Die Verletzten sind geborgen, der Brand ist gelöscht – Zeit, sich auszuruhen? Nicht für die autonomen Roboter! Als Lernende Systeme müssen sie nun ihre Schlüsse aus dem Einsatz ziehen und für kommende Aufgaben lernen: Die am Unfallort getroffenen Entscheidungen haben sie selbst aufgezeichnet, um sie nun erklären zu können. So lassen sich Abläufe des Einsatzes rekonstruieren und Lehren aus etwaigen Fehlentscheidungen ziehen. Denn gerade bei seltenen Ereignissen müssen es Lernende Systeme schaffen, aus spärlichen Daten und wenigen Beispielen zu lernen.

Doch auch der Mensch befindet sich in einem Lernprozess: Welche speziellen Eigenschaften brauchen Lernende Systeme unter lebensfeindlichen Bedingungen und wie lässt sich der oft so schwierige Sprung vom Übungseinsatz in die Praxis meistern?

Prof. Dr.-Ing. Jürgen Beyerer über lernende Systeme in lebensfeindlichen Umgebungen

Karlsruher Institut für Technologie (KIT) | Fraunhofer IOSB | Leiter der Arbeitsgruppe 7 - Lebensfeindliche Umgebungen