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Künstliche Intelligenz KI holt mehr aus dem Roboter heraus

| Autor / Redakteur: Jürgen Bock / Mag. Victoria Sonnenberg

Im industriellen Umfeld bieten KI-Algorithmen vielversprechende Möglichkeiten. Denn die Anforderungen der Produktion gehen über die heutigen, repetitiven Roboterapplikationen weit hinaus.

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Das Produkt ItemPiQ von Swisslog bildet den Grundstein für angewandte künstliche Intelligenz in der Robotik: Das intelligente Vision System erkennt Greifpunkte unbekannter Artikel und wählt dabei die richtige Greifmethode aus, was den Einlernprozess erleichtert.
Das Produkt ItemPiQ von Swisslog bildet den Grundstein für angewandte künstliche Intelligenz in der Robotik: Das intelligente Vision System erkennt Greifpunkte unbekannter Artikel und wählt dabei die richtige Greifmethode aus, was den Einlernprozess erleichtert.
(Bild: Kuka Group)

In vielen Bereichen des täglichen Lebens hat KI bereits spektakuläre Lösungen für Probleme hervorgebracht, die mit konventionellen Ansätzen nur schwer bis gar nicht lösbar waren. Dazu zählen Bild- und Spracherkennung oder sicheres Bezahlen mit Kreditkarten. Auch im industriellen Umfeld kann KI dabei helfen, Daten nach Mustern zu durchforsten und Entscheidungshilfen zu geben – für Menschen und für Roboter. Bisher waren Roboter weitestgehend für repetitive Anwendungen prädestiniert. Sie führen mit gleichbleibend hoher Präzision und Wiederholgenauigkeit ihre vorgegebenen Aufgaben aus. Die Produktion der Zukunft stellt zunehmend komplexe Anforderungen. Als ein Teilbereich der KI hilft maschinelles Lernen, Robotersysteme für die flexible Fertigung fit zu machen. Dabei geht es darum, Daten zu interpretieren, Korrelationen zu finden und daraus Informationen abzuleiten.

KI ist mehr als lernende Maschinen

Doch hinter künstlicher Intelligenz verbirgt sich weit mehr als nur maschinelles Lernen, auch wenn diese Teildisziplin gerade im Zentrum der Aufmerksamkeit steht. Zweifelsohne konnten jüngste Erfolge im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere im Bereich Computer Vision verzeichnet werden. Etwas in Vergessenheit geraten ist jedoch der Aspekt der symbolischen KI. Die symbolische, auch regelbasierte KI, bedeutet, dass Fakten, Ereignisse oder Aktionen mit konkreten und eindeutigen Symbolen erfasst werden. Auf diesen Symbolen können nun mathematisch genaue Operationen und logische Schlussfolgerungen berechnet werden. So kann symbolische KI abstrakte Vorgänge und eindeutiges Wissen modellieren. Es ist durchaus sinnvoll und empfehlenswert, beide Disziplinen zu betrachten, da jeder Ansatz seine Vor- und Nachteile mit sich bringt und die Methoden sich gut ergänzen. Insbesondere in industriellen Anwendungen müssen Entscheidungen klaren Regeln folgen und nachvollziehbar sein, was für Ansätze der symbolischen KI spricht. Gleichzeitig lassen sich maschinelle Lernverfahren einsetzen, wenn große Datenmengen von geeigneter Qualität verfügbar sind, zum Beispiel zur Erkennung von Fehlersituationen auf Grund von Sensordaten, oder zur kamerabasierten Objekt- oder Umwelterkennung.

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Einige der vielversprechendsten Anwendungsfälle für Methoden der künstlichen Intelligenz liegen im Bereich der Bilderkennung, was für eine größere Autonomie und Flexibilität von Robotern genutzt werden kann, zum Beispiel zur Objekterkennung, semantischen Szenenanalyse und Greifpunkterkennung als Grundvoraussetzung für intelligentes Verhalten von Robotern.

Intelligente Roboter können unterstützen, mehr aber nicht

Intelligente Roboter können und sollten Menschen bei schweren, ermüdenden und wiederkehrenden Tätigkeiten ersetzen oder ihnen zumindest helfen, um das Niveau und die Sicherheit der Arbeit zu heben und ihre Gesundheit zu erhalten. Intelligente, sehende und fühlende Roboter werden so zur Fachkraft, die in Zeiten des Fachkräftemangels zumindest bei einfachen Tätigkeiten gute Dienste leisten können. Ein Beispiel soll allerdings verdeutlichen, dass wir noch ein gutes Stück von den Robotern entfernt sind, die in Science Fiction Filmen skizziert werden: Während es heute Schachcomputer gibt, die jeden Schachgroßmeister schlagen können, gibt es keinen Roboter, der ein Schachspiel aus dem Regal nimmt, die Box mit den Figuren aufklappt, die Figuren aus der Box herausnimmt und auf einem Spielfeld aufbaut und dann anfängt zu spielen. Bei dieser Art praktischer Intelligenz, die eine physikalische Interaktion des Roboters mit seiner Umwelt erfordern, sind bereits Kleinkinder heutigen „intelligenten“ Robotern deutlich überlegen, und das wird auch noch lange so bleiben.

Wir werden erleben, wie Roboter immer autonomer werden und bestimmte Aufgaben, die sie heute schon erledigen, mit weniger konkreten Vorgaben durchführen werden. Auch werden Roboter in Zukunft in Anwendungsfeldern, insbesondere im Rahmen der Servicerobotik, das heißt außerhalb der industriellen Produktion, eingesetzt werden können, in denen sie heute noch keine Anwendung finden. Dazu wird die Künstliche Intelligenz einen wesentlichen Beitrag leisten. In Deutschland und Europa herrscht ein hohes Maß an Datenbewusstsein vor. Dies betrifft einerseits den Umgang mit (potentiell) personenbezogenen Daten und andererseits den Umgang mit Produktionsdaten, die theoretisch einen Einblick in die innersten Betriebsprozesse und Produktdetails liefern. Rein objektiv aus dem Blickwinkel der KI-Entwicklung betrachtet, ist dies eine Hürde, da insbesondere maschinelle Lernverfahren auf große Mengen Trainingsdaten angewiesen sind. Diese Verfügbarkeit von Daten erklärt, warum es große Fortschritte zum Beispiel im Bereich der maschinellen Bildverarbeitung gibt, wo massenhaft qualitativ hochwertige Daten im Internet verfügbar sind, die Erfolge in der Industrie dagegen nur relativ langsam sichtbar werden. Hier ist es eine Gratwanderung zwischen Datensparsamkeit und Mehrwerte durch Künstliche Intelligenz, die die Betreiber von Produktionsanlagen zu gehen haben.

* Dr. Jürgen Bock leitet bei Kuka das Forschungsteam Smart Data und Infrastruktur. Weitere Informationen: Ulrike Götz, Spokesperson Technology, Tel. (08 21) 7 97 49 03, Ulrike.Goetz@kuka.com

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