BREMEN, 15.  Dezember 2018 – Roboter sind seit langem ein wichtiger Bestandteil der Industrieproduktion. Sie übernehmen auch immer mehr Funktionen in der Logistik, speziell in der internen Logistik eines Industriebetriebs. Waren sie früher nur stationär 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 für Künstliche Intelligenz (DFKI) untersucht nun in einem Forschungsprojekt, wie in Zukunft auch Nutzer ohne Expertenwissen auf ihre Anforderungen hin zugeschnittene Robotersysteme entwickeln können.

Künstliche Intelligenz hilft, Roboter zu konstruieren

Q-Rock wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung mit 3,17 Millionen Euro gefördert. Ziel ist eine Lösung, mit der auch kleinere und mittelständische Unternehmen Roboter für ihre eigenen Zwecke entwickeln können. „Q-Rock ist ein wichtiger Schritt hin zu sogenannten ‚integrierten KI-Lösungen‘. Dieser Ansatz wird es auch Menschen, die keine KI- oder Robotikexperten sind, ermöglichen, auf den eigenen Bedarf zugeschnittene Systeme zu entwickeln und einzusetzen“, sagt Professor Frank Kirchner, der das DFKI Robotics Innovation Center leitet.

Ein Beispiel für moderne spezialisierte Systeme: Dieses Robotersystem der Firma Grenzebach kommt auf großen Flughäfen zum Verladen von Gepäck zum Einsatz. Foto: TheGrenzebachGroup via Wikimedia Commons.

Q-Rock nutzt dabei Methoden der Künstlichen Intelligenz wie Strukturelles Schlussfolgern und Maschinelles Lernen. Außerdem greift es auf die Daten aus einem Vorgängerprojekt zurück, 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, können also in gewissen Grenzen miteinander kombiniert werden.

Am Ende sollen Anwender dann auf eine derartige Datenbank zugreifen und aus den angebotenen Elementen Inseinen Roboter entsprechend ihren Vorgaben konfigurieren können. Dabei wird in Q-Rock der Roboter selbst in der Lage sein, von seinem Aufbau her, also auf Basis der Hardware zu verstehen, welche Fähigkeiten er hat.

Roboter, die sich selbst verstehen

Auch in Forschung, hier beim Nationalen Genom-Projekt in den USA, werden Roboter genutzt. Diese hier bewegen Probenbehälter von einer Arbeitsstation zur nächsten. Foto: Maggie Bartlett, National Human Genome Research Institute via Wikimedia Commons.

Dazu müssen die Forscher natürlich als erstes spezielle Programme entwickeln, die das können. Und sie müssen zunächst die Fähigkeiten von Teilkomponenten, also eines Sensors oder eines Gelenks, beschreiben, bevor sie die Fähigkeiten eines Gesamtsystems daraus ableiten können. 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.

Außerdem soll Q-Rock zu Robotern führen, die fähig sind, ausgehend von der Hardware, aus der sie bestehen, ihre Fertigkeiten zu verstehen. Die Robotersoftware würde auf Basis einer allgemeinen Beschreibung zunächst die Fähigkeiten von einzelnen Komponenten ermitteln und daraus dann die Fähigkeiten des gesamten Systems abzuleiten. Der Roboter hätte so gelernt, was er tun kann. Umgekehrt können diese Fähigkeiten dann aber auch als Softwarebausteine gespeichert werden, die dann ebenfalls in der Datenbank enthalten sind.

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 Künstliche Intelligenz in Zukunft dabei helfen, mit geringem Aufwand stark spezialisierte Robotersysteme zu bauen. Das würden in Regel Industrieroboter sein, aber die Prinzipien ließen sich auch auf den Bau von Raumsonden oder autonomen Erkundungsrobotern anwenden.