{"id":161225,"date":"2018-12-15T16:41:48","date_gmt":"2018-12-15T15:41:48","guid":{"rendered":"https:\/\/innovationorigins.com\/?p=161225"},"modified":"2018-12-15T16:41:48","modified_gmt":"2018-12-15T15:41:48","slug":"massgeschneiderte-roboter-fur-jedermann","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ioplus.nl\/archive\/de\/massgeschneiderte-roboter-fur-jedermann\/","title":{"rendered":"Massgeschneiderte Roboter f\u00fcr Jedermann"},"content":{"rendered":"

BREMEN, 15.\u00a0 Dezember 2018 –<\/strong> Roboter sind seit langem ein wichtiger Bestandteil der Industrieproduktion. Sie \u00fcbernehmen auch immer mehr Funktionen in der Logistik, speziell in der internen Logistik eines Industriebetriebs. Waren sie fr\u00fcher nur station\u00e4r zu finden, finden sich inzwischen auch immer mehr mobile und teilweise autonome Roboter, die einzelne Bauteile transportieren oder komplexe Produktionsanlagen nach Fehlern absuchen. Das stellt aber auch neue Herausforderungen an die Entwicklung von Robotern. Das Deutsche Forschungsinstitut f\u00fcr K\u00fcnstliche Intelligenz<\/a> (DFKI) untersucht nun in einem Forschungsprojekt, wie in Zukunft auch Nutzer ohne Expertenwissen auf ihre Anforderungen hin zugeschnittene Robotersysteme entwickeln k\u00f6nnen.<\/p>\n

K\u00fcnstliche Intelligenz hilft, Roboter zu konstruieren<\/h3>\n

Q-Rock<\/a> wird vom Bundesministerium f\u00fcr Bildung und Forschung mit 3,17 Millionen Euro gef\u00f6rdert. Ziel ist eine L\u00f6sung, mit der auch kleinere und mittelst\u00e4ndische Unternehmen Roboter f\u00fcr ihre eigenen Zwecke entwickeln k\u00f6nnen. \u201eQ-Rock ist ein wichtiger Schritt hin zu sogenannten \u201aintegrierten KI-L\u00f6sungen\u2018. Dieser Ansatz wird es auch Menschen, die keine KI- oder Robotikexperten sind, erm\u00f6glichen, auf den eigenen Bedarf zugeschnittene Systeme zu entwickeln und einzusetzen\u201c, sagt Professor Frank Kirchner, der das DFKI Robotics Innovation Center leitet.<\/p>\n

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Ein Beispiel f\u00fcr moderne spezialisierte Systeme: Dieses Robotersystem der Firma Grenzebach kommt auf gro\u00dfen Flugh\u00e4fen zum Verladen von Gep\u00e4ck zum Einsatz. Foto: TheGrenzebachGroup via Wikimedia Commons.<\/figcaption><\/figure>\n

Q-Rock nutzt dabei Methoden der K\u00fcnstlichen Intelligenz wie Strukturelles Schlussfolgern und Maschinelles Lernen. Au\u00dferdem greift es auf die Daten aus einem Vorg\u00e4ngerprojekt zur\u00fcck, in dessen Rahmen eine Datenbank zur Entwicklung von Robotern entstand. In dieser Datenbank finden sich neben Softwarebausteinen auch Hardware- und Verhaltensmodelle. Die einzelnen Komponenten sind modularisiert, k\u00f6nnen also in gewissen Grenzen miteinander kombiniert werden.<\/p>\n

Am Ende sollen Anwender dann auf eine derartige Datenbank zugreifen und aus den angebotenen Elementen Inseinen Roboter entsprechend ihren Vorgaben konfigurieren k\u00f6nnen. Dabei wird in Q-Rock der Roboter selbst in der Lage sein, von seinem Aufbau her, also auf Basis der Hardware zu verstehen, welche F\u00e4higkeiten er hat.<\/p>\n

Roboter, die sich selbst verstehen<\/h3>\n
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Auch in Forschung, hier beim Nationalen Genom-Projekt in den USA, werden Roboter genutzt. Diese hier bewegen Probenbeh\u00e4lter von einer Arbeitsstation zur n\u00e4chsten. Foto: Maggie Bartlett, National Human Genome Research Institute via Wikimedia Commons.<\/figcaption><\/figure>\n

Dazu m\u00fcssen die Forscher nat\u00fcrlich als erstes spezielle Programme entwickeln, die das k\u00f6nnen. Und sie m\u00fcssen zun\u00e4chst die F\u00e4higkeiten von Teilkomponenten, also eines Sensors oder eines Gelenks, beschreiben, bevor sie die F\u00e4higkeiten eines Gesamtsystems daraus ableiten k\u00f6nnen. Vereinfacht gesagt brauchen sie digitale Modelle der einzelnen Robotkomponenten, aus denen dann die ganze Maschine entsteht. Bei den Komponenten handelt es sich dabei nicht nur um Bauteile wie Greifarme, einen Motor oder Sensoren, sondern auch um modulare Softwarebausteine zur Steuerung des Roboterverhaltens.<\/p>\n

Au\u00dferdem soll Q-Rock zu Robotern f\u00fchren, die f\u00e4hig sind, ausgehend von der Hardware, aus der sie bestehen, ihre Fertigkeiten zu verstehen. Die Robotersoftware w\u00fcrde auf Basis einer allgemeinen Beschreibung zun\u00e4chst die F\u00e4higkeiten von einzelnen Komponenten ermitteln und daraus dann die F\u00e4higkeiten des gesamten Systems abzuleiten. Der Roboter h\u00e4tte so gelernt, was er tun kann. Umgekehrt k\u00f6nnen diese F\u00e4higkeiten dann aber auch als Softwarebausteine gespeichert werden, die dann ebenfalls in der Datenbank enthalten sind.<\/p>\n

Ein Nutzer kann nun Hardware- und Softwarebausteine miteinander kombinieren und so ein komplettes Robotersystem erzeugen. Spezielle Vorkenntnisse braucht er nicht. Es reicht, wenn er seine Anforderungen in die Datenbank eingibt. So kann K\u00fcnstliche Intelligenz in Zukunft dabei helfen, mit geringem Aufwand stark spezialisierte Robotersysteme zu bauen. Das w\u00fcrden in Regel Industrieroboter sein, aber die Prinzipien lie\u00dfen sich auch auf den Bau von Raumsonden oder autonomen Erkundungsrobotern anwenden.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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