Künstliche Intelligenz (KI/AI) kann Roboter lernfähig machen und ihnen damit völlig neue Einsatzgebiete erschließen. (Bild: Yingyaipumi/AdobeStoc)
Das Potenzial von intelligenten, KI-gesteuerten Robotern, die den Menschen in Krankenhäusern, in der Pflege, in Fabriken, Restaurants und zu Hause unterstützen, ist enorm. Ein solch intelligenter und interaktionsfähiger Roboter ist jedoch nur dann effektiv, wenn er flexibel auf unterschiedliche Umgebungen und Situationen reagieren kann. Er muss also lernfähig sein - eine machbare Herausforderung für die EntwicklerInnen. Das von der EU geförderte Forschungsprojekt IntelliMan hat sich zum Ziel gesetzt, solche lernfähigen Robotersysteme zu entwickeln. Unter der Koordination der Università di Bologna in Italien arbeiten 13 Partner aus sechs Ländern zusammen (siehe Kasten). Die EU fördert das Projekt im Rahmen des europäischen Rahmenprogramms für Forschung und Innovation „Horizont Europa“ mit 4,5 Millionen Euro.
IntelliMan: diese Partner sind beteiligt
Das IntelliMan-Konsortium besteht aus 13 international anerkannten Partnern aus Wissenschaft und Industrie aus sechs Ländern (Deutschland, Italien, Spanien, Schweiz, Slowenien, Vereinigtes Königreich). Sie kommen aus den Bereichen KI, Robotik, Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) sowie Sozial-, Geistes- und Wirtschaftswissenschaften und arbeiten im Projekt unter der Koordination der Università di Bologna (Italien) interdisziplinär zusammen. Die EU fördert das Projekt im Rahmen des europäischen Rahmenprogramms für Forschung und Innovation „Horizont Europa“ mit 4,5 Millionen Euro. Aus Bayern sind das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt, die Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg und die Bayerische Forschungsallianz (BayFOR) an IntelliMan beteiligt. Sie werden mit insgesamt rund 1,2 Millionen Euro gefördert. Weitere Projektbeteiligte sind unter anderem die Universitäten Zürich, Barcelona und Genua.
In den letzten Jahrzehnten hat die Forschung im Bereich der intelligenten, interaktiven und lernfähigen Robotik stark zugenommen. Roboterarme und Robotergreifer für Maschinen, die direkt und autonom mit ihrer Umgebung interagieren können, werden zunehmend verfügbar und erschwinglich. In Zukunft wird es jedoch entscheidend darauf ankommen, wie solche autonomen Systeme neue Fähigkeiten erlernen können, da die reale Welt zu viele Variationen aufweist, als dass ein genaues Modell der menschlichen Wünsche und Verhaltensweisen, der Umgebung, der darin befindlichen Objekte oder der zu ihrer Handhabung erforderlichen Fähigkeiten im Voraus erstellt werden könnte.
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Die nächste Generation robotischer Handhabungssysteme soll durch künstliche Intelligenz in der Lage sein, Aufgaben mit begrenzter menschlicher Aufsicht autonom auszuführen und mit Objekten unabhängig von deren Material, Größe und Form zu interagieren. Durch die Interaktion mit Mensch und Umwelt sollen diese Systeme gleichzeitig neues Wissen erwerben, das ihren Einsatz für unvorhergesehene, nicht vorprogrammierte Aufgaben ermöglicht. Diese Anwendungen reichen von der industriellen Fertigung über die Logistik bis hin zur Servicerobotik und tragbaren Geräten wie Exoskeletten und Prothesen. Dies bedeutet, dass diese Robotersysteme bestimmte Sicherheitsanforderungen erlernen und einhalten müssen, d. h. sie müssen erkennen, wenn sie eine Aufgabe nicht unter Einhaltung der geltenden Sicherheitsanforderungen ausführen können, damit ein "Vertrauensverhältnis" zwischen Mensch und Roboter entstehen kann.
TUD-Start-up bringt Robotern Feingefühl bei
Nicht nur Lernen, sondern auch Fühlen steht auf der To-Do-Liste künftiger Roboter. Dabei geht es nicht um Emotionen, sondern um feinfühliges Greifen. Fühlende Häute, künstliche Muskeln und künstliche Neuronen, gedruckt auf flexible Materialien, sollen die nächste Generation der Robotik ermöglichen und neue Anwendungsfelder erschließen. „Wir sehen einen starken Trend zur Automatisierung in allen Bereichen der Industrie und werden sie bald auch in unserem Alltag erleben“, sagt Dr. Markus Henke, Nachwuchsgruppenleiter am Institut für Halbleiter- und Mikrosystemtechnik der Technischen Universität Dresden (TUD) und Geschäftsführer des Start-ups PowerON. Das Unternehmen greift auf Forschungsergebnisse der TU Dresden und der University of Auckland (Neuseeland) zurück.
Mit ihrem ersten Produkt, einer fühlenden Fingerspitze für Industrieroboter, will das PowerON-Team die Einsatzmöglichkeiten von Robotern deutlich erweitern und herkömmlichen Robotergreifern Fingerspitzengefühl verleihen. Sie könnten beispielsweise beim Hantieren mit zerbrechlichen Gütern wie Eiern oder Reagenzgläsern, beim Entformen von Gummiprodukten aus Spritzgussformen, beim Ernten von Obst und Gemüse oder sogar im Haushalt und in der Pflege zum Einsatz kommen.
Bereits fertiggestellt ist ein Demonstrator, der erstmals das Zusammenspiel von fühlender Haut, künstlichen Muskeln und künstlichen Neuronen zeigt. Dabei handelt es sich um einen Greifer, der ausschließlich von künstlichen Muskeln angetrieben wird, die wiederum von einem künstlichen Neuron gesteuert werden. Der Greifer selbst ist aus flexiblen Materialien gedruckt, hat keine klassischen Gelenke und ist mit einer taktilen Haut ausgestattet, die spüren kann, wie und wo ein Gegenstand gegriffen wird.
„Im Mittelpunkt des IntelliMan-Projekts steht die Frage, wie ein Roboter effizient lernen kann, um Aufgaben zielgerichtet, hochleistungsfähig und sicher auszuführen“, erklärt Prof. Gianluca Palli, Koordinator des IntelliMan-Projekts am Fachbereich Elektrotechnik, Elektronik und Informationstechnik der Universität Bologna. „Der Roboter soll Interaktionsfähigkeiten mit Menschen, Objekten und seiner Umgebung erlernen und daraus abstrahierbare Interaktionsszenarien entwickeln. Der Roboter soll auch in der Lage sein, Eigenschaften und Funktionalitäten von Objekten durch gezielte Interaktion abzuleiten. Die Wahrnehmung und Akzeptanz durch den Benutzer soll dabei durchgängig berücksichtigt werden.“
Die IntelliMan-WissenschaftlerInnen wollen Probleme des Greifens und Ablegens flexibler Objekte in komplexen und unterschiedlichen Anwendungsszenarien untersuchen: in der Oberarmprothetik, in der alltäglichen Küchenarbeit, in der flexiblen Fertigung von Kabelsätzen für Automobil-Kabelbäume und in der Handhabung frischer Lebensmittel für Supermarkt-Logistikanwendungen. Dieses heterogene Set von Anwendungsszenarien mit unterschiedlichen Anforderungen und Herausforderungen soll es ermöglichen, unterschiedliche Lösungen für die Interaktionsproblematik zu entwickeln.
