Framtidens robotar: Självlärande system revolutionerar medicin och vård!

Framtidens robotar: Självlärande system revolutionerar medicin och vård!

Den 28 mars 2025 publicerade forskare Lärsystemsplattform en banbrytande vitbok om integrering av artificiell intelligens (AI) i robotik. Speciellt lyfts potentialen hos adaptiva robotar som både kan lära sig självständigt och arbeta tillsammans med människor. Medförfattare till rapporten är prof. Dr. Elsa Kirchner, som leder arbetsgruppen "Medical Technology Systems" vid universitetet i Duisburg-Essen. I sin forskning undersöker Kirchner hur robotar kan designas mer effektivt för att möta kraven från en lång rad applikationsområden.

Kirchner gör det klart att modulära och universella övergripande system är avgörande för att utveckla kostnadseffektiva lösningar och underlätta tekniköverföring mellan olika sektorer. Det gäller både medicin och innovativa teknologier som exoskelett, som potentiellt skulle kunna användas vid rymdresor. Deras arbete stöds av plattformen, ett rikstäckande nätverk av experter från olika områden som syftar till att positionera Tyskland som en pionjär inom området för pålitlig AI.

Vägen till mer flexibla robotsystem

Vitboken tar upp det akuta behovet av att främja flexibla och anpassningsbara robotsystem som kan förbättra sina funktioner genom interaktivt lärande. I framtiden kommer robotar att kunna lära sig genom tal, gester och direkt interaktion med människor och anpassa sig till en mängd olika uppgifter och miljöer. Särskilt fokus läggs på applikationsområden som omvårdnad, medicinteknik och hantverk, där intelligenta system kan avlasta arbetarna.

Framstegen inom maskininlärning och de tillhörande fallande kostnaderna för robotar och deras komponenter är särskilt intressanta. Denna utveckling, i kombination med kraftfulla datorarkitekturer, gör det möjligt för robotar att lösa komplexa problem i realtid. Enligt vitboken lär sig robotar genom demonstration och mänsklig feedback, vilket kan revolutionera deras integration i omvårdnadsverksamhet. Detta skulle kunna ge vårdpersonal mer tid för sina kärnuppgifter samtidigt som robotarna tar sig an enkla uppgifter.

Tekniska och sociala utmaningar

Även om Tyskland har stor potential inom robotik, möter det hård internationell konkurrens. Learning Systems-plattformen betonar behovet av tvärvetenskaplig forskning för att utveckla säkra och människocentrerade inlärningsalgoritmer. Förtroende för robottillämpningar är en central fråga som måste främjas genom transparent och begriplig teknik. Vitboken ger utvecklingsidéer, inklusive tillämpningsexempel från jordbruk, sjukvård och återvinning, och visar hur adaptiva robotar kan hjälpa till att optimera dessa sektorer inom en nära och avlägsen framtid.

Utmaningarna och ramvillkoren för utvecklingen av dessa system är komplexa, vilket tydligt framgår av publikationen daterad 20 mars 2025. Det betonas att tekniska, sociala och ekonomiska aspekter måste beaktas för att kunna utnyttja den fulla potentialen hos adaptiva robotsystem. Plattformens mål är fortfarande tydligt: ​​att designa framtidsinriktad, pålitlig och interaktiv robotik som är gynnsam för både samhället och ekonomin.