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Potenziale von KI in lebensbedrohlichen Umgebungen

12. Juni 2019, 11:58 Uhr   |  Davina Spohn

Potenziale von KI in lebensbedrohlichen Umgebungen
© KIT

Bei der Vorstellung ihres Berichtes, machten die Forscher der 'Plattform Lernende Systeme' die Abläufe eines Rückbauprojektes in einem Kernkraftwerk virtuell erlebbar - mithilfe eines VR-Headsets und eines mobilen Roboters.

Ob bei Rettungseinsätzen oder Tiefsee-Inspektionen: Smarte Roboter, die sich auf unbekanntem Terrain zurechtfinden, könnten künftig Menschen bei diesen gefährlichen Arbeiten unterstützen. Potenziale und Nutzen von KI zeigt die 'Plattform Lernende Systeme' an zwei Szenarien auf.

“Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz ist mit enormen Chancen für unsere Gesellschaft verbunden. Gerade im Katastrophenschutz, beim Rückbau von Atomkraftwerken oder in maritimen Bereichen sind die Möglichkeiten groß, Fachkräfte mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz wirksam zu unterstützen“, so Prof. Holger Hanselka, Präsident des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) und Mitglied des Lenkungskreises der ‚Plattform Lernende Systeme‘. “Deshalb hat die Plattform eine interdisziplinäre Arbeitsgruppe eingesetzt, die erörtert, wie Lernende Systeme für lebensfeindliche Umgebungen zum Wohle der Menschen entwickelt und eingesetzt werden können”, so Hanselka weiter. “Gerade bei autonomen Systemen, die wir im Krisenfall einsetzen, wird die IT-Sicherheit enorm wichtig sein. Daher setzt das KIT in seiner Forschung darauf, nicht nur die Außengrenzen eines komplexen IT-Systems zu schützen, sondenr auch jedes einzelne Teil, und bringt insbesondere auch seine Expertise in der IT-Sicherheit in die ‘Plattform Lernende Systeme’ ein.”

Zwei Anwendungsszenarien

In ihrem kürzlicht am KIT vorgestellen Bericht zeigen die Forscher anhand von zwei Anwendungsszenarien auf, wie Künstliche Intelligenz in rund fünf Jahren im Katastrophenschutz sowie bei Erkundungs- und Wartungsmissionen unterstützen kann. Zum ersten Anwendungsszenario:

Anwendungsszenario "Unter Wasser autonom unterwegs"

Anwendungsszenario Unter Wasser 1
Anwendungsszenario Unter Wasser 2
Anwendungsszenario Unter Wasser 3

Alle Bilder anzeigen (4)

Das zweite Anwendungsszenario “Schnelle Hilfe beim Rettungseinsatz” illustriert, wie KI-gestützte Roboter die Feuerwehr am Boden und aus der Luft beim Brand einer Chemiefabrik unterstützen können. Mit Hilfe von Multi-Sensorik sind die Systeme in der Lage, schnell ein detailliertes Lagebild zu erstellen, eine Kommunikations- und Logistikinfrastruktur für Rettungsarbeiten aufzustellen, Verletzte zu suchen sowie Gefahrenquellen zu identifizieren und einzudämmen.

“Die Anforderungen an Lernende Systeme sind in lebensfeindlichen Umgebungen besonders hoch: Sie müssen intelligent und zugleich robust sein gegen Extrembedingungen und sich unter unvorhersehbaren Bedingungen selbständig zurechtfinden”, so Jürgen Beyerer, Leiter der ‘Arbeitsgruppe Lebensfeindliche Umgebungen’ der ‘Plattform Lernende Systeme’ sowie Leiter des Fraunhofer-Instituts für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB und Professor für Interaktive Echtzeitsysteme am KIT. “Bis es soweit ist, können KI-basierte Systeme durch Einsatzkräfte ferngesteuert betrieben werden und die gesammelten Daten in die Entwicklung intelligenter Funktionen einfließen. Nach und nach erreichen die Systeme einen immer höheren Autonomiegrad und können sich schließlich durch maschinelles Lernen selbst weiter verbessern.”

Nischenmarkt mit besonderen Anforderungen

Noch sind Lernende Systeme für den Einsatz in lebensfeindlichen Umgebungen ein Nischenmarkt. Deutschland ist bei der Entwicklung dieser KI-Systeme gut aufgestellt, so die Forscher. Die ‘Arbeitsgruppe Lebensfeindliche Umgebungen’ unter der Leitung von Jürgen Beyerer (KIT und Fraunhofer IOSB) und Frank Kirchner (Robotics Innovation Center, DFKI und Universität Bremen) benennt in ihrem Bericht konkrete Gestaltungsoptionen, um die Chancen von Lernenden Systemen in lebensfeindlichen Umgebungen zu nutzen und mit den selbstlernenden Robotern weltweite Märkte zu bedienen. Diese reichen vom Aufbau geeigneter Infrastrukturen wie umfassende Datenpools und Referenzplattformen über die Förderung von Innovationen etwa durch Wettbewerbe oder Technologiedemonstratoren bis hin zum Schaffen von Standards für Wirtschaft und Forschung sowie die Flexibilisierung des Beschaffungsmarktes.

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