Cognition-Enabled Assistance

Prof. Michael Beetz

Prof. Michael Beetz

Roboter, die in der Küche stehen und Pfannkuchen backen oder Popcorn zubereiten – am TZI gibt es das schon. „Cognitive Enabled Assistance“ heißt das Leitthema, in dessen Rahmen die Wissenschaftler den Maschinen beibringen, komplexe Aufgaben selbstständig zu erfüllen. Prof. Michael Beetz erklärt im Interview, warum diese Fähigkeiten in den kommenden Jahren massiv an Bedeutung gewinnen werden.

Wo liegen die besonderen Herausforderungen in Ihrem Forschungsbereich?

Wir beschäftigen uns damit, wie Roboter Aufgaben erfüllen können, die wir normalerweise Menschen geben würden, beispielsweise den Tisch zu decken oder ein Glas Wasser einzuschenken. Das Problem besteht darin, dass ein Großteil des Wissens, das man zur Ausführung dieser Instruktionen braucht, nicht in den Instruktionen enthalten ist.

Man sagt zum Beispiel nicht, dass das Wasser in der Flasche ist und wie die Flasche gehalten werden soll. Der Roboter braucht sehr viel Hintergrundwissen, das es ihm ermöglicht, Anweisungen in erfolgreiche Aktionen umzusetzen. Er muss auch wissen, was passieren kann, wenn er die Tätigkeit falsch ausführt. Unsere zentrale Forschungsfrage lautet daher, wie man solche Instruktionen in den Steuerungsprogrammen von Robotern umsetzt.


Kann man den Roboter nicht einfach so programmieren, dass er in der Lage ist, die Handlung auszuführen?

Ja, man kann die Maschinen natürlich auch vorab für eine bestimmte Aufgabe programmieren, aber dann muss man ihnen sehr spezifische Anweisungen geben. Wenn man den Roboter in natürlichen, offenen Situationen einsetzen will, muss er selbst die Entscheidung treffen können, wie die Aktion im jeweiligen Kontext am besten ausgeführt wird. In Rettungsszenarien will ich ihm zum Beispiel sagen können: ‚Flieg da hin und schau, ob da ein Überlebender ist.‘ Der Roboter muss dann wissen, was das im aktuellen Kontext bedeutet.

Welchen Beitrag leistet diese Forschung für die Gesellschaft?

Unsere Forschung ist insbesondere im Kontext des demografischen Wandels wichtig. Wir werden in Zukunft sehr viel mehr ältere und pflegebedürftige Menschen haben, die Unterstützung benötigen, um unabhängig zu leben. Roboter werden Personen, die bestimmte Aktionen nicht selbst ausführen können, jederzeit in die Lage versetzen, sich z.B. ein bestimmtes Objekt holen zu lassen. Ähnlich wie wir ein Auto benutzen, um zu jedem Zeitpunkt zu dem Ort zu fahren, zu dem wir wollen.

Ist es dafür notwendig, dass die Roboter humanoide Formen aufweisen?

Humanoide Formen sind oftmals hilfreich, weil die Umgebungen typischerweise für Menschen konstruiert sind und eine humanoide Form hilft, die gleichen Objekte in gleicher Weise zu nutzen. Ein anderer Vorteil ist, dass die Bewegungsmuster von humanoiden Robotern denen der Menschen ähneln, sodass man sehr viel leichter sehen kann, welche Bewegungen der Roboter gerade machen will. Er kann sich dann auch Bewegungen vom Menschen abschauen und in sein eigenes Bewegungsrepertoire überführen.

Können Sie ein oder zwei Forschungshighlights in diesem Bereich aus den vergangenen Jahren nennen?

Unser Fokus ist innerhalb des TZI erst drei Jahre alt. Das Forschungshighlight in unserem Bereich ist, dass wir unsere Ergebnisse im Sinne von offener Forschung weltweit kostenlos zugänglich machen. So können sich Roboter und auch Wissenschaftler in unsere Wissensbasen einloggen und diese benutzen, um sich mit dem Hintergrundwissen auszustatten, das andere Roboter sich zuvor erarbeitet haben.

Warum engagieren Sie sich für diese Form des „Open Research“ und für Open-Source-Technologien?

Diese Vorgehensweise beinhaltet, dass man intensiv mit anderen Forschungslaboren zusammenarbeitet und anderen Nutzern direkten Zugang zu unseren Forschungsergebnissen gibt. Das sind zum Beispiel die Resultate von Experimenten, die Datensätze und die Software, die wir entwickelt haben. Open-Source-Forschung ist vor allem in schnell wachsenden Technologie-Bereichen wichtig, weil Unternehmen an dem gleichen Wissen mit wesentlich größeren Ressourcen arbeiten. Um als Universitätsforschungsgruppen dort mithalten zu können, muss man sich weltweit vernetzen und mit den besten Experten weltweit zusammenarbeiten.

Welche Auswirkungen hat Open Research auf Industrie-Kooperationen?

In unseren Industriekooperationen sind die offenen Forschungsinhalte oft ein wichtiger Bestandteil. Das liegt daran, dass deutsche Firmen, die in die Robotik einsteigen, mit großen Wettbewerbern wie Google, Amazon und anderen internationalen Konzernen in direkten Wettbewerb treten. Sie haben aber nicht die gleiche Möglichkeit, Ressourcen in diese Forschungsthemen zu stecken. Durch offene Forschung haben auch kleinere Firmen die Möglichkeit, mit relativ geringen Ressourcen an internationaler Spitzenforschung mitzuarbeiten.

Welche Forschungsergebnisse werden in Ihrem TZI-Bereich in den nächsten zehn bis 20 Jahren wichtig werden?

Unser Forschungsbereich entwickelt sich im Moment explosionsartig. Es handelt sich um eine disruptive Technologie. Man wird sehen, dass Roboter Botengänge autonom ausführen und dass sie in Warenhäusern die Aufgaben von Lagerarbeitern übernehmen. Aber man sieht auch bereits Roboter, die in Haushalten eingesetzt werden. In Zukunft werden sie die privaten Haushalte durchdringen.

Was meinen Sie mit „disruptive Technologie“?

Das sind Technologien, bei denen man davon ausgeht, dass sie einen immensen gesellschaftlichen Wandel nach sich ziehen. In der Arbeitswelt werden Roboter sehr viel zusammen mit Menschen arbeiten und dabei die Tätigkeiten, die gefährlich, schwer oder sehr langweilig sind, übernehmen. Im Haushalt werden Roboter dafür sorgen, dass Menschen unabhängiger leben können. Dies wird auch eine Riesen-Industrie werden, die selbst neue Arbeitsplätze schafft. In der Gesamtheit wird die Robotik unsere Gesellschaft umkrempeln.

Wie hat sich die Lehre in Ihrem Bereich in den letzten 20 Jahren verändert?

Die größten Änderungen in der Lehre werden wir in den nächsten Jahren noch vor uns haben. Auch da wird es so sein, dass die Trennung von Forschungssystemen und Lehre verschwinden wird. Wir werden Vorlesungen sehen, in denen die Studenten sich die Informationen direkt von Robotersystemen abgreifen und zum Beispiel die Arbeitsweise von Sensoren live betrachten können. Auch der Umgang mit interaktiven virtuellen Umgebungen wird die Möglichkeiten, im Unterricht zu experimentieren, verbessern.