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Robotik und KI: Verzahnung bietet große Potenziale

Roboter, die selbstständig lernen und eng mit dem Menschen zusammenarbeiten – die Verzahnung der Robotik mit Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) hat großes Potenzial für Gesellschaft und Wirtschaft. Lernfähige Roboter können Beschäftigte entlasten, den Fachkräftemangel mildern und Menschen mit Beeinträchtigungen unterstützen. Bis die KI-gesteuerten Helfer in unserem Alltag ankommen, ist es jedoch noch ein langer […]

von | 26.04.24

Lernfähige Robotiksysteme können in immer mehr Anwendungsgebieten jenseits der Industrie zum Einsatz kommen.
Foto: Pugun & Photo Studio - stock-adobe.com

Roboter, die selbstständig lernen und eng mit dem Menschen zusammenarbeiten – die Verzahnung der Robotik mit Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) hat großes Potenzial für Gesellschaft und Wirtschaft. Lernfähige Roboter können Beschäftigte entlasten, den Fachkräftemangel mildern und Menschen mit Beeinträchtigungen unterstützen. Bis die KI-gesteuerten Helfer in unserem Alltag ankommen, ist es jedoch noch ein langer Weg. In ihrem neuen Webspecial bietet die Plattform Lernende Systeme einen Überblick über die lernfähige Robotik: Ein Dashboard zeigt Einsatzbereiche und Entwicklungen, Expertinnen und Experten der Plattform beleuchten aus verschiedenen Blickwinkeln Chancen und Hürden.

Verzahnung von Robotik und KI bringt neue Qualität

Deutschland ist der größte Robotik-Markt in Europa und liegt weltweit mit 415 Robotern pro 10.000 Beschäftigten auf Platz drei. Prognosen zufolge steuert die deutsche Robotik- und Automationsbranche auf einen Rekordwert von 16,8 Millionen Euro zu. Seit vielen Jahren übernehmen automatisierte Roboter – überwiegend starre – Arbeitsabläufe in strukturierten und abgeschirmten Umgebungen, insbesondere in der industriellen Produktion und der Logistik.

Die Verzahnung von Robotik mit KI-Methoden wie dem maschinellen Lernen bringt nun eine neue Qualität: Roboter werden lernfähig. Sie können zunehmend komplexe Aufgaben in sich verändernden Umgebungen übernehmen und in enger Kooperation mit dem Menschen agieren.

„Die möglichen Aufgaben, die Roboter in Zukunft im Alltag übernehmen können, sind vielfältig – ebenso wie die Vorlieben ihrer Benutzer, auf welche Weise sie durch einen Roboter unterstützt werden wollen. Dies macht eine reine Vorprogrammierung zukünftiger Roboter fast unmöglich. Die Fähigkeit, neue Aufgaben in Interaktion mit Menschen zu erlernen, wird daher zu einer Schlüsselkomponente für die Entwicklung intelligenter Robotersysteme“, so Dorothea Koert, Forscherin an der Technischen Universität Darmstadt.

Dank generativer KI können Roboter durch Sprache lernen

Roboter können durch Demonstrationen lernen, indem ein Mensch ihnen ihre Aufgabe vorführt, oder sie verbessern bereits Erlerntes durch menschliches Feedback. Dank generativer KI lassen sich Roboter auch ganz einfach durch natürliche Sprache statt durch Code bedienen. Die Steuerung der Roboter wird für Menschen dadurch deutlich intuitiver und erfordert keine speziellen Programmierkenntnisse mehr.

Die lernfähigen Robotiksysteme können in immer mehr Anwendungsgebieten jenseits der Industrie zum Einsatz kommen. Ob als Lieferfahrzeuge, im Katastrophenfall oder im Haushalt – in vielen Bereichen werden Roboter unterstützen und den Menschen anstrengende oder gefährliche Tätigkeiten abnehmen.

Ein vielversprechender Einsatzbereich ist die Pflege und Reha: „Der Vorteil von Robotik-Systemen, die lernen können, ist der, dass sie sich durch ihre Lernfähigkeit besser an den Anwender anpassen können, an die Pflegekraft oder die Patienten zum Beispiel“, erklärt Elsa Kirchner, Professorin für Systeme der Medizintechnik an der Universität Duisburg-Essen und Leiterin der Arbeitsgruppe Lernfähige Robotiksysteme der Plattform Lernende Systeme. „Ein Patient, der einen Schlaganfall erlitten hat, kann zum Beispiel an der rechten Körperhälfte gelähmt sein. Das Ziel eines lernfähigen Exoskelett-Systems ist, den Patienten wieder in die Bewegung zu bringen, dass das Gehirn sozusagen neu lernen kann, wie Bewegungen etwa des Arms koordiniert werden.“

 „Beim Roboterlernen existieren immer noch scheinbar unlösbare Hürden“

Doch auf dem Weg aus der Forschung in die Praxis müssen lernfähige Robotiksysteme noch viele Herausforderungen meistern. „Roboter haben in den letzten zehn Jahren beispiellose Leistungssprünge erzielt. Beim Roboterlernen existieren jedoch immer noch scheinbar unlösbare Hürden, wie zum Beispiel die Tatsache, dass maschinelles Lernen nicht in der Lage ist, das Verständnis unserer physikalischen Realität zu nutzen“, sagt Sami Haddadin, Executive Director des Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence an der Technischen Universität München.

„Es ist noch ein weiter – aber lohnenswerter – Weg, bis Roboter in einer “offenen Welt” verlässlich funktionieren und gleichzeitig gesellschaftliche Erwartungen, etwa in Bezug auf empathisches Verhalten, erfüllen können“, resümiert Andreas Angerer, Head of Research & Innovation bei XITASO.

Das neue Webangebot zu KI-gesteuerten lernfähigen Robotiksystemen ist ab sofort erreichbar.

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