idw – Informationsdienst Wissenschaft

Nachrichten, Termine, Experten

Grafik: idw-Logo
Grafik: idw-Logo

idw - Informationsdienst
Wissenschaft

Science Video Project
idw-Abo

idw-News App:

AppStore

Google Play Store



Instance:
Share on: 
08/02/2022 15:33

Wie intelligente Roboter schneller lernen. Projekt "AI in the Loop" von DLR, Hochschule Mittweida und IAV gestartet.

Helmut Hammer Hochschulinformation
Hochschule Mittweida – University of Applied Sciences

    Über die im gemeinsamen Projekt „AI in the Loop“ des Instituts für KI-Sicherheit am Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR), der Hochschule Mittweida und des Engineering-Spezialisten IAV entstehenden Forschungsumgebungen sollen Wissenschaftler:innen die Interaktion von KI-Anwendungen und KI-Anwendenden im Alltag unmittelbarer beobachten können. KI-Algorithmen werden dort im realen Umfeld direkt auf autonom- bzw. selbstfahrenden Robotern oder ähnlichen Fahrzeugen trainiert. Anpassung und Optimierung der Anwendungen im Blick auf mehr Sicherheit, Fehlerfreiheit und Zuverlässigkeit sollen so schneller vollzogen und mehr Akzeptanz und Vertrauen bei den Anwendenden geschaffen werden.

    Künstliche Intelligenz (KI) hat ein großes Vorbild: die menschliche Intelligenz. KI imitiert die kognitiven Fähigkeiten des Menschen und lernt durch Erfahrung dazu, beispielsweise bei der Interaktion mit ihrer Umgebung – anderen Maschinen, aber vor allem auch Menschen. Erst, wenn ein reibungsloser Ablauf zuverlässig sichergestellt werden kann, lässt sich KI in diversen Anwendungsfeldern, wie etwa beim autonomen Fahren, selbstfahrenden Robotern in der Logistik oder zukünftig auch in der Pflege gezielt einsetzen. Wie im menschlichen Miteinander sind KI-Anwendungen im Alltag des Menschen auf Vertrauen und Akzeptanz angewiesen.

    Die Partner von "AI in the Loop" bauen an der Hochschule Mittweida und beim DLR Forschungsumgebungen auf. KI-Algorithmen sollen dort im realen Umfeld direkt auf autonom- bzw. selbstfahrenden Robotern oder ähnlichen Fahrzeugen trainiert werden. Um die Trainingsschleifen (Loops) durchzuführen, ist eine aufwendige Infrastruktur nötig. Sie besteht aus verschiedenen Cloud-Services und einer speziellen Softwareumgebung auf den Robotern, die das Erstellen, Testen, Ausführen und Aufzeichnen realisiert. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der direkten Rückkopplung des Verhaltens der angepassten KI-Algorithmen in eine reale Umgebung und auf der Frage, wie damit die Vertrauenswürdigkeit und Zuverlässigkeit der eingesetzten KI signifikant verbessert werden kann.

    Prof. Dr.-Ing. Alexander Lampe, Professur Signal- und Systemtheorie an der Fakultät Ingenieurwissenschaften der Hochschule Mittweida und Projektleiter von „AI in the Loop“, erklärt: „Bisher werden KI-Algorithmen mit aufgezeichneten Datensätzen in einer separaten, künstlichen Umgebung angelernt beziehungsweise trainiert. Mit den Erkenntnissen aus ‚AI in the Loop‘ können wir neue Verfahren und Algorithmen entwickeln, die das selbstständige Lernen und Optimieren in realer Umgebung ermöglichen.“

    Der erste Schritt ist der Aufbau eines Reallabors am Institut für KI-Sicherheit des DLR. An selbstfahrenden Service-Robotern werden dort die neuen Trainings- und Implementierungsverfahren erprobt. Vorbereitet wird der Aufbau im Innovationslabor „Menschen, Roboter und KI“ der Hochschule Mittweida, wo erste Tests mit den Robotern auf der Agenda stehen. Der Industriepartner IAV stellt dabei den Forschungspartnern eine hochmoderne Software-Management-Umgebung zur Verfügung, mit der kontinuierlich neue Software auf die Roboter ausgerollt und der Ausführungsstatus beobachtet werden kann. So lassen sich die komplexen Experimente sehr effizient, zielgerichtet und schnell durchführen.

    Über die Projektpartner:

    Das DLR Institut für KI-Sicherheit ist in Sankt Augustin und Ulm angesiedelt und entwickelt Methoden und Technologien für den zuverlässigen und sicheren Einsatz von KI. Sicher sowohl im Sinne des Schutzes vor äußeren Angriffen (Security) als auch der Betriebssicherheit (Safety). Die Wissenschaftler:innen beschäftigen sich gleichermaßen mit Grundlagenforschung zur künstlichen Intelligenz als auch mit anwendungsorientierten und praxisnahen Entwicklungen. Dabei spielen Fragen der Datensouveränität, Transparenz und geteilten Nutzung – die Grundlagen einer automatisierten vernetzten Industrie 4.0 und neuer digitaler Dienste – eine große Rolle.
    Innerhalb des DLR ist das Institut bereichsübergreifend in den Feldern Luftfahrt, Raumfahrt, Energie und Verkehr tätig. Über externe Kooperationen und Projekte mit der Industrie kommen weitere Einsatzfelder dazu, die eine hohe wirtschaftliche und gesellschaftlich Relevanz haben. Entsprechend werden neben sicherheitskritischen Aspekten auch Fragestellungen zu Ethik, Recht und Gesellschaft gezielt berücksichtigt.

    Die IAV GmbH Ingenieurgesellschaft Auto und Verkehr ist mit mehr als 7.600 Mitarbeiter:innen einer der weltweit führenden Engineering-Partner der Automobilindustrie. Das Unternehmen entwickelt seit über 35 Jahren innovative Konzepte und Technologien für zukünftige Fahrzeuge und setzte 2021 ca. 863 Mio. Euro um. Zu den Kunden zählen weltweit alle namhaften Automobilhersteller und Zulieferer. Neben Fahrzeug- und Antriebsentwicklung ist IAV bereits frühzeitig in die Elektromobilität und das autonome Fahren eingestiegen und ist heute einer der führenden Entwicklungsdienstleister auf diesen Gebieten. Neben den Entwicklungszentren in Berlin, Gifhorn und Chemnitz/Stollberg verfügt IAV über weitere Standorte u.a. in München, Sindelfingen und Ingolstadt sowie in Europa, Asien und auch in Nord- und Südamerika.

    Die Hochschule Mittweida ist mit rund 6.900 Studierenden eine der größten Hochschulen in Sachsen. Forschungsschwerpunkte sind unter anderem Angewandte Informatik sowie Produkt- und Prozessentwicklung, die über die anwendungsnahe Forschung im Bereich KI/Machine Learning interdisziplinär verbunden sind. Zahlreiche Nachwuchsforscher:innen analysieren unter Mitwirkung des Instituts für Computational Intelligence und Machine Learning der Hochschule (SICIM) unterschiedliche Anwendungsszenarien und entwickeln hierfür Lösungen mit Hilfe des Maschinellen Lernens. Die Zuverlässigkeit, Sicherheit und Interpretierbarkeit der entstehenden KI-Anwendungen sind dabei besondere Schwerpunkte der Forschung.

    Die Hochschule Mittweida und IAV arbeiten in Forschung und Weiterqualifizierung zusammen. So finanziert IAV zwei Stiftungsprofessuren an der Fakultät Ingenieurwissenschaften, und die Hochschule qualifiziert im Masterprogramm Vernetzte Intelligente Systeme Ingenieur:innen von IAV für die Entwicklungsarbeit an der Mobilität der Zukunft.

    Ansprechpartner:innen

    Helen Schilcher, Referentin KI-Sicherheit & Öffentlichkeitsarbeit
    Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e. V. (DLR)
    Institut für KI-Sicherheit in Sankt Augustin & Ulm
    Helen.Schilcher@dlr.de
    Telefon +49 22 03 601-44 43

    Helmut Hammer, Pressesprecher
    Hochschule Mittweida
    presse@hs-mittweida.de
    Telefon +49 37 27 58-12 26


    Contact for scientific information:

    Prof. Dr.-Ing. Falk Langer
    Stiftungsprofessur Connectivity und Services Automotive Software
    Fakultät Ingenieurwissenschaften, Hochschule Mittweida
    falk.langer@hs-mittweida.de
    Telefon +49 37 27 58-10 05


    Images

    Criteria of this press release:
    Journalists, Scientists and scholars, Students
    Information technology, Mathematics, Traffic / transport
    transregional, national
    Research projects
    German


     

    Help

    Search / advanced search of the idw archives
    Combination of search terms

    You can combine search terms with and, or and/or not, e.g. Philo not logy.

    Brackets

    You can use brackets to separate combinations from each other, e.g. (Philo not logy) or (Psycho and logy).

    Phrases

    Coherent groups of words will be located as complete phrases if you put them into quotation marks, e.g. “Federal Republic of Germany”.

    Selection criteria

    You can also use the advanced search without entering search terms. It will then follow the criteria you have selected (e.g. country or subject area).

    If you have not selected any criteria in a given category, the entire category will be searched (e.g. all subject areas or all countries).