Lernfähige Robotiksysteme

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Roboter werden Teil unseres Lebens

Ob als Putzroboter oder als tragbare Anwendung in der Rehabilitation nach schweren Erkrankungen: Lernfähige Robotiksysteme können den Menschen auf vielfältige Weise entlasten – auch in Umgebungen, die für den Menschen gefährlich oder gesundheitsschädlich sind. Je nach Aufgabe variieren dabei die Anforderungen an die Lern- und Anpassungsfähigkeit sowie die Kontrollierbarkeit der Robotiksysteme. Mit Fragen zu diesen Themen beschäftigt sich in der Plattform Lernende Systeme die AG 7.

Lernfähige Robotiksysteme sind als physische, technische Systeme zu verstehen, in die KI eingebettet ist. Dadurch sind sie in der Lage, in der physischen Welt zu agieren. Sie können zum Wohl von Menschen, Gesellschaft und Wirtschaft effizient und sicher in komplexen Umgebungen eingesetzt werden – seien es soziale Umgebungen, in denen viele Menschen miteinander interagieren oder in Umgebungen, die für den Menschen gefährlich oder schlecht erreichbar sind.

Schon heute werden Robotiksysteme zunehmend in Umgebungen eingesetzt, in denen dies noch vor einigen Jahren nicht denkbar erschien – etwa als am Körper tragbare Systeme in der Rehabilitation oder zur Arbeitserleichterung in der Logistik, als Putz- bzw. Gartenroboter im Alltag oder für die maßgeschneiderte Produktion im Mittelstand bzw. im Handwerk. Neuere Entwicklungen in der Lern- und Anpassungsfähigkeit von Robotersysteme bergen ein enormes Potenzial. Gerade vor dem Hintergrund des demografischen Wandels, veränderter Bedingungen der Globalisierung in Zeiten von Pandemien, angespannten internationalen Beziehungen sowie des Klimawandels können lernfähige Robotiksysteme einen wichtigen Beitrag zur Bewältigung der damit verbundenen Herausforderungen leisten.  

Auszuloten ist, welches Potenzial verschiedene Formen lernfähiger Robotiksysteme für einzelne Anwendungsgebiete bergen. Dabei gilt es zu identifizieren, welche Voraussetzungen für die Entwicklung lernfähiger Robotiksysteme notwendig sind und welche Herausforderungen angegangen werden müssen, um dieses Potenzial zu realisieren. Damit verbunden sind neue Geschäftsmodelle, die durch Lernfähigkeit möglich werden, aber auch Anforderungen an die Kontrollierbarkeit der Lern- und Anpassungsfähigkeit, um einen sicheren und zuverlässigen Einsatz der Robotiksysteme zu ermöglichen.

Mit Fragen zu diesen Themen beschäftigt sich in der Plattform Lernende Systeme die AG 7 unter der Leitung von Elsa Kirchner (Universität Duisburg-Essen, DFKI) und Jürgen Beyerer (Fraunhofer IOSB, KIT).

Elsa Kirchner

Universität Duisburg-Essen, Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH

Jürgen Beyerer

Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Fraunhofer IOSB