Robotic – News: Jagd auf Kriminelle mit drei Ki-Technologien/ Tastsinn lernen wie Babys/ der erste dezentrale Algorithmus für autonomes Fahren

Robotic – News: Jagd auf Kriminelle mit drei Ki-Technologien/ Tastsinn lernen wie Babys/ der erste dezentrale Algorithmus für autonomes Fahren

11. März 2020 0 Von Horst Buchwald

Robotic – News: Jagd auf Kriminelle mit drei Ki-Technologien/ Tastsinn lernen wie Babys/ der erste dezentrale Algorithmus für autonomes Fahren

New York, 11.3.2020

Beinahe täglich melden Roboterforscher außergewöhnliche Fortschritte. Das Vorbild ist dabei zwar der Mensch, doch in immer mehr Fällen erlernen die Roboter Fähigkeiten, die denen der Menschen deutlich überlegen sind. Hier einige Beispiele aus dieser Woche.

Wissenschaftler der Universität Dongguk haben ein innovatives Polizeisystem namens Googi konstruiert, dass aus der Kombination von drei KI-Technologien entstanden ist: virtuelle Realität, Robotik und Big Data. Ergebnis: präzisere Vorhersage von Verbrechen.

Zu diesem Schritt sah sich das Team von Wissenschaftlern der Universität Dongguk unter der Leitung von Prof. Joong-Yeon Lim veranlasst, nachdem sie feststellten, mit welcher Raffinesse die Kriminellen die modernen Technologien nutzen.

Von den Forschungsbereichen konzentriert sich der erste auf die virtuelle Realität, die für die Rekonstruktion von Tatorten durch Simulationen genutzt wird.

Der zweite Bereich untersucht, wie Robotervorrichtungen Verbrechen erkennen und auf sie reagieren können, wenn sie geschehen. Diese Technologie nutzt die forensische Zahnmedizin zur Identifizierung von Opfern und Verdächtigen.

Das dritte betrifft große Datenmengen, bei denen Offline- und Online-Informationen zur Verbrechensvorhersage und -verhütung analysiert werden. Daten aus der virtuellen Realität, von Bürgern bereitgestellte Informationen und von Robotern gesammelte forensische Daten werden für die Verbrechensvorhersage analysiert und die Ergebnisse den lokalen Behörden übergeben.

Durch die Kombination dieser drei Modi hat das Team einen Algorithmus entwickelt, der Informationen aus Tatorten, lokalen Gemeinden und der Forensik verwendet, so dass die Polizei Verbrechenshotspots in Echtzeit identifizieren kann.

Das Googi-System fördert darüber hinaus die Beteiligung der Bürger. Im Endergebnis werden die beteiligten Gemeinden sicherer. Nachdem das Forschungsteam erfolgreich einen Prototyp auf lokaler Ebene gebaut hat, versucht es nun, die Technologie im Jahr 2022 auf ein globales Niveau zu bringen.

 

Ein taktiler Roboterfinger ohne blinde Flecken

 

Forscher von Columbia Engineering haben eine neue Art von Roboterfinger mit Tastsinn eingeführt. Er kann die Berührung mit sehr hoher Präzision über eine große, mehrfach gekrümmte Oberfläche lokalisieren, ähnlich wie ein menschlicher Finger.

Bisher war es schwierig, mit den derzeitigen Methoden Berührungssensoren in Roboterfinger zu integrieren. Nun hat ein Team von Columbia Engineering einen neuen Ansatz gewählt: Die Forscher verwendeten Licht, um Berührungen wahrzunehmen, und sie entwarfen die Daten so, dass sie von Algorithmen für maschinelles Lernen verarbeitet werden können. Da es so viele Signale gibt, die sich alle teilweise überlappen, sind die Daten zu komplex, um von Menschen interpretiert zu werden. Das Ergebnis ist ein voll integrierter, sensorisierter Roboterfinger mit geringer Drahtanzahl, der mit zugänglichen Fertigungsmethoden gebaut und für eine einfache Integration in geschickte Hände konzipiert wurde.

“Geschickte Robotermanipulation wird jetzt in Bereichen wie Fertigung und Logistik benötigt und ist eine der Technologien, die längerfristig benötigt wird, um persönliche Roboterunterstützung in anderen Bereichen, wie dem Gesundheitswesen oder im Dienstleistungsbereich, zu ermöglichen”, ergänzt Projektleiter Ciocarlie.

 

Roboter könnten in riesigen Schwärmen operieren – aber wozu?

Wenn wir eine Situation erreichen wollen, in der eine Gruppe oder Roboter auf engem Raum zusammen arbeiten können, brauchen wir innovative Lösungen. Wann aber ist das der Fall? Schon bald, denn die autonomen Fahrzeuge sind in ihrem Verhalten schwärmenden Robotern nicht unähnlich. Wissenschaftler der Northwestern University hätten vielleicht eine Lösung gefunden.

Menschen sind schnelle Entscheidungsträger. Sie sehen eine seltsame Situation auf der Straße und finden schnell einen Weg, sie zu umgehen. Autonome Autos sind immer noch nicht so clever. In vielen Fällen reagieren sie verwirrt und verursachen Staus. Autonome Autos werden nicht über ein zentrales Bedienfeld gesteuert, was bedeutet, dass jedes einzelne Auto seinen eigenen Verstand für die Entscheidungsfindung einsetzen muss.

Wissenschaftler haben nun den ersten dezentralen Algorithmus mit einer kollisionsfreien, blockierungsfreien Garantie entwickelt. Sie testeten ihn in der Simulation mit 1.024 Robotern und an einem Schwarm von 100 realen Robotern im Labor. Diese kleinen Roboter waren in der Lage, in unmittelbarer Nähe zueinander zu operieren, ohne abzustürzen oder Deadlocks zu verursachen. Sie bildeten vorgegebene Formen in weniger als einer Minute und arbeiteten effizient und problemlos.

Formen zu erstellen ist nicht dasselbe wie auf der Straße zu fahren, aber es ist nicht weit davon entfernt. Beide bitten die Roboter, in einem Muster zusammenzuarbeiten. In diesem Fall ist es eine Form, auf der Straße – ein winziger und effizienter Verkehrsfluss. Es wäre nicht allzu schwierig, dies mit einer Art zentraler Steuereinheit zu erreichen, aber es wäre nicht realistisch. In der Praxis könnte die zentrale Schwarmbekämpfung an sich schon ein Problem darstellen, da sie zu einem einzigen Punkt eines vollständigen Ausfalls werden würde. Michael Rubenstein, der Leiter der Studie, sagte: “In einem dezentralisierten System gibt es keinen Anführer, der allen anderen Robotern sagt, was sie tun sollen. Jeder Roboter trifft seine eigenen Entscheidungen. Wenn ein Roboter in einem Schwarm ausfällt, kann der Schwarm die Aufgabe trotzdem erfüllen.

Jeder Roboter kommuniziert mit seiner Umgebung. Er spürt eine leere Stelle und kommuniziert mit 3 oder 4 umliegenden Robotern, um festzustellen, ob dieser Bereich in den nächsten Sekunden frei bleibt. Dann besetzt er diese Stelle, ohne eine Kollision oder einen Stillstand zu verursachen.

Diese Studie ist aber nicht auf autonome Fahrzeuge beschränkt. Lagerhäuser könnten von schwärmenden Robotern stark profitieren. Sie könnten schnell und autonom Güter aufnehmen und an Abholorte innerhalb der Einrichtung liefern. Fabriken könnten ebenfalls Roboterschwärme einsetzen – diese winzigen Arbeiter könnten Teile liefern oder fertige Produkte abholen. Dies würde die Effizienz steigern und eine Kostensenkung ermöglichen.

 

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