iRobot hat kürzlich einen neuen Roboter-Staubsauger auf den Markt gebracht, der KI verwendet, um Hundekot zu vermeiden, aber die Roombas des Unternehmens haben lange mit einem grundlegenderen Problem zu kämpfen: dunkle Muster auf Teppichen und Vorlegern für gefährliche Tropfen zu verwechseln.
Ein Video, das kürzlich von IBM-Forscher Dmitry Krotov auf Twitter geteilt wurde, zeigt genau das Problem: Ein Roomba, der in einem rechteckigen Schachtelmuster auf einem Teppich herumrollt und sich weigert, über die Linien zu fahren, als ob es wäre physische Wände. Normalerweise markiert die Software von iRobot diese Art von Problem als gefährliche „Klippe“, und eine kurze Suche auf Twitter nach „roomba rug cliff“ zeigt, dass es sich um einen ziemlich häufigen Fehler handelt. Wie sich ein User beschwert: „Ich schwöre, Robby the Roomba ist eine richtige Drama-Queen!! Dies ist KEIN Klippe Robby. Es ist ein Teppich!”
Die eigentliche Mechanik hinter diesem Fehler ist jedoch ziemlich faszinierend. Und das hat nichts mit maschinellem Lernen zu tun, sondern mit den Kostenzwängen der Hardware der Saugroboter.
Wie der iRobot-Forscher Ben Kenhoe in Reaktion auf Krotovs Video erklärte, besteht das grundlegende Problem darin, dass Roombas plötzliche Stürze wie Treppen und Stufen mithilfe einer Kombination aus einer LED und einer Fotodiode erkennt – einem Sensor das erkennt Licht. Wie Kenhoe es ausdrückt: „Erkennt die Fotodiode reflektiertes Licht von der LED? Super, der Boden ist da! Kein reflektiertes Licht? Oh oh, das muss eine Klippe sein. Dunkelschwarzer Teppich – >kein reflektiertes Licht, es sieht aus wie eine Klippe!“
Das Problem besteht laut Kenhoe darin, die Genauigkeit der Roomba-Sensoren auszugleichen und gleichzeitig die Stückkosten niedrig zu halten. „Unsere neueren Modelle leiden nicht darunter, aber es dauerte JAHRE, um herauszufinden, wie man den Sensor robust macht und gleichzeitig kostengünstig bleibt“, twitterte er.