Artificial Intelligence Challenge: Das sind die Finalisten des KUKA Innovation Award 2021

Implizites Wissen statt aufwendiger Programmiercodes: Das Ziel des Teams von der Brandenburg University of Technology Cottbus-Senftenberg ist eine intelligente Roboterprogrammierung auf Basis von manuellen Fertigungssequenzen. Die Fertigungsschritte werden mit innovativen Datenhandschuhen aufgenommen und mithilfe eines KI-basierten Systems auf dem Industrieroboter reproduziert. Der Bediener wird von der Notwendigkeit befreit, explizit zu formulieren, was die Aufgabe ist und wie der Roboter sie auszuführen hat. Stattdessen wird auf das implizite Wissen des Bedieners während des manuellen Fertigungsprozesses zugegriffen. Mit diesen Informationen wird automatisch eine entsprechende Skill-Sequenz erzeugt und der Roboter erledigt seine Aufgabe, ohne dass eine einzige Zeile Code geschrieben werden muss.

Menschen können nicht einsehbare Behältnisse meist problemlos mit der Hand erkunden und Gegenstände greifen, ohne hinzusehen. Die Applikation des internationalen Forscherteams vom Indian Institute of Science sowie dem US-amerikanischen Massachusetts Institute of Technology zielt darauf ab, Robotern solche Fähigkeiten zu verleihen. Ziel ist es, dass Roboter Objekte in einer nicht einsehbaren Umgebung erkunden, erkennen und greifen, indem sie den Tastsinn nutzen. Dafür entwickelt das Team BlindGrasp einen neuartigen Greifer mit taktilen Sensorfähigkeiten, der Kontakt- und Näherungsinformationen sammelt. Diese Daten, gekoppelt mit den sensitiven Fähigkeiten des KUKA Leichtbauroboters LBR iiwa, werden von einer Komponente für maschinelles Lernen verwendet, um Richtlinien für die Bewegung zu finden und damit die Umgebung sicher zu erkunden und Objekte zu greifen.

Das Ziel von Chorrobot von der belgischen Katholieke Universiteit Leuven Flanders Make@KU Leuven ist es, künstliche Intelligenz zu nutzen, um die Produktivität von Automobilherstellern sowie kleinen und mittleren Unternehmen zu erhöhen, indem der Einsatz von zweihändigen Robotermanipulationsaufgaben erleichtert und beschleunigt wird. Das Konzept ermöglicht es Anwendern ohne umfangreiche Kenntnisse in der Robotik, einige Aspekte der Aufgabe zu demonstrieren und andere Aspekte intuitiv über eine grafische Benutzeroberfläche zu spezifizieren. Dieser Ansatz erleichtert die Inbetriebnahme anspruchsvoller zweihändiger Aufgaben, einschließlich vorrichtungsloser Montagevorgänge, die nicht starre und nicht fixierte Elemente beinhalten, sowie zweihändige Inspektionsvorgänge in unstrukturierten Umgebungen.

Gerade während der Corona-Pandemie könnten kollaborative Roboter dazu beitragen, die Interaktionen zwischen Menschen zu reduzieren. Allerdings ist die Programmierung solcher Maschinen für eine Reihe von Aufgaben immer noch sehr aufwändig. Das Team vom A*STAR Institute for Infocomm Research in Singapur entwickelt einen programmierfreien Ansatz, der sich auf die neuesten Entwicklungen der KI-Fähigkeiten stützt. Die Technologie ermöglicht eine natürlichere und sicherere Mensch-Roboter-Kollaboration. Damit kann der Roboter den Bediener vor allem in einer Produktionsumgebung mit vielen Varianten und geringen Stückzahlen zu unterstützen. Das Konzept von Team CHRIS besteht aus intuitivem Objekt- und Aufgabenlernen, Verstehen der Aktivitäten sowie multimodaler Wahrnehmung (visuell, taktil und auditiv) und Schlussfolgerungen.

Die Coronavirus-Pandemie und Social Distancing erhöhen die Abhängigkeit von Remote-Arbeit. Doch die Wirkung von Online-Tools für die Bauindustrie ist begrenzt. Team CRC vom Chair for Individualized Production RWTH Aachen University & Robots in Architecture Research integriert daher Automatisierungstechnik in die Online-Zusammenarbeit. Mit Cloud Remote Control können Anwender bequem von zu Hause oder einem internationalen Büro aus Roboter steuern, Prozesse überwachen und Werkzeugwege anpassen. Das erhöht die Zugänglichkeit zur weltweiten Roboterproduktion und fügt Ebenen der Industrie 4.0-Gerätekommunikation und künstliche Intelligenz zur Bahnplanung hinzu. So ermöglicht Cloud Remote Control Teams, sicher auf Distanz zu bleiben und dennoch eng an automatisierter Bauproduktion zusammenzuarbeiten.