Einleitung
Der Roboter stoppte vor einer Türschwelle, als hätte der Boden plötzlich eine Meinung. Yuna Toma stand im Labor, ein Notizbuch in der Hand, und sah zu, wie ein teures System an einer Alltagskante scheiterte. Niemand jubelte. Genau deshalb fand sie den Moment nützlich.
Yuna lebt in Zürich und arbeitet in einem Projekt für assistive Robotik. Sie kam aus dem Maschinenbau und dachte lange eher in Motoren, Gelenken und Regelkreisen als in neuronalen Netzen.
Geschichte des Weges in die KI
Im ersten Laborpraktikum lernte Yuna, dass maschinelle Intelligenz einen Körper hat, auch wenn viele darüber reden, als säße sie nur in Daten. Ein Greifarm erkannte eine Tasse zuverlässig, bis das Licht vom Fenster auf die Glasur fiel. Danach griff er daneben. Das Modell hatte keinen schlechten Tag; die Umgebung war nur weniger ordentlich als die Trainingsbilder.
Yuna musste gleichzeitig eine neue Fachsprache und Alltagssprache lernen. In Besprechungen zögerte sie zu lange mit Fragen, weil sie nicht als Austauschstudentin auffallen wollte, die den Anschluss verpasst. Irgendwann begann sie ein Fehlerheft: jede falsche Bewegung, jeder missglückte Griff, jedes irritierte Testgesicht. Ihr erstes Projekt war ein Greifarm, der Objekte erkennt und bei ungewohntem Material Unsicherheit anzeigt. Die erste Version war zu höflich: Sie meldete Unsicherheit so spät, dass der Arm schon halb auf dem Weg war.
Aktuelle Arbeit
Heute testet Yuna Roboter in pflegenahen Umgebungen. Bei Tabletts, Wasserbechern und Rollatoren zeigte sich schnell, dass Geschwindigkeit überschätzt wird. Ältere Testpersonen wollten vorhersehbare Bewegungen und klare Pausen. Yuna veränderte deshalb Modell und Choreografie zugleich: langsamer Anlauf, sichtbare Stopps, einfache Signale.
Das Projekt bleibt ein Prototyp. Yuna spricht ungern von Entlastung, wenn noch nicht klar ist, welche zusätzliche Arbeit durch Wartung, Kontrolle und Schulung entsteht. Ein Roboter kann helfen, aber ein schlechter Roboter produziert neue Sorgen auf Rädern.
Persönlicher Rat
„Ein eleganter Fehler ist wertvoller als eine glatte Demo“, sagt Yuna. Sie rät jungen Entwicklerinnen, Testprotokolle nicht zu verstecken. Gerade die hässlichen Randfälle zeigen, ob ein System für Menschen gebaut wird oder nur für die Präsentation.
Schlüsselfakten
Alter und Ort: 25, Zürich.
Hintergrund: Maschinenbau, internationaler Studienweg, Laborpraxis.
Einstieg in KI: Greifarm mit sichtbarer Unsicherheit bei Licht, Form und Material.
Schwerpunkt heute: assistive Robotik.
Typische Werkzeuge: Robotik, Computer Vision, Unsicherheitsmessung.
Werkstattnotiz
Yunas Fehlerheft hat eine eigene Seite für Türschwellen. Dort stehen keine großen Formeln, nur Skizzen, Höhenangaben und kurze Sätze von Testpersonen. Einmal schrieb jemand: „Er zögert wie ein Hund.“ Yuna weiß noch nicht, ob das Lob oder Warnung war. Sie testet weiter mit langsameren Bewegungen.