DFKI: Innovative Methode für sichere, selbstlernende Robotersteuerung

Auch wenn Deep-Learning-Algorithmen zu Recht als Schlüsseltechnologie für die moderne Künstliche Intelligenz (KI) angesehen werden, bieten die Schlussfolgerungen der Verfahren keinen hohen Grad an Sicherheit. Viele Bereiche mit Potential für den Einsatz von KI sind zu risikobehaftet, um von Systemen gesteuert zu werden, die sich nicht verifizieren lassen. Die Bremer Forschungsbereiche des DFKI arbeiten deshalb an einer neuen Methode, um die Vorteile von schnellem, eigenständigem Lernen und verlässlicher Verifikation zu kombinieren. Das Projekt VeryHuman, gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung, soll durch die innovative Methode einen humanoiden Roboter zum Laufen zu bringen.

Die Kombination von subsymbolischen, selbstlernenden Algorithmen und solchen, die auf mathematischen Regeln und Abstraktionen basieren, hat sich als schwierig erwiesen. Die Entscheidungen, die von einem Programm getroffen werden, das Deep Learning einsetzt, basieren nicht auf symbolischen Berechnungen und können deshalb nicht durch logische Regeln erklärt werden. Aus diesem Grund eint das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) die Expertise seiner zwei Forschungsbereiche in Bremen, um eine neue Methode für einen sicheren, selbstlernenden Kontrollmechanismus zu entwickeln. Das Ziel des vierjährigen Projekts ist eine neue, innovative Methode, die einen humanoiden Roboter dazu bringen soll, sicher und stabil zu laufen.

Wie der Name andeutet, ist es ein zentraler Aspekt des Projekts „VeryHuman – Lernen und Verifikation Komplexer Verhalten für Humanoide Roboter“, Steuerungssysteme auf Basis von Künstlicher Intelligenz näher an die Fähigkeiten des Menschen zu rücken. Die Effektivität des neuen Ansatzes wird deshalb anhand eines humanoiden Roboters überprüft, der aufrecht und stabil gehen und, sollte die Methode sich als funktional herausstellen, auch komplexere Bewegungen ausführen soll.

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