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Die ETH Zürich koordiniert das bis 2010 laufende Integrierte Forschungsprojekt BACS (Bayesian Approach to Cognitive Systems), welches die EU im Rahmen ihres sechsten Forschungsrahmenprogramms fördert. Forschende und Unternehmer der Privatwirtschaft arbeiten zusammen an künstlichen Wahrnehmungssystemen, die im Alltag komplexe Aufgaben erledigen könnten. Grundlage dafür ist Bayes Theorem.
Wir sitzen im Fussballstadion und entdecken dort in der 10. Reihe unseren Nachbarn. Wir erkennen ihn mühelos, obwohl er Sonnenbrille und Cap in seinen Clubfarben trägt. Solche Erkennungsprozesse funktionieren dadurch, dass Gehirn, Sinnesorgane und Nervenbahnen Reize aufnehmen und verarbeiten. Sinnesorgane und Gehirn kooperieren dabei und erbringen eine "konstruktive Wahrnehmungsleistung". Zum Schluss erfolgt eine "soziale Wahrnehmung", indem Sprache, Kultur und Gewohnheiten das Aufgenommene formen. Dieses Einordnen von Dingen scheint eine wesentliche Charakteristik menschlicher Intelligenz zu sein, doch dem Roboter bereitet dies "Kopfzerbrechen". Wo ihm Wissen um eine vordefinierte Umgebung fehlt, also eine vorprogrammierte Steuerung nicht möglich ist, versagt er meist kläglich. Gerade ein autonomer, situationsbezogen handelnder Roboter könnte aber für Menschen hilfreich sein.
Unsicherheiten handhaben
Autonome, situationsbezogen handelnde Roboter sind das Thema von BACS (Bayesian Approach to Cognitive Systems), einem mit 7,5 Mio. Euro dotierten Integrierten Projekt im sechsten Forschungsrahmenprogramm der Europäischen Union. Erstmals leitet die ETH Zürich ein EU-Projekt, in welchem Forschende und Unternehmen der Privatwirtschaft zusammen an künstlichen Wahrnehmungssystemen arbeiten, die im Alltag komplexe Aufgaben erledigen könnten. Grundlage dafür ist Bayes Theorem. Der nach Thomas Bayes, einem im 18. Jahrhundert lebenden englischen Mathematiker und presbyterianischen Pfarrer, benannte Satz zeigt Alternativen auf, mit bedingter Wahrscheinlichkeit zu rechnen. Er ist ein Modell für rationales Urteilsvermögen, wenn nur unsichere und unvollständige Informationen verfügbar sind. Bayes Theorem ist auf alle Fragen des Lernens aus Erfahrung anwendbar. In der rund vier Jahre dauernden BACS-Kooperation nutzen die zehn Projektpartner das Theorem, um neuronale Funktionen und kognitive Vorgänge zu modellieren. Damit wollen sie die Wahrnehmung von Lebewesen besser verstehen, bestehende Lernalgorithmen optimieren und künstliche Wahrnehmungssysteme realisieren.
Entscheidungsfreudige Robotersysteme
Die wissenschaftliche Arbeit in BACS rückt Roboter in Griffnähe, die mit lückenhaften Angaben umzugehen wissen, ihre Umgebung analysieren, Wissen situationsbezogen akquirieren, die Daten interpretieren und - gemeinsam mit dem Menschen - Entscheidungen treffen. Konkrete Umsetzungen mit Marktpotenzial sind geplant. "Angepeilt ist ein System für die Fahrassistenz in Personen- und Lastwagen, das mit Kontrollfunktionen und Fahrstrategien Lenkern und Fussgängern mehr Sicherheit bietet", erklärt Roland Siegwart, Professor für Autonome Systeme an der ETH Zürich und BACS-Projektkoordinator. "Ein weiteres Thema sind 3D-Modelle für sicherheitskritische Anwendungen wie die Überwachung von strukturellen Veränderungen in Gebäuden oder Minen und von sicherheitsrelevanten Infrastrukturelementen, beispielsweise in Starkstromleitungen." Bayes alternative Berechnungsmodelle erschliessen der europäischen Industrie Technologievorteile, sowohl für Grossunternehmen wie die Auto- und Mobiltelefon-Branche, als auch für kleine und mittlere Unternehmen, die in Nischenmärkten wie medizinische Betreuung, Inspektion und Überwachung erfolgreich aktiv sind.
Weiter Informationen
Prof. Roland Siegwart
Institut für Robotik und Intelligente Systeme IRIS
Telefon +41 79 214 49 27
rsiegwart@ethz.ch
http://www.bacs.ethz.ch - Website von BACS
Criteria of this press release:
Information technology
transregional, national
Research projects
German
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