Lernende Systeme in lebensfeindlichen Umgebungen

Editors: Jürgen Beyerer, Frank Kirchner, Igor Tchouchenkov, Sirko Straube, Erduana Shala
series n.n., volume n.n., Karolinenplatz 4 80333 München, 2019. acatech - Deutsche Akademie der Technikwissenschaften.

Abstract

Ob bei der Erkundung von schwer zugänglichem Terrain oder bei Rettungseinsätzen: Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz verspricht in Zukunft auch in lebensfeindlichen Umgebungen nutzbringende Lösungen. Mobile Roboter oder Assistenzsysteme, die sich an veränderte Situationen anpassen, ohne dafür programmiert werden zu müssen, können den Menschen bei Tätigkeiten in gefährlichen Umgebungen wirksam unterstützen – beispielsweise bei Bränden, im Katastrophenschutz oder bei Wartungsarbeiten in der Tiefsee. Derartige Lernende Systeme verringern die Risiken für das eingesetzte Personal, verkürzen die Reaktionszeit bei zeitkritischen Ereignissen und schließen Fähigkeitslücken, in denen der Mensch heute noch nicht angemessen reagieren kann. Damit weisen sie einen hohen gesellschaftlichen Nutzen auf. Zugleich bergen KI-basierte Systeme große Potenziale für Forschung und Wirtschaft: Aufgrund ihrer Lernfähigkeit machen sie Einsätze in gefährlichen oder schwer zugänglichen Umgebungen wesentlich kostengünstiger gegenüber bemannten Missionen – oder überhaupt erst möglich. Für den Einsatz von Lernenden Systemen in lebensfeindlichen Umgebungen sind aus technischer Sicht noch einige Herausforderungen zu bewältigen. Dazu zählt die Gewährleistung von Langzeitautonomie und autonomem Lernen in unbekannten Umgebungen. Zudem gilt es, die Interaktion und Kooperation der selbstständigen Roboter oder Assistenzsysteme mit dem Menschen zu gestalten. Damit Lernende Systeme in lebensfeindlichen Umgebungen verlässlich, sicher und zum Wohle des Menschen zum Einsatz kommen und ihr wirtschaftliches Potenzial ausgeschöpft werden kann, sind einige Voraussetzungen und Rahmenbedingungen zu schaffen.

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A2  - Beyerer, Jürgen
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A2  - Shala, Erduana
TI  - Lernende Systeme in lebensfeindlichen Umgebungen
PY  - 2019
PB  - acatech - Deutsche Akademie der Technikwissenschaften
CY  - Karolinenplatz 4 80333 München
AB  - Ob bei der Erkundung von schwer zugänglichem Terrain oder bei Rettungseinsätzen: Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz verspricht in Zukunft auch in lebensfeindlichen Umgebungen nutzbringende Lösungen. Mobile Roboter oder Assistenzsysteme, die sich an veränderte Situationen anpassen, ohne dafür programmiert werden zu müssen, können den Menschen bei Tätigkeiten in gefährlichen Umgebungen wirksam unterstützen – beispielsweise bei Bränden, im Katastrophenschutz oder bei Wartungsarbeiten in der Tiefsee. Derartige Lernende Systeme verringern die Risiken für das eingesetzte Personal, verkürzen die Reaktionszeit bei zeitkritischen Ereignissen und schließen Fähigkeitslücken, in denen der Mensch heute noch nicht angemessen reagieren kann. Damit weisen sie einen hohen gesellschaftlichen Nutzen auf. Zugleich bergen KI-basierte Systeme große Potenziale für Forschung und Wirtschaft: Aufgrund ihrer Lernfähigkeit machen sie Einsätze in gefährlichen oder schwer zugänglichen Umgebungen wesentlich kostengünstiger gegenüber bemannten Missionen – oder überhaupt erst möglich. Für den Einsatz von Lernenden Systemen in lebensfeindlichen Umgebungen sind aus technischer Sicht noch einige Herausforderungen zu bewältigen. Dazu zählt die Gewährleistung von Langzeitautonomie und autonomem Lernen in unbekannten Umgebungen. Zudem gilt es, die Interaktion und Kooperation der selbstständigen Roboter oder Assistenzsysteme mit dem Menschen zu gestalten. Damit Lernende Systeme in lebensfeindlichen Umgebungen verlässlich, sicher und zum Wohle des Menschen zum Einsatz kommen und ihr wirtschaftliches Potenzial ausgeschöpft werden kann, sind einige Voraussetzungen und Rahmenbedingungen zu schaffen.
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LA  - ger
ER  -
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Beyerer, J., Kirchner, F., Tchouchenkov, I., Straube, S., & Shala, E. (Hrsg.). (2019). Lernende Systeme in lebensfeindlichen Umgebungen. acatech - Deutsche Akademie der Technikwissenschaften. https://robotik.dfki-bremen.de/en/research/publications/10532


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