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Das Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML präsentiert auf der LogiMAT 2023 eine Box, die alles an Intelligenz implementiert, was ein Roboter zur Erfüllung seiner Aufgaben braucht: Mit »RAI – Remote AI« lassen sich Transportfahrzeuge autonomisieren und mit vielerlei Fähigkeiten ausstatten. Die Entwicklung ist das Ergebnis des Forschungsprojekts 5G-RemRob – gefördert vom nordrhein-westfälischen Wirtschaftsministerium. Die dem Plug-and-Play-Prinzip nahekommende Lösung ist modular anpassbar – und bietet von KI-basierter Bilderkennung bis zur Lokalisierung alles, was das Roboterherz begehrt.
Die Optik hält, was sie verspricht: Die neu entwickelte Lösung »RAI – Remote AI« des Fraunhofer IML erinnert an einen Kopf mit Gesicht und kann in der Tat das Zentrum der (künstlichen) Intelligenz eines Roboters werden. Die 5G-kompatible Box sorgt für ein unkompliziertes Enabling mit Künstlicher Intelligenz (KI) und modular erweiterbaren Fähigkeiten. Dank ihrer Algorithmen zur Lokalisierung werden Roboter in die Lage versetzt, sich an dynamischen Einsatzorten fortzubewegen und Transportaufgaben zu übernehmen. Für die Schnittstelle zum AGV (Automated Guided Vehicle) sind lediglich niederschwellige Software-Anpassungen nötig, die sich schnell und unkompliziert umsetzen lassen. Damit ist die intelligente Box die ideale Lösung für Sensorhersteller, AGV-Produzenten oder auch Endanwender, die vor einem aufwändigen und kostenintensiven Umrüsten ihrer Fahrzeugflotten zurückschrecken.
»Mit ›RAI – Remote AI‹ präsentieren wir ein eindrucksvolles Beispiel, wie Künstliche Intelligenz immer niederschwelliger Einzug in die Logistik hält. Damit kommen wir der Vision von Künstlicher Intelligenz in allem ein großes Stück näher. RAI hat das Potenzial, Fahrzeuge zu einem ›Kollegen Roboter‹ weiterzuentwickeln. Er kann sich auch per 5G mit seiner KI-Cloud oder mit einem Remote User verbinden und dank neuronaler Netze vom Menschen trainiert werden und auf diese Weise den Einstieg in die Welt Künstlicher Intelligenz eröffnen«, erklärt Prof. Michael ten Hompel, geschäftsführender Institutsleiter des Fraunhofer IML.
Der Lernerfolg einzelner Fahrzeuge lässt sich dabei dank des sogenannten Lifelong AI Training auch auf andere Roboter oder sogar eine gesamte Flotte übertragen. Die Mensch-Technik-Interaktion lässt sich per direkter Interaktion über das eingebaute Display oder aber auch über Smart Glasses realisieren, wobei der Mensch per Remote Assistance z. B. eine Fernwartung durchführen kann. Die KI-basierte Objekterkennung ließe sich unter anderem für die Suche nach verlorenen Paketen in einem Verteilzentrum einsetzen. Ein weiteres denkbares Einsatzfeld der Box ist die Kommissionierung: So könnten Roboter mit ihrer Hilfe Kommissionierende anleiten, welches Material sie an welchem Ort als nächstes entnehmen sollen – oder sie könnten erkennen und dokumentieren, welche Materialien aus einem bestimmten Lagerbereich entnommen wurden.
Denkbar ist aber auch eine Vielzahl weiterer Anwendungsfälle. Die Forschenden des Fraunhofer IML haben die Box bewusst als modulares System entworfen, das sich auf die verschiedenen Anforderungen unterschiedlicher Anwender anpassen lässt. Auf der LogiMAT 2023 demonstrieren sie die Box auf einem AGV mit Hub zum Regaltransport, wie es üblicherweise in Krankenhäusern zum Einsatz kommt.
»RAI – Remote AI« benötigt keine eigene Energieversorgung, da sie die notwendige Energie über den Roboter bezieht. Die niederschwellige Anpassung der Software-Schnittstelle zwischen Box und Roboter können die Forschenden bei Bedarf mitübernehmen.
Das Fraunhofer IML präsentiert »RAI – Remote AI« vom 25. – 27. April 2023 auf der LogiMAT in Stuttgart in Halle 1, Stand K61.
RAI: Die KI-basierte Objekterkennung ließe sich unter anderem für die Suche nach verlorenen Paketen ...
Georgios Katsimitsoulias
Fraunhofer IML
Die neu entwickelte Lösung »RAI – Remote AI« des Fraunhofer IML erinnert an einen Kopf mit Gesicht u ...
Georgios Katsimitsoulias
Fraunhofer IML
Merkmale dieser Pressemitteilung:
Journalisten
Informationstechnik, Maschinenbau, Verkehr / Transport
überregional
Forschungsergebnisse, Forschungsprojekte
Deutsch
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