Lebensfeindliche Umgebungen

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Hilfreiche Unterstützung bei Gefahren

Ob in der Tiefsee, im Weltall, in kontaminierten Umgebungen oder in Krisengebieten: Lernende Systeme können dort jene Tätigkeiten übernehmen, die für den Menschen gefährlich, unzumutbar oder gesundheitsschädlich sind. Je nach Einsatzort und Aufgabe haben die genutzten Assistenzsysteme und Roboter unterschiedlich hohe Automatisierungs- und Autonomiegrade.

Roboter und unbemannte Systeme sind bereits heute im Einsatz, um Gefährdungen für den Menschen zu reduzieren – sei es bei Erkundungen in lebensfeindlichen Umgebungen wie der Tiefsee, beim Messen von giftigen Gasen und Strahlungen in kontaminierten Umgebungen oder bei der Bergung verschütteter Personen. Noch verantwortet dabei meist der Mensch weitgehend die Bedienung der Technologie sowie die Entscheidungsprozesse. Auf unbemannten Weltraummissionen führen (teil-)autonome Roboter bereits heute komplexe Aufgaben durch.

Aktuell sind Lernende Systeme teilweise noch stark abhängig von Zielvorgaben, die ihnen der Mensch vorgibt. Künftig sollen sie jedoch in der Lage sein, gemeinsam mit dem Menschen sensible Aufgaben auszuführen oder sich in einer komplexen, unbekannten Umwelt eigenständig zu bewegen. Die Forschung und Entwicklung zu KI-Anwendungen in lebensfeindlichen Umgebungen fokussiert – nicht zuletzt aufgrund der diversen Einsatzorte –auf unterschiedliche Schwerpunkte: Während in hybriden Systemen die strategische Steuerung weiterhin beim Menschen bleibt, sollen autonome Roboter durch Künstliche Intelligenz (z.B. Sensorik und Umfeldwahrnehmung) und verbesserte Hardware (z.B. Batterien und Material) neues Terrain selbstständig erkunden und aufgrund der gewonnenen Erkenntnisse selbst Entscheidungen treffen können.

Auszuloten ist, welche Einsatzmöglichkeiten Lernende Systeme in lebensfeindlichen Umgebungen bieten – etwa für Langzeitautonomie, Autonomie in unstrukturierten Umgebungen oder die Entwicklung heterogener autonomer Systeme und hybrider Teams. Damit verbunden sind Chancen und neue Geschäftsmodelle, aber auch rechtliche und ethische Herausforderungen, nicht zuletzt aufgrund des Dual-Use-Potenzials dieser Anwendungen.

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