Fremtidens roboter: Selvlærende systemer revolusjonerer medisin og omsorg!

Fremtidens roboter: Selvlærende systemer revolusjonerer medisin og omsorg!

28. mars 2025 publiserte forskere Læringssystemer plattform en banebrytende hvitbok om integrering av kunstig intelligens (AI) i robotikk. Spesielt fremheves potensialet til adaptive roboter som både kan lære selvstendig og jobbe sammen med mennesker. Medforfatter av rapporten er prof. Dr. Elsa Kirchner, som leder arbeidsgruppen "Medical Technology Systems" ved Universitetet i Duisburg-Essen. I sin forskning undersøker Kirchner hvordan roboter kan designes mer effektivt for å møte kravene til et bredt spekter av bruksområder.

Kirchner gjør det klart at modulære og universelle overordnede systemer er avgjørende for å utvikle kostnadseffektive løsninger og lette teknologioverføring mellom ulike sektorer. Dette gjelder både for medisin og for innovative teknologier som eksoskeletons, som potensielt kan brukes i romfart. Arbeidet deres støttes av plattformen, et landsomfattende nettverk av eksperter fra forskjellige områder som har som mål å posisjonere Tyskland som en pioner innen området for pålitelig AI.

Veien til mer fleksible robotsystemer

Hvitboken tar for seg det presserende behovet for å fremme fleksible og tilpasningsdyktige robotsystemer som kan forbedre funksjonene deres gjennom interaktiv læring. I fremtiden vil roboter kunne lære gjennom tale, gester og direkte interaksjon med mennesker og tilpasse seg en rekke oppgaver og miljøer. Det er spesielt fokus på bruksområder som sykepleie, medisinsk teknologi og håndverk, hvor intelligente systemer kan avlaste arbeidstakere.

Fremskrittene innen maskinlæring og de tilhørende fallende kostnadene for roboter og deres komponenter er spesielt interessante. Denne utviklingen, kombinert med kraftige dataarkitekturer, gjør roboter i stand til å løse komplekse problemer i sanntid. I følge hvitboken lærer roboter gjennom demonstrasjon og menneskelig tilbakemelding, noe som kan revolusjonere deres integrering i sykepleieaktiviteter. Dette kan gi pleiepersonalet mer tid til sine kjerneoppgaver mens robotene tar på seg enkle oppgaver.

Teknologiske og sosiale utfordringer

Selv om Tyskland har et stort potensial innen robotikk, møter det intens internasjonal konkurranse. Learning Systems-plattformen understreker behovet for tverrfaglig forskning for å utvikle sikre og menneskesentrerte læringsalgoritmer. Tillit til robotapplikasjoner er en sentral sak som må fremmes gjennom transparente og forståelige teknologier. Hvitboken gir utviklingsideer, inkludert brukseksempler fra landbruk, helsevesen og resirkulering, og viser hvordan adaptive roboter kan bidra til å optimalisere disse sektorene i nær og fjern fremtid.

Utfordringene og rammebetingelsene for utviklingen av disse systemene er komplekse, noe som er tydelig skissert i publikasjonen datert 20. mars 2025. Det understrekes at teknologiske, sosiale og økonomiske aspekter må tas i betraktning for å utnytte det fulle potensialet til adaptive robotsystemer. Plattformens mål er fortsatt klart: å designe fremtidsrettet, pålitelig og interaktiv robotikk som er gunstig for både samfunnet og økonomien.