Die Technologien hinter dem Aufstieg der Roboter

Die Roboterrevolution wird kommen, ob wir darauf vorbereitet sind oder nicht. Die intelligenten, selbstlernenden Maschinen sind bereits in unserem Zuhause, unseren BĂŒros und im öffentlichen Raum. Doch welche Technologien stecken im Einzelnen hinter dieser rasanten Entwicklung? Und was kommt als NĂ€chstes?


Es gibt keine Branche, in der nicht irgendeine Form von Robotik eingesetzt wĂŒrde. Lagerroboter kĂŒmmern sich um Bestellungen und Drohnen liefern Pakete aus. Roboterarme fĂŒhren Operationen aus und Benotungssysteme auf Roboterbasis bewerten SchĂŒlerarbeiten.

Roboter sind heute ĂŒberall. Wir haben einen Punkt erreicht, an dem einige Robotersysteme wie z. B. Geldautomaten und Self-Service-Kassen so weit verbreitet sind, dass Sie kaum noch als Roboter betrachtet werden.

Zweifellos haben wir in den letzten zehn Jahren gewaltige Fortschritte auf diesem Gebiet erlebt. Da liegt es nahe, dass in naher Zukunft weitere Entwicklungen die Gesellschaft verÀndern werden. Die Welt von morgen wird automatisiert, digitalisiert und vernetzt sein.

Aber welche Technologien liegen dieser Revolution zugrunde? Mechanik, Intelligenz und Vernetzung werden unsere Zukunft nachhaltig prÀgen. Schauen wir uns an, wie diese Aspekte zusammenwirken und eine Gesellschaft hervorbringen, in der Roboter allgegenwÀrtig sind.

Robotik

Im Jahr 1961 setzte General Motors erstmals Unimate ein, den ersten industriellen Roboter der Welt. Er war 1.225 Kilogramm schwer und wurde zur Automatisierung des Druckgussverfahrens eingesetzt.

Seitdem haben Roboter industrielle Fertigungsprozesse revolutioniert, da sie bestimmte Aufgaben wesentlich effizienter ausfĂŒhren als Menschen. TĂ€tigkeiten, die das Heben schwerer Lasten und sich wiederholende Bewegungen einschließen, werden jetzt von Maschinen erledigt.

Roboter spielen heutzutage auch außerhalb der industriellen Anwendungen eine wichtige Rolle. Roboter fĂŒr den Einsatz im privaten Bereich, in Unternehmen, als MilitĂ€rroboter sowie autonome Fahrzeuge sorgen in Riesenschritten fĂŒr tiefgreifende VerĂ€nderungen in den jeweiligen Sektoren.

Technologie im Hintergrund

Der SchlĂŒssel fĂŒr den Fortschritt ist die Weiterentwicklung der Sensortechnologien. An die Stelle von Sensoren mit geringer Reichweite und Kameras mit einfacher Auflösung sind kleinere, leistungsstĂ€rkere Werkzeuge getreten. Dank moderner Bewegungs- und Bildverarbeitungssysteme werden Roboter autonomer und können Aufgaben schneller und prĂ€ziser erledigen.

Einige der Robotertechnologien, die aktuell im Einsatz sind:

Robotersicht

Systeme zur optischen Entfernungs- und Geschwindigkeitsmessung (LIDAR, Light Direction and Ranging): Das von FlĂ€chen in der NĂ€he reflektierte Licht wird genutzt, um 3D-Karten der Umgebung zu erstellen 

2D-Sicht: Flache, kalibrierte Vision, die es dem Roboter ermöglicht, LĂ€nge und Breite zu messen, aber nicht die Höhe

3D-Sicht: Normalerweise zwei oder mehr Kameras, die X-, Y- und Z-Achseninformationen fĂŒr eine detailliertere geometrische Darstellung liefern

Roboter-Tonverarbeitung

Mikrofon: Eine Umwandlungseinheit fĂŒr die Analog-zu-digital-Konversion kann in Kombination mit der digitalen Signalverarbeitung eingesetzt werden, um den emotionalen Zustand eines Menschen ĂŒber die Stimme zu erfassen.

RoboterberĂŒhrung

Kapazitive Sensoren: Kapazitive Sensortechnologie, die bereits in Touchscreen-GerĂ€ten eingesetzt wird, hilft Robotern dabei, verschiedene OberflĂ€chen zu erfĂŒhlen.

Roboterwahrnehmung

AnnĂ€herungssensoren: Können auf kapazitiven, induktiven, optischen, Sonar-, Ultraschall- und Lichtwellenleiter-Technologien basieren

Quelle: Leitfaden Robotik und Automatisierung von Distrelec

Roboter in Bewegung

Roboter erscheinen in vielfĂ€ltiger Gestalt. Am bekanntesten ist jedoch der in fiktionalen Darstellungen popularisierte Humanoid, der dem menschlichen Körper nachgebildet ist. Trotz der beeindruckenden Entwicklungen von Ingenieursunternehmen wie Boston Dynamics wird es noch viele Jahre dauern, bis Roboter die fließenden Bewegungen von Menschen nachahmen können.

Doch gemessen an der Technik, die einst den ‚Robot Dance‘ inspirierte, sind wir ein großes StĂŒck vorangekommen. Hier sind einige Beispiele fĂŒr interessante Entwicklungen im Bereich natĂŒrlicher Roboterbewegung.

Insektenbewegung

Forscher am Tokyo Institute of Technology haben neue Möglichkeiten zur Steuerung von mehrbeinigen Robotern gefunden. Sie schlagen vor, mithilfe einer zweistufigen Steuerung ein Netzwerk von nichtlinearen Oszillatoren zu beeinflussen, um verschiedene Gehstile und Haltungen zu einzustudieren. Einfach ausgedrĂŒckt: Sie haben Roboter entwickelt, die sich wie Insekten bewegen.

Diese FĂ€higkeit, natĂŒrliche Gehmuster zu erzeugen, haben sie anhand eines sechsbeinigen ameisenĂ€hnlichen Roboters demonstriert. Die Forscher haben festgestellt, dass der Roboter Gehstile ausfĂŒhren konnte, fĂŒr die er gar nicht explizit entwickelt worden war, die aber bei echten Insekten verbreitet sind. Im Gegensatz zu den meisten Entwicklern, die eine Nachahmung der biologischen Umwelt anstreben, gelang es diesen Forschern, natĂŒrliche Bewegung durch Reverse-Engineering nachzubilden.

Spinnenbewegung

Wissenschaftler haben eine bionische Spinne gebaut, die rollen und krabbeln kann – ein frĂŒher Prototyp ist im Video oben zu sehen. Der Roboter, der den Namen BionicWheelBot trĂ€gt, ist von der Flickflack-Spinne inspiriert. Sie ist bekannt dafĂŒr, dass sie ihre Art, sich zu bewegen, der Bodenbeschaffenheit anpassen kann. Auf unebenem Untergrund lĂ€uft die Spinne normalerweise auf ihren Beinen. Ist der Boden dagegen glatt, spreizt sie die Beine und bewegt sich rollend fort, indem sie gleichsam PurzelbĂ€ume ausfĂŒhrt.

Trotz der acht Beine ist die Roboterversion nicht ganz so furchteinflĂ¶ĂŸend. Zum Gehen verwendet sie alle Beine. Zum Rollen klappt sie sechs ihrer Beine ein und verwendet 15 Motoren sowie die restlichen zwei Beine, um vorwĂ€rts zu springen.

KĂŒnstliche Intelligenz

Schon Roboter mit einfacher Intelligenz können nachweislich zur Steigerung von ProduktivitĂ€t und Effizienz der Gesellschaft beitragen. Doch die Roboter von morgen werden intelligenter sein als je zuvor und ein riesiges Einsatzpotenzial haben. Dies ist zu einem großen Teil auf kĂŒnstliche Intelligenz zurĂŒckzufĂŒhren.

Im Allgemeinen ist KI definiert als die FĂ€higkeit einer Maschine, intelligentes menschliches Verhalten zu imitieren. Oder wie es Nils J. Nilsson, einer der Pioniere der KI-Forschung, ausdrĂŒckt:

„KĂŒnstliche Intelligenz ist die AktivitĂ€t, die eingesetzt wird, um Maschinen intelligent zu machen, und Intelligenz ist die Eigenschaft, die eine EntitĂ€t befĂ€higt, adĂ€quat und vorausschauend in ihrer Umwelt zu funktionieren.“

–Nils J. Nilsson

Daten sind die Hauptwissensquelle fĂŒr KI. Sie sind der Treibstoff, der es der KI ermöglicht, genaue und fundierte Entscheidungen zu treffen. Die Daten werden hĂ€ufig durch verschiedene Quellen modelliert und so bearbeitet, dass aus ihnen das Wissen der KI entsteht.

Unter dem Oberbegriff KI wird eine Reihe spannender Anwendungen entwickelt. Diese sich ergĂ€nzenden Werkzeuge werden mit der Robotik zusammengefĂŒhrt, um völlig neue Roboterfunktionen zu erzielen.

Im Folgenden finden Sie einige Beispiele.

KI-Scanner, die Krankheiten vorhersagen

Wissenschaftler von Verily, der zu Alphabet gehörenden Forschungsorganisation fĂŒr Biowissenschaften, haben einen KI-Algorithmus entwickelt, der Herzerkrankungen durch einen Blick in das Auge eines Patienten vorhersagen kann. Die Software analysiert die Scans der Augen und leitet auf der Grundlage von maschinellem Lernen Eigenschaften wie Alter und Blutdruck ab. Diese Daten werden dann zur Vorhersage des kardiovaskulĂ€ren Risikos verwendet.

Der Algorithmus wurde mit einem medizinischen Datensatz von fast 300.000 Patienten trainiert, der allgemeine medizinische Daten sowie Augenscans umfasste. Dann wurden neuronale Netzwerke verwendet, um aus diesen Informationen Muster zu extrahieren, wobei der Algorithmus lernte, Augendaten mit Metriken fĂŒr Herzkrankheiten zu verknĂŒpfen.

KI, die Stimmen klonen

Baidu hat kĂŒrzlich ein Whitepaper veröffentlicht, in dem die neueste KI-Entwicklung erlĂ€utert wird: Ein Programm, das eine Stimme innerhalb von Sekunden nach dem ersten Hören klonen kann. Es kann nicht nur das Gehörte nachahmen, sondern die Stimme auch so verĂ€ndern, dass sie einem anderen Akzent oder einem anderen Geschlecht entspricht.

Das System nutzt tiefe neuronale Netzwerke, um das Modell auf die Erzeugung von Sprache hin zu schulen. Die Entwicklung von Baidu ist ein großer Schritt im Klonen von Stimmen – frĂŒhere Entwicklungsstufen der Technologie brauchten viel lĂ€nger, um das Modell zu trainieren. Der Voco von Adobe benötigte 2016 zum Beispiel 20 Minuten Audiomaterial der Stimme, um eine imitierte Version zu erzeugen.

KI, die auf Emotionen reagiert

Die Musikdatenspezialisten von Gracenote haben ihren Computern mithilfe von maschinellem Lernen beigebracht, Emotionen in Liedern zu erkennen. Das Team begann mit der Entwicklung einer Taxonomie von Stimmungen, AtmosphĂ€ren und emotionalen QualitĂ€ten, die hĂ€ufig mit Musik verbunden sind. Anschließend verwendete man 40.000 Titel als Beispiele fĂŒr die Stimmungskategorien und speiste sie in das Trainingsset ein. Nachdem das System auf die Titel trainiert worden war, konnte es das Erlernte auf Millionen von Titel anwenden.

Diese Klassifizierungstechnologie wird jetzt von Musikdienstbetreibern verwendet, darunter Apple und Spotify.

Internet der Dinge

Der Markt fĂŒr das Internet der Dinge wird voraussichtlich von 170,6 Milliarden USD im Jahr 2017 auf 561 Milliarden USD im Jahr 2022 wachsen

(Quelle: MarketsandMarkets via ReportLinker)

Vernetzte GerĂ€te verĂ€ndern die Art und Weise, wie unsere WohnhĂ€user, BĂŒros und sogar unsere StĂ€dte funktionieren. TatsĂ€chlich haben viele Kommentatoren das Verschwinden des Begriffs „Internet der Dinge“ vorausgesagt, da in der Welt von Morgen alle GerĂ€te fĂŒr die Vernetzung ausgelegt sein werden.

Ein wichtiger Grund fĂŒr diesen IoT-Boom ist der RĂŒckgang der Preise fĂŒr Vernetzungstechnologie. Sensoren, die Informationen wie Druck, Drehmoment und Temperatur erfassen können, werden immer preiswerter. Dies trĂ€gt auch zu einem expandierenden Robotikmarkt bei.

Im Jahr 2004 betrugen die durchschnittlichen Kosten eines Sensors 1,30 USD. Bis zum Jahr 2020 wird der Preis voraussichtlich auf 0,38 USD sinken.

(Quelle: The Atlas)

Ebenso werden die Preise fĂŒr LIDAR- und Infrarotsensoren um mehr als 90 % fallen. Diese waren bisher die teuersten Komponenten von selbstgesteuerten Robotern. Aufgrund hoher Investitionen in den Markt fĂŒr selbstfahrende Automobile sind die Produktionskosten drastisch gesunken.

Das Wachstum beim Edge Computing wird die Bereitstellung von IoT-Lösungen noch leichter machen. Man kann darin die Light-Variante eines Rechenzentrums sehen.

WĂ€hrend beispielsweise herkömmliche Maschinenoptik separate Kameramodule und Prozessoreinheiten erforderte, kann das Kameramodul beim Edge Computing Daten vorverarbeiten und den Großteil der Verarbeitungslast an die Netzwerkperipherie delegieren.

Dies ist besonders hilfreich fĂŒr Roboter, die KI verwenden (die darauf angewiesen ist, dass große Datenmengen in Echtzeit verarbeitet werden). Die Berechnung wird beschleunigt, was wiederum die Effizienz und die Entscheidungszeit verbessert.

KonnektivitÀt in der Fertigung

Ein neuer Ansatz in der Robotik hat eine innovative Funktion fĂŒr Fertigungsroboter ermöglicht. Die neue Softwareplattform Intera Insights liefert Herstellern wichtige Daten in Echtzeit. Wichtige Leistungsindikatoren wie Kraft, Geschwindigkeit, StĂŒckzahl und Zykluszeit werden ĂŒber ein anpassbares Dashboard auf dem Display des Roboters angezeigt. Diese Entwicklung ermöglicht zum ersten Mal die Datenerfassung von einem kollaborativen Roboter.

Vernetzte Landwirtschaft

Roboter, Drohnen und grĂ¶ĂŸere KonnektivitĂ€t verĂ€ndern die Art, wie Landwirtschaft betrieben wird. Ingenieure an der University of California, Davis, haben einen intelligenten Grubber entwickelt, der UV-Lampen und Kameras verwendet, um speziell behandelte Pflanzen zu identifizieren und (unbehandeltes) Unkraut zu entfernen. Sie hoffen, dass die FunktionalitĂ€t, die diesen Robotern zugrunde liegt, auf andere landwirtschaftliche Aufgaben wie das Aufbringen von Insektiziden ĂŒbertragen werden kann. DarĂŒber hinaus kann die IoT-KonnektivitĂ€t mit anderen autonomen Maschinen wie Traktoren und Drohnen den Bedarf an manuellen ArbeitskrĂ€ften verringern und die Landwirtschaft so unabhĂ€ngiger machen.

Die Zukunft der Roboter

Im Verlauf der Geschichte hat Technologie stets mit den Ausschlag fĂŒr Aufstieg und Untergang von StĂ€dten auf der ganzen Welt gegeben. Der Erfolg der Roboter bestĂ€tigt dieses Muster zweifellos.

In den letzten Jahren sind Mikroprozessoren leistungsstÀrker geworden, die KI hat sich selbst beigebracht, intelligenter zu werden, und Roboter haben ihr Potenzial als wertvolle Automatisierungstools unter Beweis gestellt.

Die technologischen Zukunftstrends wie Robotik, KI und IoT werden sich gegenseitig verstĂ€rken. Sie werden ausschlaggebend dafĂŒr sein, dass unsere StĂ€dte intelligenter werden, spannende neue GeschĂ€ftsprozesse entstehen und Innovationszyklen schneller ablaufen als je zuvor.

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