Fremtidens robotter: Selvlærende systemer revolutionerer medicin og pleje!

Fremtidens robotter: Selvlærende systemer revolutionerer medicin og pleje!

Den 28. marts 2025 offentliggjorde forskere Læringssystemer platform en banebrydende hvidbog om integration af kunstig intelligens (AI) i robotteknologi. Specielt fremhæves potentialet i adaptive robotter, der både kan lære selvstændigt og arbejde sammen med mennesker. Medforfatter til rapporten er prof. Dr. Elsa Kirchner, som leder arbejdsgruppen "Medical Technology Systems" ved University of Duisburg-Essen. I sin forskning undersøger Kirchner, hvordan robotter kan designes mere effektivt til at opfylde kravene fra en lang række anvendelsesområder.

Kirchner gør det klart, at modulære og universelle overordnede systemer er afgørende for at udvikle omkostningseffektive løsninger og lette teknologioverførsel mellem forskellige sektorer. Det gælder både for medicin og for innovative teknologier som eksoskeletoner, som potentielt kan bruges i rumfart. Deres arbejde er understøttet af platformen, et landsdækkende netværk af eksperter fra forskellige områder, der har til formål at positionere Tyskland som en pioner inden for troværdig AI.

Vejen til mere fleksible robotsystemer

Hvidbogen adresserer det presserende behov for at fremme fleksible og tilpasningsdygtige robotsystemer, der kan forbedre deres funktioner gennem interaktiv læring. I fremtiden vil robotter være i stand til at lære gennem tale, fagter og direkte interaktion med mennesker og tilpasse sig en række forskellige opgaver og miljøer. Der er særligt fokus på anvendelsesområder som sygepleje, medicinsk teknologi og håndværk, hvor intelligente systemer kan aflaste arbejderne.

Fremskridtene inden for maskinlæring og de dermed forbundne faldende omkostninger for robotter og deres komponenter er særligt interessante. Denne udvikling kombineret med kraftfulde computerarkitekturer gør robotter i stand til at løse komplekse problemer i realtid. Ifølge hvidbogen lærer robotter gennem demonstration og menneskelig feedback, hvilket kan revolutionere deres integration i sygeplejeaktiviteter. Dette kunne give plejepersonalet mere tid til deres kerneopgaver, mens robotterne påtager sig simple opgaver.

Teknologiske og sociale udfordringer

Selvom Tyskland har et stort potentiale inden for robotteknologi, står det over for intens international konkurrence. Learning Systems platformen understreger behovet for tværfaglig forskning for at udvikle sikre og menneskecentrerede læringsalgoritmer. Tillid til robotapplikationer er et centralt emne, som skal fremmes gennem gennemsigtige og forståelige teknologier. Hvidbogen giver udviklingsideer, herunder anvendelseseksempler fra landbrug, sundhedspleje og genbrug, og viser, hvordan adaptive robotter kan hjælpe med at optimere disse sektorer i nær og fjern fremtid.

Udfordringerne og rammebetingelserne for udviklingen af ​​disse systemer er komplekse, hvilket tydeligt fremgår af publikationen af ​​20. marts 2025. Det understreges, at der skal tages højde for teknologiske, sociale og økonomiske aspekter for at udnytte det fulde potentiale i adaptive robotsystemer. Platformens mål er fortsat klart: at designe fremtidsorienteret, troværdig og interaktiv robotteknologi, der er gavnlig for både samfundet og økonomien.