Albert-Ludwigs-Universität Freiburg

Forschungsprojekt zu lernenden Assistenzrobotern

Roboter Marvin, Uni Freiburg
© Jürgen Gocke / Universität Freiburg

Die Carl-Zeiss-Stiftung fördert den Forschungsverbund ‚Responsable and Scalable Learning for Robots Assisting Humans‘ (ReScaLe) der Universität Freiburg im Rahmen ihres Programms ‚Wissenschaftliche Durchbrüche in Künstlicher Intelligenz‘.

Der Verbund an der Uni Freiburg forscht an neuen Methoden, um Lernprozesse von Robotern zu verbessern – mit dem Ziel, dass Menschen und Roboter künftig noch enger zusammenarbeiten können. Dafür erhält ReScaLe in den kommenden sechs Jahren 5 Mio. Euro, Wissenschaftler*innen aus sechs Disziplinen sind an dem Projekt beteiligt.

Leiter des Projekts ist Prof. Dr. Wolfram Burgard, Sprecher des Zentrums BrainLinks-BrainTools und Leiter der Arbeitsgruppe Autonome Intelligente Systeme am Institut für Informatik der Universität Freiburg. »Wir freuen uns sehr, dass unser Konzept ‚Responsable and Scalable Learning for Robots Assisting Humans‘ 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, die in häuslichen Umgebungen eingesetzt werden können«, sagt Burgard.

KI-basierte Roboter sollen zahlreiche Aufgaben in der Gesellschaft unterstützen, indem sie beispielsweise den Menschen im Alltag assistieren oder Produktionsprozesse effizienter gestalten – allerdings gehören sie trotz rasanter Forschungsfortschritte noch nicht zum Alltag. 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.

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, entwickelt ReScaLe neue Ansätze, um die Anzahl der erforderlichen Demonstrationen zu minimieren. Das Forschungsprojekt wird neuartige unüberwachte und selbstüberwachte Deep-Learning-Methoden einführen, 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.
ReScaLe wird gleichzeitig 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 Nutzer*innen-orientierten Designanforderungen berücksichtigt. Speziell zugeschnittene partizipative Aktivitäten zur Öffentlichkeitsarbeit begleiten das Projekt, um die Akzeptanz in der Gesellschaft zu fördern und eine bidirektionale Kommunikation mit den Forschenden zu ermöglichen.

An ReScaLe beteiligen sich Forscherinnen und Forscher aus den Bereichen Informatik, Ethik, Mensch-Maschine-Interaktion, Recht, Mathematik und Robotik.

Die Carl-Zeiss-Stiftung hat sich zum Ziel gesetzt, Freiräume für wissenschaftliche Durchbrüche zu schaffen. Sie unterstützt sowohl Grundlagenforschung als auch anwendungsorientierte Forschung und Lehre in den MINT-Fachbereichen (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften und Technik). Die Carl-Zeiss-Stiftung ist die älteste private wissenschaftsfördernde Stiftung in Deutschland.


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