Die fortschreitende Forschung in der Robotik öffnet spannende Perspektiven für die Entwicklung intelligenter Maschinen. Ein zentraler Aspekt dieser Diskussion ist der Begriff der verkörperten Intelligenz, der aus der Philosophie und Psychologie stammt. Dies bedeutet, dass intelligentes Verhalten nicht allein durch den Computer, sondern durch die physische Interaktion eines Roboters mit seiner Umwelt hervorgebracht wird. Aktuelle Studien, wie die von Milana und ihren Kollegen aus Stuttgart, den Niederlanden und Belgien, beleuchten, wie Softroboter, die aus weichen Materialien bestehen und sich an biologischen Vorbildern orientieren, diese Prinzipien umsetzen. So nutzen bereits einige Softroboter physikalische Eigenschaften, um Steuerungen zu entwickeln, die keine digitalen Mikrocontroller erfordern, was neue Wege in der Robotik eröffnet berichtet die Universität Freiburg.
Das Team vom Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) hat einen vielversprechenden Fortschritt in der Robotertechnik erzielt. Ihr Roboter Agile Justin kann nun Gegenstände greifen, die ihm zuvor unbekannt waren, und dies ohne visuelle Rückmeldung tun. Der Einsatz von lernender künstlicher Intelligenz ermöglicht es Justin, seine Geschicklichkeit deutlich zu verbessern. So kann der Roboter zwischen verschiedenen Materialien differenzieren und hat durch das Training mit Deep Reinforcement Learning in einer Simulation die Fähigkeit erlangt, die Form und Struktur von Objekten zu erkennen informiert Elektrotechnik Vogel.
Fortschritte in der automatisierten Fertigung
Die Anwendungen dieser Technologien reichen tief in die industrielle Produktion hinein. Eine der herausforderndsten Aufgaben in der Robotik ist das sogenannte „Bin Picking“ – das Greifen und Sortieren von Objekten aus ungeordneten Behältern. Dieses Verfahren hat sich als eine der Königdisziplinen in der Roboterentwicklung etabliert, vor allem, da es traditionell monotone und körperlich anstrengende Arbeiten ersetzt, welche für Roboter ideal geeignet sind stellt das Fraunhofer Institut fest.
Durch künstliche Intelligenz werden Roboter mit der Fähigkeit ausgestattet, Informationen zu erkennen und selbstständig Lösungswege zu entwickeln. Algorithmen, die auf neuronalen Netzen basieren, tragen dazu bei, komplexe Muster und Zusammenhänge in großen Datensätzen zu erkennen. Es wird ein erheblicher Bedarf an Robotersystemen erwartet, die sich in der Lage sind, selbstständig zu konfigurieren, um verschiedene Automatisierungsanforderungen in der Industrie zu erfüllen.
Mit der steigenden Nachfrage nach intelligenten Automatisierungssystemen ist auch die Entwicklung smarter Industrieroboter ein wichtiges Thema. Prognosen zufolge wird der Robotikmarkt bis 2029 eine jährliche Wachstumsrate von 29 % erreichen. Initiativen wie das 2019 gegründete KI-Forschungszentrum „Lernende Systeme und Kognitive Robotik“ des Fraunhofer IPA zielen darauf ab, die Kluft zwischen hochmoderner KI-Forschung und industriellen Anwendungen zu überbrücken.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Robotik nicht nur technologische Innovationen hervorbringt, sondern auch grundlegende Veränderungen in der Art und Weise, wie wir über Intelligenz in Maschinen denken. Der Fortschritt in der Robotik verhält sich dabei wie ein zweischneidiges Schwert, das sowohl Herausforderungen als auch immense Möglichkeiten für die Zukunft bietet.
