Stets zu Diensten: Ihr persönlicher Roboterassistent
sondern (nicht selten inspiriert von fiktiven Charakteren) im wirklichen Leben angekommen. Seit Jahrzehnten haben sie im Leben der Menschen ihren festen Platz. Der erste digitale programmierbare Roboter wurde in den 1950er Jahren entwickelt. Bei Industrierobotern haben sich die Verkaufszahlen bis heute weltweit verdreifacht, sodass sie im Jahr 2018 einen Umsatz von 420 000 erreichten. Und Roboter arbeiten nicht mehr nur an Fließbändern in Fabriken. Vielmehr wird eine neue Generation von Service-Robotern entwickelt – humanoide Roboter, die den Menschen vor allem intuitiv unterstützen, und die interagieren können. Enormes Potenzial haben hier etwa Pflegeroboter. Das EU-finanzierte Projekt APRIL als erstes innovatives Ausbildungsnetzwerk für Europäische Industriedoktorate (Innovative Training Networks European Industrial Doctorate, ITN-EID) im Rahmen der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen ebnet nun den Weg für personalisierte Roboter. „Das Hauptziel von APRIL war der Aufbau des führenden europäischen Zentrums für Industriedoktorate für die fach- und bereichsübergreifende Ausbildung im Bereich entwicklungsbezogene und soziale kognitive Systeme, Mensch-Roboter-Interaktion und personalisierte Roboterassistenzsysteme“, erklärt Projektkoordinator Angelo Cangelosi. „Grundlage für die Ausbildungs- und Forschungsaktivitäten waren die vier Säulen wissenschaftliche Exzellenz, technologische Innovation, künftige Führungskräfte und Unternehmertum.“ Laut Cangelosi, Dozent für maschinelles Lernen und Robotik an der Universität Manchester, bildet APRIL die künftige Generation von Nachwuchsforschenden aus und schafft strategische Synergien zwischen dem Zentrum für Robotik und neuronale Systeme (CRNS) der Universität Plymouth und dem KI-Labor des Industriepartners SoftBank Robotics. Das CRNS ist eine der führenden internationalen Forschungsgruppen für Mensch-Roboter-Interaktion, kognitive Systeme, Entwicklungsrobotik und Computational Neuroscience. SoftBank Robotics entwickelt und fertigt interaktive, „gefühlvolle“ humanoide Roboter (für die soziale Interaktion).
Institutions- und fachübergreifende Forschung und Ausbildung
Schwerpunkt für die Nachwuchsforschenden von APRIL sind fünf wissenschaftliche und technologische Hürden im Zusammenhang mit personalisierter Robotertechnik: Entwicklung sensomotorischer Prozessabläufe, emotionales Bootstrapping (schrittweises Erkennen von Gefühlen), bedingte Interaktion, effektive Kommunikation und Deep-Learning-Algorithmen für Abstraktionsfähigkeit. Das wichtigste Ergebnis des Projekts ist die fach- und bereichsübergreifende Ausbildung der fünf Nachwuchsforschenden und weiterer Promovierender in den beiden Forschungseinrichtungen, zudem die Organisation einer Schulungsreihe für maschinelles Lernen und Robotik. Nach Abschluss der Doktorarbeit sind die Nachwuchsforschenden nun in Unternehmen und öffentlichen Forschungseinrichtungen tätig. „Dies verdeutlicht den hohen Stellenwert der bereichsübergreifenden Ausbildung von Promovierenden und ihrer Forschungsarbeit für Industrie und Wissenschaft. Dabei wurden die Nachwuchsforschenden in andere Einrichtungen delegiert und erhielten fachspezifische Ergänzungskurse durch sechs assoziierte Partner aus Industrie und Wissenschaft sowie Nutzergruppen für Robotik“, merkt Cangelosi an. Die Forschungsprojekte der Promovierenden umfassten Themen aus der Grundlagenforschung und Technologie, etwa Verkörperung und Situiertheit von Kognition oder entwicklungsbezogenes Lernen und Anpassung. Weitere Schwerpunkte waren schließlich soziales Lernen und Interaktion in dynamischer Umgebung, kognitives Bottom-Up-Bootstrapping, nutzerorientierte Ansätze und sichere Interaktion.
Kompetenzentwicklung für Industrie und Wissenschaft
Für externe Studierende boten die Europäischen Industriedoktorate die Möglichkeit zur Teilnahme an mehreren der Schulungsveranstaltungen und Zugang zur Web-Datenbank mit Schulungsmaterial. Der Webseite von APRIL zufolge verfolgen die Europäischen Industriedoktorate einen strategischen Ansatz mit zentralem unternehmerischen Schwerpunkt. Darin inbegriffen ist ein spezifisches Coaching-Programm für einen personalisierten Kompetenzentwicklungsplan (Individual Skills Development Plan), um Promovierenden robuste sektorübergreifende und interdisziplinäre Kompetenzen und Herangehensweisen zu vermitteln. Letztlich kombiniert dieser Ansatz die Forschung an entwicklungsbezogenen und sozialen kognitiven Systemen mit branchengeführten praktischen Experimenten zur Anwendung der Mensch-Roboter-Interaktion und Assistenzsysteme.
Schlüsselbegriffe
APRIL, Roboter, Robotik, Lernen, Mensch-Roboter-Interaktion, Europäisches Industriedoktorat, bereichsübergreifende Ausbildung, maschinelles Lernen, Nachwuchsforschende, soziale Interaktion, Deep Learning
