AG 7: Lernfähige Robotiksysteme

Lernfähige Robotiksysteme sind als physische, technische Systeme zu verstehen und stellen verkörperte KI dar. Dadurch sind sie in der Lage, in der physischen Welt zu agieren. Sie können zum Wohl von Menschen, Gesellschaft und Wirtschaft effizient und sicher in komplexen Umgebungen eingesetzt werden – sei es direkt am Menschen, in sozialen Umgebungen, in denen viele Menschen miteinander interagieren oder in Umgebungen, die für den Menschen gefährlich oder schlecht erreichbar sind. Schon heute werden Robotiksysteme zunehmend in Umgebungen eingesetzt, in denen dies noch vor einigen Jahren nicht denkbar erschien – etwa als am Körper tragbare Systeme in der Rehabilitation oder zur Arbeitserleichterung in der Logistik, als Putz- bzw. Gartenroboter im Alltag oder für die maßgeschneiderte Produktion im Mittelstand bzw. im Handwerk. Neuere Entwicklungen in der Lern- und Anpassungsfähigkeit von Robotersysteme bergen ein enormes Potenzial.

Themen und Organisation der Arbeitsgruppe

Die Arbeitsgruppe „Lernfähige Robotiksysteme“ widmet sich dem Nutzen und dem Potenzial von lernfähigen Robotiksystemen für Wirtschaft und Gesellschaft. Sie thematisiert auch Herausforderungen und Kontrollmöglichkeiten solcher Systeme und skizziert mögliche Geschäftsmodelle.

Elsa Kirchner

Jürgen Beyerer

Mitglieder der Arbeitsgruppe

  • Prof. Dr.-Ing. Alin Albu-Schäffer
  • Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR)
  • Prof. Dr.-Ing. Tamim Asfour
  • Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
  • Prof. Dr. Sven Behnke
  • Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn
  • Dipl.-Ing. Gunnar Bloss
  • werk5 GmbH
  • Prof. Dr. rer. nat. Thomas Deserno
  • Technische Universität Braunschweig
  • Dr.-Ing. Jeronimo Dzaack
  • ATLAS ELEKTRONIK GmbH
  • Dr. Thomas Egloffstein
  • ICP Ingenieurgesellschaft mbH
  • Dr. -Ing. Michael Gustmann
  • Kerntechnische Hilfsdienst GmbH
  • Prof. Dr. Verena Hafner
  • Humboldt-Universität zu Berlin
  • Prof. Dr. Frank Kirchner
  • Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI)
  • Dr. Dorothea Koert
  • Technische Universität Darmstadt
  • Prof. Dr. Andreas Nüchter
  • Universität Würzburg
  • Pierre Prasuhn
  • Fraunhofer Gesellschaft (für das Lenkungskreis-Mitglied Reimund Neugebauer)
  • Dr.-Ing. Hauke Speth
  • Institut der Feuerwehr NRW
  • Dr. Sirko Straube
  • Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI)
  • Dr.-Ing. Igor Tchouchenkov
  • Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB
  • Prof. Dr. Oskar von Stryk
  • Technische Universität Darmstadt
  • Dr. Armin Wedler
  • Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR)
  • Martin Zimmermann
  • imsimity GmbH

Von den aufgeführten Personen liegt uns ein schriftliches Einverständnis zur Veröffentlichung ihrer Daten gemäß DSGVO vor. Diese Mitgliederliste stellt einen Auszug dar und wird laufend vervollständigt.

Leitfragen der Arbeitsgruppe

  • Welchen Nutzen und welches Potenzial haben lernfähige Robotiksysteme für Wirtschaft und Gesellschaft (z.B. in der Medizintechnik, in der Produktion, im Alltag oder in lebensfeindlichen Umgebungen)?
  • Wie können sich lernfähige Robotiksysteme an Erwartungen und Bedürfnisse des Menschen und an Anforderungen komplexer Umgebungen anpassen?
  • Welche Geschäftsmodelle können durch die Lern- und Anpassungsfähigkeit von Robotiksystemen entstehen?
  • Welche Voraussetzungen bestehen für die Forschung und Entwicklung von lernfähigen Robotiksystemen sowie für ihren Einsatz in physischen Umgebungen?
  • Welche Herausforderungen entstehen durch den Einsatz lernfähiger Robotiksysteme?
  • Welche Kontrollmöglichkeiten gibt es für die Lern- und Adaptionsfähigkeit von Robotiksystemen, sodass ein sicherer und verlässlicher Einsatz ermöglicht wird?

Ergebnisse und Beiträge der Arbeitsgruppe

  • Publikationen

  • Anwendungsszenarien

  • Expertise

  • Videos

Schnelle Hilfe beim Rettungseinsatz

Factsheet (269,4 KiB)

Infografik (1,2 MiB)

Unter Wasser autonom unterwegs

Factsheet (122,7 KiB)

Infografik (1,4 MiB)

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Koordination der Arbeitsgruppe in der Geschäftsstelle der Plattform Lernende Systeme: Dr. Maximilian Hösl