Kurz und Knapp
- Mobile Roboter und andere technische Systeme werden schon heute in Umgebungen eingesetzt, die für den Menschen lebensfeindlich sind.
- Zukünftig sollen Lernende Systeme in der Lage sein, die Komplexität solcher Umgebungen zu verstehen und sich daran eigenständig anzupassen.
- Die Plattform Lernende Systeme skizziert anhand von zwei Szenarien den aktuellen Wissensstand und zeigt sowohl die derzeitigen Probleme als auch mögliche Lösungen auf.
Plattform Lernende Systeme skizziert Anwendungsszenarien und die derzeitigen Risiken
Ob bei Rettungseinsätzen, Löscharbeiten oder Inspektionen in der Tiefsee: Mobile selbstlernende Roboter können den Menschen in Zukunft von gefährlichen oder gesundheitsschädigenden Tätigkeiten entlasten. Zugleich machen sie Einsätze in schwer zugänglichem Gelände überhaupt erst möglich. „Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz ist mit enormen Chancen für unsere Gesellschaft verbunden. Gerade im Katastrophenschutz, beim Rückbau von Atomkraftwerken oder in maritimen Bereichen sind die Möglichkeiten groß, Fachkräfte mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz wirksam zu unterstützen“, sagt Holger Hanselka, Präsident des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT).
Die Arbeitsgruppe „Lebensfeindliche Umgebungen“ der Plattform Lernende Systeme hat in einem Bericht den möglichen Einsatz von KI anhand eines Rettungseinsatzes veranschaulicht: Kommt es beispielsweise zu einer Explosion in einer Chemiefabrik, sollen Flugroboter autonom detaillierte Luftbilder erstellen und Schadstoffvorkommen vermessen, um potenzielle gefährdete Bereiche zu bestimmen. Über Sprache, Gesten und Biosignale wie etwa die Blickrichtung sollen die Lernenden Systeme mit den Rettungskräften kommunizieren. Bei Bedarf sollen die Systeme spezialisierte Hilfs- und Wartungsroboter oder menschliche Rettungskräfte bei der Einsatzleitung anfordern können. Anschließend sollen sie mithilfe autonomer Wartungsroboter für den nächsten Einsatz vorbereitet werden. Wichtig sei es, dass die Systeme aufgrund ihrer gesammelten Informationen und erlernten Fähigkeiten nach effizienten Verhaltensmustern in neuen Situationen suchen und ihre Fähigkeiten optimieren.
Bis es zu dem Einsatz derartiger Lernender Systeme kommt, müssen zunächst ethische und technische Herausforderungen bewältigt werden. „Die Anforderungen in lebensfeindlichen Umgebungen sind besonders hoch: Die Systeme müssen intelligent und zugleich robust gegen Extrembedingungen sein. Zusätzlich müssen sie sich unter unvorhersehbaren Bedingungen selbständig zurechtfinden können“, so Jürgen Beyerer, Leiter der Arbeitsgruppe. In ihrem Bericht benennt das Team mögliche Gestaltungsoptionen, um die Chancen von Lernenden Systemen in lebensfeindlichen Umgebungen zu nutzen und mit den selbstlernenden Robotern weltweite Märkte zu bedienen. Diese reichen vom Aufbau geeigneter Infrastrukturen, wie zum Beispiel umfassende Datenpools und Referenzplattformen, über die Förderung von Innovationen, etwa durch Wettbewerbe oder Technologiedemonstratoren, bis hin zur Schaffung von Standards für Wirtschaft und Forschung.
13.06.2019
in Kooperation mit dem
