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Forschungsprojekt zu lernenden Assistenzrobotern

Die Carl-Zeiss-Stiftung fördert das Projekt "Responsable and Scalable Learning for Robots Assisting Humans" (ReScaLe) der Universität Freiburg. Der Verbund forscht an neuen Lernmethoden, damit Menschen und Roboter künftig noch enger zusammenarbeiten können.

Insgesamt erhält ReScaLe in den kommenden sechs Jahren fünf Millionen Euro von der Carl-Zeiss-Stiftung. Das Projekt soll das Profilfeld "Datenanalyse und Künstliche Intelligenz" der Universität Freiburg stärken und wird im Forschungsgebäude 'Intelligent Machine-Brain Interfacing Technology' (IMBIT) angesiedelt sein.

Prof. Dr. Wolfram Burgard, Sprecher des Zentrums BrainLinks-BrainTools und Leiter der Arbeitsgruppe Autonome Intelligente Systeme am Institut für Informatik der Universität Freiburg, hierzu: "Wir freuen uns sehr, dass unser Konzept ausgewählt wurde. Die Förderung der Carl-Zeiss-Stiftung wird unsere Forschung an KI-basierten Robotern stärken und hilft dabei, den Fortschritt hin zu autonomen und anpassungsfähigen Servicerobotern voranzutreiben."

KI-basierte Roboter sollen zahlreiche Aufgaben in unserer Gesellschaft unterstützen, indem sie beispielsweise den Menschen assistieren oder Produktionsprozesse effizienter gestalten. Um sie integrierbarer für den Alltag zu gestalten, wird ReScaLe zum einen die noch bestehenden technischen Herausforderungen im Bereich des maschinellen Lernens bearbeiten. Zum anderen wird das Projekt auch soziale, ethische und rechtliche Aspekte berücksichtigen, um das Vertrauen in diese Systeme zu stärken.

Aufgaben durch Vorführen erlernen

Innovative Methoden des maschinellen Lernens sollen ReScaLe-Robotern die Möglichkeit geben, Aufgaben von Menschen zu erlernen, indem sie ihnen vorgeführt werden. Damit Roboter die Lernaufgabe effizient erfüllen können, entwickeln die Projektbeteiligten neue Ansätze, um die Anzahl der erforderlichen Demonstrationen zu minimieren. Dazu sollen neuartige unüberwachte und selbstüberwachte Deep-Learning-Methoden eingeführt werden, die nur eine kleine Menge an kommentierten Daten benötigen. Weitere innovative Verfahren unterstützen das Deep-Learning zudem im Umgang mit Unsicherheiten, um die Dateneffizienz noch weiter zu verbessern.

Gleichzeitig soll ReScaLe den Weg für verantwortungsvolle KI- und Roboteranwendungen auf der Grundlage der Menschenrechte ebnen und einen integrierten mehrstufigen Ansatz verfolgen, der die ethisch-rechtlichen normativen Anforderungen in Verbindung mit den Risiken für die zentralen Rechte und Interessen sowie die nutzerorientierten Designanforderungen berücksichtigt. / GH

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