auch in der Simulation und trainieren dann ein neuronales Netzwerk darauf,

Max: uns die Koordinaten zu sagen, wo in einem Bild Roboter sind und wo nicht und

Max: wo Bälle sind und wo nicht.

Max: Und dann fügen wir das quasi in eine 3D-Repräsentation ein von der Welt,

Max: die wir glauben zu sehen, also wir erzeugen ein Weltmodell,

Max: dass wir dann noch zwischen den Robotern abgleichen, wenn die miteinander kommunizieren,

Max: können die sich ja fehlende Informationen noch bereitstellen.

Max: Und dann haben wir eine Repräsentation von der Welt, auf der wir dann noch einen

Max: Algorithmus drüberlaufen lassen können, der uns sagt, okay, du kannst hier lang

Max: gehen, du kannst hier lang gehen und das passiert wahrscheinlich als nächstes

Max: und wenn da ein Roboter hinläuft, dann ist der Weg vielleicht blockiert und so weiter und so fort.

Max: Und dann geht es immer so weiter und die tatsächliche Performance,

Max: Fußball zu spielen, ist eigentlich eine riesige, gefühlt endlose Liste von Fähigkeiten,

Max: die alle ineinander greifen müssen.

Max: Aber deswegen ist es halt auch als Sportart für Robotiker so interessant,

Max: weil da eben eigentlich alles zusammenkommt.

Max: Da kann man alles ausprobieren, was man in der Robotik eigentlich so können muss.

Nils: Du hast es gerade schon gesagt und das ist eigentlich eine super Überleitung

Nils: zur nächsten Frage und zwar,

Nils: wie seid ihr denn dann als Team organisiert, weil du kannst ja jetzt super schlecht

Nils: dem das Laufen beibringen, während du dem gleichzeitig das Schießen beibringst

Nils: und dem sagst, wo der Gegner ist und wo das Tor ist, wie organisiert ihr euch da im Team?

Max: Genau, also wir sind da eigentlich ziemlich offen.

Max: Also wenn jemand Neues ins Team kommt, dann hat er natürlich erstmal die Aufgabe

Max: vor sich zu lernen, was alles wo ist und wie der Code überhaupt funktioniert.

Max: Das dauert schon lange genug.

Max: Aber danach sind wir sehr interessengetrieben. Also wenn jetzt jemand sagt,

Max: ich interessiere mich für Spielstrategie, dann gibt es da jetzt irgendwie keine

Max: externe Zuordnung, dass man sagt, du musst jetzt aber das machen und du musst jetzt das machen.

Max: Oftmals ist es aber so, dass die Leute, die lange im Team sind,

Max: Dann mehr oder weniger die Aufgaben übernehmen, die dann so anfallen.

Max: Und ich persönlich bin auch ein großer Verfechter davon, wenn man lange genug

Max: auf etwas draufstarrt, was man nicht im Prinzip von Grund auf Scheiße findet,

Max: dann findet man es auch irgendwann spannend.

Max: Also wir sind da total offen und haben jede Woche ein Teammeeting,

Max: wo wir besprechen, was gerade unsere Schwächen sind, wo wir irgendwie gerade dran arbeiten müssen.

Max: Wir betreuen auch einiges an Bachelor- und Masterarbeiten. Die kann man bei

Max: uns im Team auch machen, selbst wenn man danach nicht mehr im Team ist.

Max: Aber das ist natürlich auch etwas, wovon wir massiv profitieren,

Max: weil wir dann sagen können, okay, das sind Themen, die wir gerade anbieten können.

Max: Und dann kommt das dann dabei so rum. Aber letzten Endes schauen,

Max: müssen wir natürlich jetzt sagen, sagen wir mal für die Gruppe,

Max: die dann tatsächlich auf eine Meisterschaft fährt, versuchen wir schon zu schauen,

Max: dass wir für alle wichtigen, großen Aufgaben wenigstens jemanden dabei haben,

Max: der die das irgendwie leisten kann.

Max: Weil ansonsten, wenn man die Bälle nicht mehr sieht, weil das Grün auf dem Rasen

Max: ein bisschen anders ist, als wir das gewohnt waren,

Max: Dann haben wir natürlich ein Problem. Dann können wir.

Max: Die Roboter eingepackt lassen.

Nils: Welche großen Aufgaben sind denn das? Kannst du die einmal so aufzählen für mich?

Max: Ich würde sagen, es ist alles, was mit Motorik zu tun hat. Laufen,

Max: schießen, stehen, aufstehen.

Max: Es ist alles, was mit Sensorik zu tun hat. Also das Auslesen aller Sensoren.

Max: Hauptsächlich Kamera und je nach

Max: Liga auch der Mikrofone für akustische Signale, dann ist es Strategie.

Max: Also wie die Roboter Entscheidungen treffen, wie die Roboter Entscheidungen

Max: miteinander verhandeln und Kommunikationen.

Max: Dazu kommt noch, und das darf man auf jeden Fall nicht unterschätzen,

Max: das Betreiben der kompletten Infrastruktur.

Max: Also der Code muss kompiliert werden, auf allen Rechnern und dann auf die Roboter deployed werden.

Max: Wir müssen irgendwie schauen, dass unser Netzwerk auf dem Wettbewerb gut funktioniert.

Max: Und dann haben wir natürlich auch ganz viel Auswertungstools,

Max: die irgendwie gepflegt und instandgehalten werden müssen.

Max: Und dann natürlich alles debuggen.

Max: Weil natürlich, wenn man irgendwo was ändert in so einem hochkomplexen,

Max: stark vernetzten System, dann kann das dazu führen, dass irgendwo an einer anderen

Max: Stelle was kaputt geht, was man dann schnell mal reparieren muss.

Max: Also auf jedem Wettkampf ist es eigentlich so, dass wir da eigentlich gar keine

Max: großen neuen Projekte mehr machen, sondern dass jeder versucht,

Max: seine Systeme zu optimieren mit den Daten der spezifischen Umstände,

Max: denen wir da ausgesetzt sind.

Max: Wir haben zum Beispiel auch schon mal so wahnsinnige Sachen gemacht,

Max: wie unsere kompletten neuronalen Netzwerke zur Auswertung der Kameradaten auf

Max: einem Event neu trainiert, weil wir gemerkt haben, dass es nicht ganz so optimal ist.

Max: Und dann sitzt man auch schon mal acht Stunden da und labelt irgendwelche Daten,

Max: wo man so ein kleines Klickertool hat, wo ich quasi mit meiner Maus markiere,

Max: okay, da ist jetzt ein Ball.

Max: Und das macht man dann möglichst pixelgenau, denn so genau ich das label, das so ist es.

Max: Und da wird man auch schon ein bisschen blind und wahnsinnig bei,

Max: Wenn man dann acht Stunden drauf guckt und nur noch Bälle sieht und dann auch

Max: abends im Bett liegt und dann die Augen zumacht und auch nur noch das Labeling-Tool vor sich sieht.

Max: Aber genau, also letzten Endes, das sind diese großen Bereiche plus Infrastruktur

Max: plus Debugging und dann muss einfach geschaut werden, was irgendwie funktioniert.

Max: Aber die Zeit für große Experimente ist tatsächlich eher abseits der Wettbewerbe

Max: oder auch jetzt, wenn wir neue, grundlegend neue Funktionalitäten entwickeln wollen,

Max: das ist einfach nicht clever, das auf so einer Veranstaltung zu machen,

Max: wo wir meistens nur drei, vier Tage Vorbereitungszeit haben,

Max: bis die Spiele losgehen, nachdem wir angekommen sind. Vielen Dank.

Nils: Ich will auch gleich nochmal genauer mit dir über diese Events sprechen,

Nils: auch über diese Weltmeisterschaften.

Nils: Ich will aber jetzt noch einmal kurz wissen, weil du gerade auch schon gesagt

Nils: hast, es gibt Leute, die bei euch eine Bachelorarbeit schreiben,

Nils: die Masterarbeiten schreiben.

Nils: Ihr seid ja auch an der HTWK in Leipzig organisiert.

Nils: Was muss man denn mitbringen, um bei euch im Team, ich sag mal, aufgenommen zu werden?

Max: Viel Geld wäre gut, nee Spaß nee also natürlich teures Hobby,

Max: aber nee also es ist bei uns kostenlos Witz zu machen, das war ein dummer Witz

Max: was man mitbringen sollte

Max: Bock aber wir erwarten jetzt nicht, dass jemand mit spezifischen Fertigkeiten

Max: ankommt, es gibt auch keinen Aufnahmetest und es wird auch nicht kontrolliert

Max: wir haben auch zwei Schüler im Team, die sind jetzt mittlerweile glaube ich

Max: beide 17 oder der eine ist 16, der andere 17

Max: Die sind zu uns gekommen, weil die uns auf irgendeiner Veranstaltung gesehen

Max: haben, also mehr so eine,

Max: wo wir irgendwo einen Stand hatten und das präsentiert haben.

Max: Die kommen natürlich, also man kann zu uns ins Team kommen. Solange man Lust

Max: auf Programmieren hat, lernt man den Rest dann im Team.

Max: Es ist auch natürlich ein bisschen speziell. Also wir programmieren in C++.

Max: Das ist jetzt gemein und nicht mehr so die allerbeliebteste Sprache.

Max: Je nachdem, wie doll man C++ hasst, könnte man sagen, dass die Sprache so ein

Max: bisschen in die Jahre gekommen ist.

Max: Ich finde, sie funktioniert immer noch trotzdem ziemlich gut.

Max: Also ich bin da nicht einer der Hater.

Max: Also was wir halt hier machen, ist untypisch für das, was man sonst in so einem

Max: Informatikkurs an der Hochschule oder an der Uni macht.

Max: Denn es geht bei uns ja weniger darum, irgendwelche Ansätze neu zu lernen,

Max: zu erwerben, sondern es geht darum, absolut Performance zu maximieren und wirklich

Max: Probleme richtig, richtig zu lösen.

Max: Und dann ist es auch letzten Endes egal, ob man das jetzt so rein und so sauber

Max: und so, wie das mal ursprünglich theoretisch geplant war, umgesetzt hat.

Max: Von daher sagen wir, sind wir jetzt für jeden offen und sagen,

Max: kommt einfach vorbei und den Rest schauen wir dann, wie es ist.

Max: Wir haben auch Physiker bei uns im Team.

Max: Ich selber habe Bioinformatik studiert, also es ist auch noch mal irgendwie

Max: eine ganz andere Richtung der Informatik und interessiere mich selber auch mehr

Max: für theoretische Informatik.

Max: Wir haben auch mittlerweile ein paar im Team, die sich gar nicht mit Informatik beschäftigen.

Max: Sondern die sich mehr so um das Social-Media-Zeug kümmern.

Max: Ich selber habe auch ganz lange Jahre bei uns die Spielvideos gemacht,

Max: damit irgendwie tausend Kameras am Spielfeldrand gehockt und dann die Dinger

Max: danach zusammengeschnitten.

Max: Also da fällt schon einiges auch so an Aufgaben an.

Max: Von daher, um deine Frage zu beantworten, keine große Erwartung,

Max: außer dass man bereit ist, sich den ganzen Spaß anzutun und dann was zu lernen.

Nils: Dann lass uns mal jetzt über diese Events sprechen. Ich habe ja jetzt erfahren,

Nils: es gibt Weltmeisterschaften, es gibt Olympia.

Nils: Ihr seid, soweit ich es richtig im Kopf habe, ihr seid dieses Jahr Weltmeister geworden.

Nils: Erstmal Glückwunsch dazu. Und Olympia Zweiter.

Max: Ein Sternchen dran. Das war in Peking.

Max: Auch in der Tagesschau. Ich war sogar in einem Tagesschau-Reel dafür.

Max: Ein großer, großer Claimed-Fame.

Max: Die haben das so ins Leben gerufen als inspiriert von der Olympiade,

Max: weil da quasi viele verschiedene Disziplinen dargestellt werden sollen.

Max: Genau, Fußball war halt eins davon.

Max: Aber es ist jedes Jahr, also keine Olympiade dazwischen.

Nils: Wer organisiert das denn alles?

Max: Genau, es gibt da unseren internationalen Dachverband. Das ist die RoboCup Federation.

Max: Deswegen heißt auch unsere Weltmeisterschaft der RoboCup.

Max: Oder heißt RoboCup.

Max: So ein bisschen ...

Max: Ja, so eine Organisation, wo ganz viele Forschende auch da auch drin sind,

Max: die diese Veranstaltungen organisieren. Da gibt es den RoboCup selber.

Max: Es gibt auch RoboCup Asia Pacific. Es gibt auch die German Open.

Max: Das ist, weil es natürlich schon auch sehr viele Teams aus Europa kommen.

Max: Es ist auch ein durchaus beliebtes Event.

Max: Was da dann tatsächlich passiert und wie das weiterentwickelt,

Max: vor allen Dingen auch in den spezifischen Ligen. Das kommt auch sehr viel von

Max: den Leuten, die das machen.

Max: Also die organisieren sich auch ein bisschen selbst oder sehr viel selbst,

Max: bestimmen ihre eigenen Regeln.

Max: Natürlich so den Fahrplan, wo man mal mit der ganzen Veranstaltung hin will.

Max: Das diskutiert man natürlich irgendwie in der großen Runde.

Max: Aber ja, ansonsten läuft das sehr selbstorganisiert und hat dann auch auf der Weltmeisterschaft,

Max: gibt es auch nach jeder Meisterschaft eine wissenschaftliche Konferenz mit einem

Max: Journal und da kann man auch dann seine Paper einreichen und seine Vorträge halten und sowas.

Max: Was natürlich auch zeigt, ja, das ist schon sehr an Universitäten,

Max: also das baut sehr stark auf universitären Gruppen auf.

Nils: Das klingt ja jetzt auch nicht gerade ganz günstig. Wie finanziert ihr euch dann als Team?

Max: Genau, wir finanzieren uns hauptsächlich über Sponsoring oder Sponsorenunterstützung oder Spenden,

Max: kriegen auch eine substanzielle Unterstützung von der HTWK, also unserer Hochschule,

Max: die uns dabei unterstützt, zum Beispiel uns für die ganzen Veranstaltungen anzumelden,

Max: was auch eine Anmeldegebühr und sowas kostet.

Max: Aber ansonsten müssen wir wirklich schauen, dass wir Sponsoren finden und das

Max: dann nicht immer so ganz einfach ist.

Max: Das ist natürlich nicht unbedingt das, wofür man so unbedingt,

Max: also das ist nicht immer der erste Grund, aus dem man ins Team gekommen ist.

Max: Weil wir wollen natürlich irgendwie Informatik machen, aber klar, es ist ein teurer Spaß.

Max: Manchmal werden wir auch eingeladen, zum Beispiel nach Peking wurden wir komplett

Max: eingeladen, Flüge und Hotels, wurde da alles bezahlt.

Max: Das ist natürlich fantastisch, das ist aber absolut nicht immer der Fall und

Max: da müssen wir dann schon schauen, dass wir irgendwie das Geld zusammenbekommen.

Max: Also das ist auf jeden Fall auch ein großer Teil von dem, was wir machen,

Max: um zu schauen, dass wir da Vorträge halten, Darstände haben oder uns mit Sponsoren

Max: irgendwelche Veranstaltungen organisieren, damit wir uns das alles auch finanzieren können.

Max: Weil wir auch sagen, dass wir die Teilnahme an Meisterschaften im Team nicht

Max: unbedingt davon abhängig machen wollen, wer sich das selber leisten kann, da mitzufliegen.

Max: Sondern wir sagen, okay, wenn wir so und so viel Geld haben für die Leute,

Max: die mitkommen können, dann sollen die Leute mitkommen, die auch im Team was gemacht haben.

Max: Und das soll jetzt nicht der Geldbeutel entscheiden, ob du da jetzt mitkommen

Max: kannst. Weil das hilft uns auch auf den Events dann einfach nicht.

Nils: Jetzt könnte man natürlich auch sagen ...

Nils: Okay, die spielen dann da irgendwo in Peking oder in Abu Dhabi mit ihren Robotern

Nils: Fußball, dann quatschen die nochmal irgendwie wissenschaftlich danach ein bisschen drüber.

Nils: Kannst du mir irgendwie beantworten, warum man Robotern Fußball spielen beibringen sollte?

Max: Genau, natürlich, weil es cool ist, so Frage beantwortet. Ja,

Max: nee, also ich glaube, ich habe es vorhin schon mal so gesagt,

Max: dass bei Fußball eigentlich so aus der Perspektive der Robotik eigentlich alles

Max: mehr oder weniger drin ist.

Max: Ich sehe das so ein bisschen als Standardproblem der Robotik,

Max: genauso wie man in der klassischen künstlichen Intelligenz so Schach oder mittlerweile

Max: Go hatte, wo man jetzt irgendwie sagt,

Max: das sind Spiele oder das ist irgendwie ein Medium, wo im Prinzip alles drin

Max: ist an Fähigkeiten, die man irgendwie trainieren möchte.

Max: Das ist zugänglich und es ist extrem gut vergleichbar.

Max: Und bei Fußball und Robotik ist es eben genauso drin. Diese Fähigkeit,

Max: Motorik, Sensorik, Strategie, Kommunikation und alles andere.

Max: Das ist auf jeden Fall, da verlangt Fußball eigentlich einem alles ab.

Max: Es ist auch sehr gut vergleichbar, weil wir eben sowas machen können, wie Spiele abhalten.

Max: Und Zugänglichkeit ist natürlich auch wichtig, denn wenn man jetzt sagen,

Max: wir wollen auch die wissenschaftlichen Fortschritte auch ein bisschen sichtbarer

Max: machen, auch so im Sinne von so einer Wissenschaftskommunikation,

Max: dann muss man das natürlich auch irgendwie in einer Art und Weise tun, die jemand versteht.

Max: Weil ich meine, das richtig, richtig Beeindruckende, was auch so KI gemacht

Max: hat, also als Bioinformatiker könnte ich irgendwie stundenlang über AlphaFold

Max: schwadronieren und erzählen, aber das juckt halt eben keinen, der das nicht versteht.

Max: Aber wenn da irgendwie steht, KI schlägt Schachgroßmeister, dann ist es halt

Max: irgendwie viel beeindruckender.

Max: Und genauso sehe ich das analog dazu auch mit dem Fußball in der Robotech.

Nils: Gibt es denn schon irgendwelche Fortschritte, die der Roboterfußball oder vielleicht

Nils: sogar ihr als Team feiern konntet, die dann im Endeffekt in der gesamten Robotik

Nils: irgendwelche Vorteile gebracht haben?

Max: Das ist immer schwer zu sagen. Also ich glaube jetzt kein Unternehmen der Welt,

Max: was irgendwie coole Roboter verkauft, die jetzt schon irgendwie in Industrieanlagen

Max: tolle Sachen machen, würde zugeben, ja, ja, und das haben wir übrigens bei den

Max: ADWK-Robots abgeschrieben.

Stella: Ich glaube, die Blöße würden die sich nicht geben.

Max: Ich würde es mal ein bisschen allgemeiner formulieren und sagen,

Max: die Forschenden, die tatsächlich dann am Ende die Paper schreiben,

Max: die solche grundlegenden Innovationen bringen,

Max: also gerade an öffentlichen Trägern, halt an öffentlich getragenen Hochschulen

Max: und Universitäten, die sitzen dann halt auf dem RoboCup und wenn die eine Idee

Max: haben für einen neuen Ansatz,

Max: was irgendwie mal komplett anders zu machen, ist das eben eine Plattform.

Max: Wenn ich jetzt sage, ich habe eine Idee, wie ich zum Beispiel mit einer 3D,

Max: mit einer Stereokamera, also einer Kamera, die zwei Linsen hat und dann auch

Max: Tiefeninformationen über die Punkte, über die Pixel geben kann,

Max: die auf den Bildern zu erkennen sind,

Max: wie ich damit Objekte erkennen kann und wie ich damit Objekte identifizieren kann.

Max: Wenn ich da zum Beispiel einen Ansatz habe, der neu ist, dann kann ich den da

Max: mal ausprobieren und nicht nur einfach so implementieren, sondern einen wirklich

Max: echten Stresstest unterziehen.

Max: Und wenn ich dann natürlich in meiner Publikation sagen kann,

Max: ja, das war die Idee, das ist die Umsetzung und das ist der Erfolg,

Max: das ist natürlich viel inspirierender.

Max: Aber wenn ich das natürlich nicht da mache, sondern das vielleicht als Unternehmen

Max: irgendwo mal ausprobieren wollen würde, dann setze ich da schnell mal ein paar

Max: Millionen Euro mit unter Umständen in den Sand, wohingegen wir,

Max: wenn wir es verkacken, halt einfach ein Spiel verlieren.

Max: Das ist zwar immer noch traurig, aber halt nicht ganz so tragisch.

Max: Deswegen würde ich sagen, ist der Fortschritt auf jeden Fall viel inkrementeller,

Max: Weil auch diese Innovationen, gerade so im Bereich künstliche Intelligenz,

Max: das ist jetzt mehr so ein persönlicher Pet-Peef, wenn dann irgendwie so die

Max: großen Tech-CEOs auf den Bühnen stehen und dann irgendwie die neuen Innovationen verkaufen und,

Max: Es ist entweder vielleicht gar nicht so eine krasse neue Innovation oder es

Max: ist eher so ein gradueller Unterschritt.

Max: Aber das wirklich einzuschätzen, was da wirklich neu ist und was jetzt eine

Max: wirkliche Revolution ist, ein ganz neuer Ansatz ist, das liegt eher unter der Oberfläche.

Max: Und da ist natürlich auch solche Methoden, um bestehende Systeme zu verbessern,

Max: das glaube ich immer das ist, was eigentlich so am meisten wirklich wirtschaftlichen

Max: Unterschieden macht oder das sind natürlich Methoden, die über lange Jahre validiert

Max: werden müssen, bis man dann sagen

Max: kann, okay und jetzt investieren wir da rein, um sowas auch zu machen.

Max: Aber ein schönes Beispiel doch sind eigentlich die Roboter, mit denen wir jetzt

Max: spielen, also diese von Booster Robotics, mit denen wir jetzt auch auf der Weltmeisterschaft

Max: waren und auch in Peking waren.

Max: Das ist ein ehemaliges Team aus diesem RoboCup-Universum und die haben lange

Max: Jahre einfach an diesen Wettbewerben auch teilgenommen und haben es dann als

Max: Tee aus diesem RoboCup, als sie dann irgendwie alle fertig mit ihrem Studium

Max: waren und haben gesagt, okay,

Max: wir haben Bock jetzt ein Unternehmen zu gründen und haben dann das zu ihrem Beruf.

Max: Ruf gemacht und dann diese Roboter entwickelt und haben die dann irgendwie letztes

Max: Jahr und dieses Jahr auf den Markt gebracht und damit einfach komplett neue Maßstäbe gesetzt.

Max: Und das sind ganz genau die Leute, die da selbst in diesem RoboCup-Universum

Max: unterwegs sind, gewesen sind und jetzt natürlich so ein bisschen die Seiten

Max: gewechselt haben und dann anderen Teams die Roboter zur Verfügung stellen.

Nils: Ich würde gerne noch so zum Abschluss mal ein bisschen mit dir in die Zukunft schauen.

Nils: Und zwar, wir haben ja jetzt darüber geredet, wie Roboter-Fußball funktioniert,

Nils: wie das Ganze strukturell aufgebaut ist, was so die Herausforderungen von dir,

Nils: aber auch vom Roboter-Fußball generell sind.

Nils: Jetzt muss ich auch ein bisschen daran denken, wie ja viele Menschen gerade

Nils: Angst haben, du hast schon die Tech-CEOs erwähnt, dass ihr Job durch KI zum

Nils: Beispiel hinfällig wird oder dass Aufgaben durch KI erledigt werden.

Nils: Müssen jetzt Fußball-Profis auch Angst um ihren Job haben in Zukunft?

Max: Das ist eine gute Frage. Ich glaube, noch nicht. Ich glaube,

Max: noch können wir unsere Koffer ungepackt lassen oder können die ihre Koffer ungepackt

Max: lassen, weil ja, ich meine, wir haben einen YouTube-Kanal, da kann man sich

Max: erstmal angucken, wie das aussieht.

Max: Wir brauchen noch ein bisschen. Aber das ist ja das Ziel. Also von daher durchaus

Max: eine berechtigte Frage.

Max: Ich glaube, was gerade was Fußball selber angeht es ist ja interessant also

Max: ich glaube, es ist nicht deswegen interessant weil man Menschen sieht,

Max: die dabei etwas machen also das ist das Unterhaltsame daran und nicht weil ich

Max: könnte ja auch sagen, okay,

Max: warum gucken Leute den Sprint bei Olympia an

Max: Wenn die da irgendwie die 100 Meter in einem Affenzahn irgendwie weg sprinten

Max: da könnte ich natürlich auch ein Auto hinstellen das irgendwie da total im Karacho

Max: durchfährt, aber das ist halt einfach nicht so interessant.

Max: Also ich glaube, gerade bei diesen Unterhaltungssachen sehe ich da weniger das Risiko.

Max: Natürlich, und das ist natürlich das, worum es eigentlich dann eher gehen müsste,

Max: um das Automatisieren von Arbeitskraft.

Max: Und dadurch, dass natürlich, ich glaube, das wird schon einiges ändern.

Max: Ich sehe es aber ein bisschen anders, dass es nicht unbedingt sind,

Max: die Unternehmen, die es jetzt gibt, die sich dann so groß dadurch strukturieren werden,

Max: Die sind eigentlich in ihrer Unternehmenslogik so in einer Zeit entstanden,

Max: in der es diese Technologien noch nicht gab.

Max: Und ich glaube, für viele Unternehmen und ich glaube auch für viele Unternehmensprozesse,

Max: In Arten macht es überhaupt keinen Sinn, sich mit solchen neuen Technologien

Max: wie Robotik auseinanderzusetzen.

Max: Also zum Beispiel ein Friseur, warum sollte ein Friseur jetzt auf einmal einen

Max: Haarschneideroboter einstellen?

Max: Also ich glaube, so ein Friseurbesuch ist ja vielleicht auch eher ein Erlebnis,

Max: wo du das auch machst, um einen Menschen zu treffen, der sich irgendwie um dich

Max: kümmert und der mit dir redet und der sich auch irgendwie ein bisschen berät

Max: und das ist ja nicht Abfertigung.

Max: Und deswegen, oder auch so KI ist ja auch, das soll jetzt, also KI im Sinne

Max: von generative KI, im Sinne von Large Language Models, das soll jetzt irgendwo

Max: eingebracht werden, aber für viele Unternehmen ist das gar nicht sinnvoll.

Max: Ich könnte mir eher vorstellen, dass durch diese Technologien,

Max: gerade Robotik, mehr noch als Large Language Models, neue Unternehmensformate

Max: möglich werden, die dann ein ganz anderes Konzept von Produktivität und auch

Max: menschlicher Produktivität haben.

Max: Weil da werden dann auf einmal Sachen machbar, die vorher gar nicht sinnvoll waren, umzusetzen.

Max: Also ich weiß mal sowas wie zum Beispiel Safran, wird nur in ganz wenigen Ländern

Max: auf der Welt produziert, weil es unglaublich arbeitsintensiv ist,

Max: diese Fäden aus diesen Blüten zu sammeln.

Max: Und dann, wo das gemacht wird, sind auch die Arbeitsbedingungen meistens nicht

Max: immer so ganz optimal oder auch Textilienproduktion.

Max: Das sind natürlich Sachen, die sich da verändern können. Aber ich denke mal,

Max: und jetzt will ich mich nicht zu weit aus dem Fenster lehnen,

Max: ich weiß nicht, ob man es mit der industriellen Revolution vergleichen kann,

Max: die ja wirklich alles total verändert hat, aber natürlich wird das zu einer

Max: sozialen Frage führen, die wir natürlich irgendwie beantworten müssen.

Max: Da bin ich zum Glück kein Politikwissenschaftler, der sich darüber viele Gedanken machen muss.

Max: Ich glaube nur, dass wenn wir unsere Produktivität erhöhen, was ganz klar passieren

Max: wird über robotische Systeme, dann müssen wir natürlich irgendwie sagen,

Max: okay, dann muss unser Verständnis von Produktivität sich auch ändern.

Max: Denn wir können immer eine Ebene über die Roboter, über die KI drüber setzen

Max: und sagen, okay, irgendjemand muss sich aber um die Roboter und um die KI kümmern.

Max: Und wenn ich jetzt nicht mehr sieben Tage in der Woche irgendwie, keine Ahnung,

Max: in meiner Fabrik schuften muss oder in meinem Bürojob sitzen muss,

Max: weil da halt irgendwie robotische Systeme mich unterstützen können,

Max: dann muss ich vielleicht auch nicht mehr sieben Tage, sondern auch nicht mehr

Max: fünf Tage, sondern vielleicht ein bisschen weniger dran sitzen.

Max: Das ist meine persönliche Perspektive drauf.

Max: Und es wäre ja auch irgendwie schön, wenn diese ganzen Stunden Gedankenmacherei

Max: und Informatik und Mathematik und Hassel nicht gesehen dazu führen würden,

Max: dass das Leben auch irgendwie ein bisschen einfacher wird.

Nils: Ich glaube, wenn wir da jetzt noch weiter drauf eingehen, dann reicht dieser Podcast nicht mehr aus.

Nils: Deswegen würde ich einmal ganz schnell zurück zum Roboterfußball kommen.

Nils: Weil wie sieht denn da die Zukunft konkret aus? Was ist denn da so die nächste

Nils: große Innovation? Was kann da in absehbarer Zukunft passieren?

Max: Das ist eine gute Frage. Also ich glaube, dieses Jahr sind halt diese neuen,

Max: es ist eine ganze Generation von neuen Robotern auf den Markt gekommen,

Max: die jetzt wirklich das im Prinzip komplett geändert haben, wie wir eigentlich

Max: Roboterfußball machen. Und die auch komplett neue Möglichkeiten bieten.

Max: Ich habe mit vielen Teams gesprochen und die arbeiten an sehr,

Max: sehr unterschiedlichen Dingen.

Max: Also abgesehen davon, dass man sich irgendwie mal an diese neue Plattform gewöhnen

Max: muss, gibt es da jetzt total viele Möglichkeiten, wie man das machen kann.

Max: Also allein dadurch, dass jetzt Reinforcement Learning ein vielmehr großes Thema

Max: ist, was natürlich auch in anderen Bereichen so ein bisschen so die Technology of the Day ist,

Max: wo alle irgendwie scharf draus sind, Und glaube ich auch, dass gerade in Fragen

Max: von Schwarmintelligenz, also autonomen Agenten, die irgendwie gemeinsam kooperativ Probleme lösen,

Max: dass das viel, viel interessanter werden könnte.

Max: Zum Beispiel sind, im Moment funktioniert Strategie bei uns noch so.

Max: Dass die Roboter kooperativ Probleme lösen und auf die Umwelt reagieren.

Max: Aber sie lesen noch nicht die Strategie aus, beziehungsweise ist mir nicht bewusst,

Max: dass irgendein Team das macht.

Max: Aber das ist natürlich eine Idee, die total relevant wäre, zu sagen,

Max: okay, ich versuche zur Spielzeit zu sehen, wie Roboter auf der anderen Seite

Max: sich eigentlich verhalten und dann versuchen, darauf zu reagieren.

Max: Aber ansonsten würde ich, glaube ich, sagen,

Max: Immer auch so ein bisschen hinterherhechten den Hardware-Möglichkeiten, auf jeden Fall jetzt.

Max: Und gerade, wenn man sich anguckt, wie schnell, wie hoch das Tempo der Hardware-Innovation

Max: da ist, was da von den Unternehmen vorgelegt wird, ist es damit zu machen.

Max: Wir wissen zum Beispiel, dass physikalisch unsere Roboter in der Lage sein sollten,

Max: zu springen, also auch zu laufen in dem Sinne, dass man beim Laufen ja immer

Max: so eine ganz kurze Zeit so in der Luft ist. Das wissen wir, dass unsere Roboter

Max: physikalisch in der Lage sein müssten.

Max: Nur wie wir das hinkriegen, dass sie das dann auch immer tun,

Max: ist natürlich dann die Frage.

Max: Und das wäre natürlich sehr hilfreich, weil wir uns eine ganze Reihe von neuen

Max: Bewegungen ermöglichen.

Max: Schaffen es so langsam, auch den Ball wirklich durch die Luft zu schießen,

Max: dass man sagt, okay, der hat dann

Max: noch einen Parabelflug, dann geht es vielleicht oben rechts in die Ecke.

Max: Dementsprechend nächste Frage, wie schafft ein Torwart, dann auch einen Ball

Max: oben rechts in der Ecke zu halten?

Max: Also ich glaube, dass es gerade, es ist extrem Hardware getrieben,

Max: weil die Hardware sich so schnell entwickelt, dass wir versuchen,

Max: da hinterher zu programmieren, um das auch alles wirklich auszunutzen.

Max: Denn wenn wir es nicht machen, können wir uns sicher sein, dass es irgendjemand

Max: von uns auf jeden Fall versuchen wird und unter Umständen sogar schafft.

Nils: Max, vielen, vielen Dank, dass du mir ein bisschen was zu Roboterfußball und

Nils: unseren ZuschauerInnen auch zu Roboterfußball erzählt hast.

Max: Sehr gern.

Nils: Ich bedanke mich, dass du hier warst. Das war unsere heutige Folge von t3n Interview.

Stella: Und in der nächsten Woche hört ihr hier bei t3n Interview einen Ausblick für

Stella: 2026 und einen Rückblick für 2025.

Stella: Also denkt dran, den Podcast zu abonnieren, lasst gern eine Bewertung da und

Stella: schickt Feedback an podcast.t3n.de.

Stella: Auf Wiederhören!