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KI-Roboter spielt Baseball
Technik & Digitales

KI-Roboter spielt Baseball

Dieser Roboter – AthenaZero getauft – kann Baseball-Bälle mit hoher Präzision werfen, fangen und mit dem Schläger treffen. · Foto: © Andrew S. Morgan

Schnell, flexibel und dennoch präzise: US-Forscher haben einen KI-Roboter entwickelt, der Baseball spielt: Er kann Bälle präzise und schnell werfen, sie fangen und sie mit einem Baseballschläger treffen – eine selbst für Menschen anspruchsvolle Aufgabe. Möglich wird dies durch eine besonders leichte, flexible Armkonstruktion, die Trägheit und Masse verringert. Dies erlaubt dem KI-gesteuerten Roboter sehr schnelle, präzise Bewegungen. Die Forscher sehen darin ein Rezept auch für andere Roboteranwendungen.
Autor
Nadja Podbregar
17. September 2026
Lesezeit
4 Minuten
Rubrik
Technik & Digitales

Durch künstliche Intelligenz und neue Designs hat auch die Robotik enorme Fortschritte gemacht. Roboter sind heute keine schwerfälligen Metallmaschinen mehr, sondern wendig, anpassungsfähig und für vielseitige Aufgaben gerüstet. Erst vor Kurzem haben humanoide Roboter bei einem Wettbewerb in China demonstriert, wie gut sie rennen, klettern und akrobatische Übungen durchführen können. Ein Tischtennis-Roboter hat Anfang 2026 selbst Profispieler geschlagen.

KI-Roboter mit minimaler Trägheit und schneller, präziser Reaktion

Jetzt gibt es einen weiteren robotischen Herausforderer: Einen KI-Roboter, der Baseball-Bälle präzise und schnell werfen, fangen und mit dem Baseballschläger treffen kann. „Unser Ziel war es, einen zweiarmigen Roboter mit minimaler Trägheit zu entwickeln, ohne dabei die Präzision der Kontrolle zu beeinträchtigen“, erklären Andrew Morgan und seine Kollegen vom Robotics and AI Institute (RAI) in Cambridge, Massachusetts. Denn je größer die Masse und damit die Trägheit eines Roboters ist, desto langsamer und schwerfälliger wird er.

Der neu entwickelte Roboter „AthenaZero“ ist so konstruiert, dass seine Arme und Schultern möglichst leicht und beweglich sind. Statt schwerer Motoren und komplizierter Getriebe setzte das Team um Morgan auf einfache Gelenke und verlegte alle schweren Bauteile in den Rumpf ihres rund 1,60 Meter hohen Roboters. Leichte Materialien und ein auf das Wesentliche reduziertes Design trugen ebenfalls dazu bei, Gewicht zu sparen. „Die effektive Masse von AthenaZero liegt dadurch eine Größenordnung unter der von konventionellen, kollaborativen Robotern“, berichten die Forschenden.

Schultern und Arme von AthenaZero sind dadurch kaum schwerer als die eines Menschen. Schulterbreite und Armlänge des Roboters entsprechen denen eines erwachsenen Mannes. Durch Kameras und Sensoren kann die Steuer-KI des Roboters in Echtzeit auf heranfliegende Bälle reagieren.

Der neue Roboter AthenaZero hat schon bewiesen, dass er jonglieren kann, wie dieses Video zeigt.

Praxistest mit schnellen Würfen und Fangen erfolgreich

Doch wie gut funktioniert der Roboter in der Praxis? Das testeten Morgan und sein Team am Beispiel von drei gängigen Baseball-Trainingsaufgaben: Im ersten Test warf AthenaZero Bälle auf ein 25 mal 25 Zentimeter großes Ziel in 7,30 Metern Entfernung. Dabei erreichte der Roboter mit Baseball-Bällen 21,4 Meter pro Sekunde und traf, mit Tennisbällen erreichte er sogar eine Wurfgeschwindigkeit von 30,8 Metern pro Sekunde. „Das ist mit Abstand der schnellste Ball, der jemals von einem anthropomorphen Roboter geworfen worden ist“, konstatieren die Forscher.

Im nächsten Test sollte AthenaZero schnelle Baseball-Bälle fangen und zurückwerfen, die ihr ein Mensch oder ein zweiter Roboter aus 7,30 Meter Entfernung entgegenschleuderte. Diese Aufgabe erforderte eine schnelle Kamera-Arm-Koordination und besonders schnelle, präzise Bewegungen. AthenaZero bestand den Test: Warfen sich zwei Roboter die schnellen Bälle zu, fingen sie sie in 80 Prozent der Würfe erfolgreich. Im Schnitt flog der Ball achtmal hin und her, bevor er zu Boden fiel. Bei einem Menschen als Gegenüber schaffte der Roboter sogar bis zu zwölf Ballwechsel, wie die Forschenden berichten.

Roboter mit Baseballschläger

Zwei AthenaZero-Roboter beim Training mit dem Baseball-Schläger. — Andrew S. Morgan

Millisekunden-Timing beim Schlag-Training

Noch schwieriger war jedoch das Baseball-Schlagtraining. Dabei warf ein Mensch oder zweiter Roboter einen Baseball so schnell wie möglich auf AthenaZero und dieser musste den Ball mit einem Baseballschläger treffen und zurückschlagen. „Diese Aufgabe ist besonders anspruchsvoll, weil sie sowohl mechanische Präzision als auch ein Millisekunden-Timing erfordert“, erklären Morgan und seine Kollegen. „Erfolgt der Schwung mit dem Schläger nur zwei Millisekunden zu früh oder zu spät, wird der Ball verfehlt.“

Dennoch bewältigte der Roboter auch diese Aufgabe: AthenaZero traf die mit im Schnitt 13,4 Metern pro Sekunde geschleuderten Bälle und schlug sie zurück. „In Tests mit zwei Robotern konnten sie das Werfen und Schlagen für jeweils rund drei Minuten lang aufrechterhalten“, berichten die Forschenden. Bei Tests mit einem Menschen als Werfer war das Ergebnis ähnlich. Der KI-gesteuerte Roboter erkannte dabei auch, ob ein entgegenkommender Ball innerhalb seiner Schlägerreichweite war oder nicht. War dies nicht der Fall, versuchte er gar nicht erst, ihn zu treffen und brach den Schlag ab.

Erst der Anfang

Nach Ansicht von Morgan und seinem Team demonstriert AthenaZero, wie Roboter optimiert werden können, um sowohl schnell als auch präzise zu reagieren. „Auch wenn Aufgaben wie das Werfen, Fangen oder Schlagen eines Baseballs eher wie eine Nischenanwendung scheinen, zeigt die zugrundeliegende Mechanik Wege auf, um Robotern bessere Fähigkeiten in der dynamischen Manipulation zu verleihen“, erklären sie.

Allerdings räumt das Team auch ein, dass diese Entwicklung erst am Anfang steht. „Die generalisierte Manipulation stellt nach wie vor eine enorme Herausforderung dar: Regelung, Sensorik und Kognition zu einem einheitlichen Rahmen zusammenzuführen, ist noch Neuland. AthenaZero stellt unseren ersten Vorstoß für die Bereiche Regelung und Sensorik dar– zwei der drei Säulen dieses Trios“, schreiben die Forschenden.

Quelle: Andrew Morgan et al. (Robotics and AI Institute (RAI), Cambridge, Massachusetts), Science Robotics, 2026; doi: 10.1126/scirobotics.aee1868

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