Reddingsoperaties, bijvoorbeeld na aardbevingen, kunnen levensbedreigend zijn voor de redders. Steeds weer brengen de moedige mannen en vrouwen zelf hun leven in gevaar als ze op zoek gaan naar overlevenden die ergens in het puin liggen. Evenzo gevaarlijk zijn operaties bij branden waarbij brandweerlieden herhaaldelijk gewond raken of zelfs sterven tijdens hun werk. En denk aan de grotduiker die afgelopen juli in Thailand het leven liet toen een groep jonge mensen in de val liep.
In zo’n gevaarlijke situatie kunnen mensen steeds vaker hulp krijgen van robots. Tijdens reddingsoperaties, brandbestrijdingsoperaties of inspecties in de diepzee kunnen mobiele, zelflerende robots mensen van gevaarlijke of ongezonde activiteiten verlossen. Afhankelijk van de externe omstandigheden zouden operaties – bijvoorbeeld onderzoek in de diepzee – niet alleen economischer zijn, maar misschien zelfs de enige manier.
Actieve ondersteuning
“Leersystemen werken zelfstandig, alleen of in hybride teams met andere lerende elementen of als autonome systemen met een mens. Als assistenten beoordelen ze risico’s voor mensen, maar ze zijn ook in staat om in een bepaalde situatie adequaat en onafhankelijk te handelen”, zegt het rapport van het Learning Systems Platform, dat werd gepresenteerd op het Karlsruher Institut für Technologie (KIT).
In hun presentatie toonden de wetenschappers twee mogelijke toepassingsscenario’s voor dergelijke robots. “Het gebruik van kunstmatige intelligentie gaat gepaard met enorme kansen voor onze maatschappij. Vooral bij rampenbestrijding, de ontmanteling van kerncentrales of in maritieme gebieden zijn er grote mogelijkheden om specialisten effectief te ondersteunen met behulp van kunstmatige intelligentie”, zegt professor Holger Hanselka, voorzitter van het Karlsruher Institut für Technologie en lid van de stuurgroep van het Learning Systems platform.
Het platform heeft een interdisciplinaire werkgroep inhet leven geroepen om te bespreken hoe leersystemen voor levensbedreigende omgevingen kunnen worden ontwikkeld en gebruikt ten behoeve van mensen. “IT-beveiliging zal enorm belangrijk zijn, vooral voor autonome systemen die we in crisissituaties gebruiken. Daarom richt het onderzoek van het KIT zich niet alleen op de bescherming van de buitengrenzen van een complex IT-systeem, maar ook op de bescherming van elk afzonderlijk onderdeel en brengt het KIT zijn expertise op het gebied van IT-beveiliging in het leersysteemplatform in.”
De werkgroep voor levensbedreigende omgevingen gaat ervan uit dat kunstmatige intelligentie over ongeveer vijf jaar in staat zal zijn om mensen te ondersteunen bij rampenbestrijding en bij verkennings- en onderhoudsmissies. In het toepassingsscenario “Rapid rescue assistance” hebben de wetenschappers gedemonstreerd hoe AI-ondersteunde robotsystemen de brandweer op de grond en vanuit de lucht kunnen ondersteunen in het geval van een chemische fabrieksbrand.
Met behulp van multi-sensor technologie kunnen de systemen “snel een gedetailleerd beeld van de situatie creëren, een communicatie- en logistieke infrastructuur voor reddingswerk opzetten, gewonden zoeken en bronnen van gevaar identificeren”, aldus de KIT-wetenschappers. In het toepassingsscenario “autonoom onderwaterbedrijf” onderhouden robotische onderwatersystemen de fundamenten van een offshore windturbine. Ze kunnen zelfstandig in de diepzee navigeren en indien nodig ook ondersteuning vragen van duikers of op afstand bediende systemen.
Technische hindernissen
De onderzoekers geven toe dat er nog een aantal hindernissen te overwinnen zijn voordat dergelijke systemen daadwerkelijk kunnen worden gebruikt. Een van deze hindernissen is autonoom leren in onbekende omgevingen, een andere is de samenwerking van onafhankelijke robots met mensen.
“Wat als meerdere mensen hulp nodig hebben, maar de robot kan maar voor één persoon zorgen?”
“De eisen die aan leersystemen worden gesteld, zijn bijzonder hoog in vijandige omgevingen: ze moeten intelligent en tegelijkertijd robuust zijn tegen extreme omstandigheden en in staat zijn om onder onvoorspelbare omstandigheden zelfstandig te functioneren”, zegt Jürgen Beyererer, hoofd van de werkgroep Levensvijandige Omgevingen van het leersysteemplatform. “Tot die tijd kunnen AI-gebaseerde systemen op afstand worden bediend door hulpverleners en kunnen de verzamelde gegevens worden gebruikt voor de ontwikkeling van intelligente functies. Geleidelijk aan bereiken de systemen een hogere mate van autonomie en kunnen ze zichzelf verder verbeteren door middel van machinaal leren”.
Bureaucratische hindernissen
Naast de technische uitdagingen moet ook de hoe-vraag worden opgehelderd. En: wie draagt de verantwoordelijkheid? Hoe zit het met aansprakelijkheid en verzekering? Wat gebeurt er als deze systemen schade veroorzaken? Hoe bescherm je jezelf tegen diefstal? Dit zijn slechts enkele van de vragen die rijzen voordat dergelijke systemen daadwerkelijk worden gebruikt. In de internationale toepassingsgebieden doet zich ook de kwestie van de regeling van eigendomsrechten voor. “Zo behoren onbemande systemen volgens het huidige internationale zeerecht tot de vinder in internationale wateren.”
Bovendien kan de verwerking van persoonsgegevens tot problemen op het gebied van privacy en gegevensbescherming leiden. “Dergelijke gevallen kunnen zich voordoen wanneer leersystemen worden gebruikt bij rampenbestrijding of brandweeroperaties en gegevens van de getroffen mensen worden opgepikt en doorgegeven. Daarnaast moet er ook een formeel kader “met technische, juridische en ethische niveaus” worden gevonden voor een situatie waarin meerdere mensen hulp nodig hebben, maar de robot maar voor één persoon kan zorgen.
Ook al zijn er oplossingen gevonden voor al deze vragen, één ding is zeker, ondanks alle kunstmatige intelligentie. Menselijke intelligentie zal onmisbaar blijven. KIT-onderzoekers zijn zich hiervan terdege bewust. “Het staat buiten kijf dat de mens als operationele kracht en besluitvormer ook in de toekomst niet vervangbaar zal zijn – vooral niet bij operaties om mensenlevens te redden.”
.
Als je dit artikel leuk vindt, lees dan ook:
