Lernfähige Roboter: Wie Mensch und Maschine zusammenarbeiten
Die Verzahnung von Robotik mit Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI)
hebt die Robotik auf eine neue Stufe. In enger Zusammenarbeit mit Menschen
und gesteuert via Sprache, Gesten oder durch interaktives Lernen können
sich Roboter flexibel an Aufgaben, Menschen und Umgebungen anpassen.
Daraus entstehen neue Anwendungsfelder, auch in komplexen Umgebungen –
etwa in der Pflege, in der Medizintechnik oder im Handwerk. Damit
verbunden sind weitreichende wirtschaftliche und gesellschaftliche
Potenziale. Anhand von Use Cases zeigt die Plattform Lernende Systeme in
einem neuen Whitepaper Einsatzszenarien, technologische Entwicklungen und
Gestaltungsoptionen der lernfähigen Robotik.
Deutschland ist in vielerlei Hinsicht gut aufgestellt, um die Potenziale
interaktiver, lernfähiger Robotik zu nutzen, sieht sich aber in Forschung
und Entwicklung sowie in der Anwendung einem starken Wettbewerb
ausgesetzt. Gleichzeitig werden bemerkenswerte Fortschritte beim
maschinellen Lernen erzielt, während die Kosten für Roboter und
Komponenten sinken. Leistungsfähigere Rechenarchitekturen in Verbindung
mit KI-Methoden liefern dank rechenstarker Hardware Lösungen für komplexe
Probleme in Echtzeit. Lernen durch Interaktion in der Robotik hat sich zu
einer strategisch wichtigen Technologie entwickelt, um die
Wettbewerbsfähigkeit und die technologische Souveränität in Deutschland
und Europa zu erhalten und auszubauen.
Potenzial für Wirtschaft und Gesellschaft
Die Robotik profitiert von den Entwicklungen beim datengestützten
maschinellen Lernen – durch die verbesserte Wahrnehmungsfähigkeit von
Robotern und die Möglichkeit, diese mit Hilfe großer Sprachmodelle per
Sprache zu steuern. Sie lernen durch Demonstration, indem ein Mensch ihnen
ihre Aufgabe vorführt, oder sie verbessern bereits Erlerntes durch
menschliches Feedback.
Roboter, die wenig Know-how auf Seiten der Anwendenden erfordern und
zugleich Programmierkosten einsparen, eröffnen weitreichende
Möglichkeiten. Die Aufgaben, die Roboter in Zukunft übernehmen können,
gehen über den reinen Einsatz in der Industrie hinaus. Sie können einen
Beitrag zur Bewältigung vieler aktueller Herausforderungen unserer Zeit
leisten, sei es zum Erhalt und Ausbau der Wettbewerbsfähigkeit, zum Aufbau
einer Kreislaufwirtschaft oder zur Begegnung des Fachkräftemangels. Das
Whitepaper zeigt hierzu mögliche Anwendungsfälle: Im Recycling können
beispielsweise mit Hilfe von Robotern Wertstoffe präzise getrennt und
spezifische Objekte aussortiert werden. In der Pflege soll Robotik künftig
für einfache Tätigkeiten eingesetzt werden können, so dass Pflegekräfte
mehr Zeit für ihre Kernarbeit und die Interaktion mit den Menschen haben.
Synergien nutzen und Sicherheit schaffen
Die Betrachtung der verschiedenen Use Cases bringt Gemeinsamkeiten und
Unterschiede zu Tage. Vor allem in der praktischen Umsetzung kann die
Nutzung von Synergien eine wesentliche Rolle spielen. Bei der Entwicklung
von Robotiksystemen sollte deshalb auf Modularität und Zusammenarbeit
zwischen verschiedenen Anwendungsbereichen geachtet werden.
„Entscheidend ist es, Gesamtsysteme zu entwickeln, die möglichst modular
und universell für verschiedene Bereiche einsatzfähig sind“, so Elsa
Kirchner, Professorin an der Universität Duisburg-Essen und Leiterin des
Bereichs „Intelligent Healthcare Systems“ am Deutschen Forschungszentrum
für Künstliche Intelligenz (DFKI) sowie Co-Autorin des neuen Whitepapers
der Plattform Lernende Systeme. „Beispielswiese haben wir die Exoskelett-
Technologie abwechselnd für den Weltraum und die Medizin entwickelt. Wir
haben also verschiedene Komponenten entwickelt und zwischen den
Anwendungsbereichen transferiert. Solche universellen Lösungen sind in
vielen Bereichen möglich und reduzieren Kosten; sowohl in der Forschung
als auch in der Entwicklung und in der Anwendung.“
Die Autorinnen und Autoren des Whitepapers empfehlen zudem, die technische
Integration voranzutreiben. Ziel sollte es sein, einzelne verfügbare
Technologien, wie interaktives Lernen, Cloud oder Edge Computing und Deep
Learning in Gesamtsysteme zu überführen. Für die Entwicklung künftiger
sicherer und menschenzentrierter Lernalgorithmen ist weiterhin
interdisziplinäre Forschung erforderlich. Dabei spielt grundsätzlich die
Qualität und Menge der verfügbaren Daten eine entscheidende Rolle. Open
Source-Datenbanken, Datenkooperationen oder föderiertes Lernen bei
besonders schützenswerten Daten könnten den Datenmangel adressieren.
Der Einsatz von Robotern nah am Menschen erfordert nicht zuletzt Vertrauen
in die Anwendung und Akzeptanz der Technologie im komplexen sozialen
Umfeld. Dieses entsteht in erster Linie durch sichere, zuverlässige und
nachvollziehbare Technologien, eine kontinuierliche Weiterentwicklung von
Sicherheitskonzepten und eine frühzeitige, enge Einbindung aller
Beteiligten, einschließlich der Anwendenden.
Über das Whitepaper
Das Whitepaper „KI in der Robotik. Flexible und anpassbare Systeme durch
interaktives Lernen“ wurde von Mitgliedern der Arbeitsgruppe „Lernfähige
Robotiksysteme“ der Plattform Lernende Systeme verfasst. Mitglieder der
Arbeitsgruppe „Arbeit/Qualifikation, Mensch-Maschine-Interaktion“ und der
Arbeitsgruppe „Gesundheit, Medizintechnik, Pflege“ waren unter anderem an
der Erstellung von Anwendungsfällen beteiligt. Das Whitepaper steht zum
kostenfreien Download zur Verfügung.
Ein Interview mit Jürgen Beyerer, Mit-Autor des Whitepapers und Mitglied
der Plattform Lernende Systeme, steht zur redaktionellen Verwendung zur
Verfügung.
Über die Plattform Lernende Systeme
Die Plattform Lernende Systeme ist ein Netzwerk von Expertinnen und
Experten zum Thema Künstliche Intelligenz (KI). Sie bündelt vorhandenes
Fachwissen und fördert als unabhängiger Makler den interdisziplinären
Austausch und gesellschaftlichen Dialog. Die knapp 200 Mitglieder aus
Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft entwickeln in Arbeitsgruppen
Positionen zu Chancen und Herausforderungen von KI und benennen
Handlungsoptionen für ihre verantwortliche Gestaltung. Damit unterstützen
sie den Weg Deutschlands zu einem führenden Anbieter von
vertrauenswürdiger KI sowie den Einsatz der Schlüsseltechnologie in
Wirtschaft und Gesellschaft. Die Plattform Lernende Systeme wurde 2017 vom
Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) auf Anregung von
acatech – Deutsche Akademie der Technikwissenschaften gegründet und wird
von einem Lenkungskreis gesteuert.
Originalpublikation:
https://www.plattform-lernende
systeme.de/files/Downloads/Pub
- Whitepaper "KI in der Robotik" der Plattform Lernende Systeme
