Autor: sozialeRRoboter

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NICOBO, ein Roboter zum Liebhaben?

Der japanische Konzern Panasonic entwickelte einen absichtlich dummen Roboter, den Roboter NICOBO, der wenig spricht und mit dem Schwanz wackelt. Es heißt dort:

„Konnichiwa“, piepst das Wesen, wenn man es anspricht. Mit seinen Knopfaugen sieht es einen an, den Körper, der an eine Art Minisitzsack erinnert, wendet es nach oben. Denn ob sich Nicobo nun gerade auf einem Tisch oder auf dem Boden befindet – mit seinen gut 30 Zentimetern Durchmesser und dem kleinen Schwanz an der Rückseite ist es sowieso immer kleiner als sein menschliches Gegenüber. Und viel mehr, als niedlich in die Gegend zu gucken und ein paar simple Dinge wie „Danke“ oder „Ich bin müde“ zu äußern, macht es sowieso nicht.

Es soll sich um einen „beruhigenden Roboter“ handeln, der Menschen zum Lächeln bringt und den Menschen Freundlichkeit entlockt. Bei diesem Roboter stehen nicht Fähigkeiten, sondern Schwächen im Vordergrund, denn das Japanisch, das Nicobo spricht, ist eher gebrochen, er hat auch keine künstliche Intelligenz, anhand derer er seine Frauchen und Herrchen über die Zeit gut kennenlernen, sich auf sie einstellen und ihnen gut bei irgendwas helfen könnte. Er ist allein dafür designt, Gefühle wie Mitleid und Fürsorglichkeit zu provozieren.

Das Konzept eines Begleiters, der sich auf seinen Besitzer verlässt, ist nicht neu. Vor 25 Jahren eroberte das virtuelle Haustier Tamagotchi erst Japan und dann die Welt im Sturm. Auch dieses Haustier musste von seinem Besitzer gepflegt werden. NICOBO und andere Begleiter der neuen Generation sind eine logische Weiterentwicklung dieses Konzepts, das mit der Technologie des 21. Jahrhunderts aktualisiert wurde, um den Lebensstil des 21. zu unterstützen.

Link: https://news.panasonic.com/global/stories/957

Quelle

https://www.golem.de/news/roboter-nicobo-piepsen-und-pupsen-kann-er-2304-173295.html

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Neue Steuerung bei Cobots

Bei Cobots gelten aufgrund der Zusammenarbeit mit Menschen besonders hohe Anforderungen an die Sicherheit der Bewegungsabläufe: Das zentrale Sicherheitsmodul muss Daten aus zahlreichen Sensoren verarbeiten, was viele Kabelverbindungen für Sensoren und Aktoren in traditionellen Roboterarchitekturen und proprietären Lösungen erfordert. Bei einer neuen Sicherheitsarchitektur, die das Fraunhofer IWU, Synapticon und Nexcobot entwickelt haben, müssen hingegen nur Strom und Kommunikationsverbindungen zu den Antrieben des Cobots geführt werden, wobei dadurch, dass die Sicherheit der Bewegungsabläufe direkt an der Antriebsachse überwacht wird, die Reaktionszeit deutlich sinkt. Das Herzstück der Lösung ist eine dezentrale, generische Steuerungsarchitektur, die für adaptive und hochdynamische Cobots in kollaborativen Anwendungen maßgeschneidert ist. Die zentrale Sicherheitssteuerung berechnet dazu, in welchen Bewegungsbereichen oder Arbeitssituationen sich der Roboter im kollaborativen Betrieb mit reduzierter Geschwindigkeit oder mit begrenzter Leistung und Kraft bewegen muss. Das System umfasst roboterunabhängige, sichere Bewegungssteuerungen für ausfallsichere kollaborative Roboter mit Ethercat und Echtzeitberechnung kompakter dynamischer Sicherheitsbereiche. Es eignet sich somit für hocheffiziente und flexible Anwendungen in der Mensch-Roboter-Kollaboration.

Literatur

https://www.k-zeitung.de/cobots-dezentrale-steuerung-macht-sie-sicherer (23-04-19)

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Roboterfloh

Ein Floh kann das Hundertfache seiner eigenen Körperlänge weit springen, doch einem Roboter der chinesischen Beihang University gelingt das fast auch. Ein Wissenschaftsteam der chinesischen Beihang University in Peking hat einen Roboterfloh entwickelt, der das 87-fache seiner eigenen Körperlänge weit springen kann, wobei man, um die dafür nötige Kraftentwicklung in dem nur 3,4 mm langen Roboter aufzubauen, eine elektrische Hochspannungsentladung nutzt. Den Wissenschaftlern gelang es jedoch, dem Roboter flugähnliche Sprungfähigkeiten zu verschaffen. Dazu schufen sie einen Sprungantrieb, der ähnlich wie ein Kolbenmotor funktioniert und eine große Menge an Energie auf einmal freisetzen kann. Die Energie setzt der Antrieb über eine elektrische Hochspannungsentladung frei, die zwischen positiven und negativen Elektroden in einer winzigen Kolbenkammer erzeugt wird. Dabei wird die Luft im Inneren der Kammer erwärmt, dehnt sich aus und bewegt den Kolben. Nach der Entladung kühlt die Luft in der Kammer wieder ab und der Kolben kehrt wieder in seine Ursprungsposition zurück. Danach kann die nächste Entladung erfolgen. Der Roboterfloh kann so krabbelnd fortbewegen und springen.

Quelle

https://www.heise.de/news/Roboterfloh-springt-das-87-fache-seiner-eigenen-Koerperlaenge-weit-8957065.html (23-04-16)

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Mobile Roboter für den Friedhofsgärtner

Mobile Automaten für den Außenbereich sind kompliziert zu entwickeln und deshalb eine Marktlücke. Der „Rainos“ kümmert sich u. a. auf Friedhöfen darum, dass Pflanzen ausreichend bewässert werden. Aus dem Bericht: „Mitternacht auf dem Friedhof. Der Mond scheint. Kerzen leuchten auf den Gräbern. Und plötzlich rollt ein schwarzer Kasten auf vier Geländerädern vorbei. Ein sogenannter Autonomer Mobiler Roboter (AMR) namens Rainos, der mit einem Gartenschlauch die Pflanzen bewässert. Immer mal wieder macht das 180 kg schwere Gefährt dabei eine kurze Pause. Dann fährt es zur Tankstation und füllt den 215-l-Tank. Bis zu 200 Gräber bewässert der AMR pro Nachtschicht. Tagsüber muss er dann für drei Stunden an einer Ladestation andocken, um seine Lithium-Ionen-­Akkus zu laden. Ein Friedhofsgärtner, der sich mit stundenlangem Gießen herumschlagen muss, ist nicht mehr nötig.“

Zum Einsatz kommt der Roboter unter anderem auf dem Waldfriedhof in Schwabach bei Nürnberg.

Quelle

https://www.vdi-nachrichten.com/technik/automation/mobile-roboter-fuer-wind-und-wetter-helfen-nicht-nur-dem-friedhofsgaertner/

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EU-Projekt Sharework

Im EU-Projekt „Sharework“ entwickelte ein europäisches Konsortium aus sechs Forschungseinrichtungen, dreizehn Partnern und einer Normierungsinstanz neue Ansätze für die Zusammenarbeit von Mensch und Roboter. Die verschiedenen Software- und Hardwaremodule ermöglichten insbesondere auch Schwerlastrobotern wie Industrierobotern, mit Menschen zu interagieren, ohne dass physische Schutzbarrieren wie Zäune erforderlich seien.

Ziel war es, im Sinne einer effektiveren Zusammenarbeit vorhandene Barrieren in der Mensch-Roboter-Kollaboration zu überwinden, und zwar ohne Abstriche bei der Sicherheit in Kauf nehmen zu müssen. Das IWU fokussierte sich dabei auf übergreifende Sicherheitsaspekte.

Das Ergebnis ist nun ein modulares System, das in der Lage ist, die Umgebung eines Roboters und menschliche Handlungen durch „Wissen“ und Sensoren, Vorhersagen über zukünftige Zustände, „intelligente“ Datenverarbeitung, Augmented Reality sowie Gesten- und Spracherkennungsfunktionen zu verstehen.

Die entwickelten Module wurden in der Automobil-, Bahn-, Metall- und Investitionsgüterindustrie bereits mit Erfolg erprobt. Ein Einsatz ist jedoch auch in anderen industriellen Montage- und Produktionsprozessen denkbar, um die Effizienz von Fertigungsprozessen zu verbessern.

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Roboter gegen Lebensmittelverschwendung

Gegen Lebensmittelverschwendung soll das neue Robotersystem Bakisto helfen, denn dieser berechnet mithilfe von künstlicher Intelligenz, wie viele Brötchen, Croissants oder „Teilchen“ im Tagesverlauf voraussichtlich nachgefragt werden. Er bereitet die Backwaren auch vor und holt sie zur richtigen Zeit aus dem Ofen. Die Verkaufsmengen sind nämlich stark abhängig vom Wetter, von Schulferien oder Veranstaltungen, wobei das Robotersystem diese Ereignisse berücksichtigt und dann die entsprechenden Mengen backt. Das bedeute weniger Stress für die Beschäftigten, weil sie nicht ständig die Auslagen und Öfen im Auge behalten müssen.

Das System Bakisto besteht aus drei miteinander vernetzten Systemen: Einem kollaborierenden Roboter (Cobot) von Fanuc, Wanzls smartem Backwarenpräsenter „Bakeoff i“ mit KI und dem netzwerkfähigen Backofen „Dibas blue2“ mit automatischem Be- und Entladesystem Traymotion von Wiesheu.

Die künstliche Intelligenz im Präsenter errechnet auf historischen Daten basierend sowie dem aktuellen Bestand, wann wie viele Backwaren benötigt werden und gibt diese Information in das System ein. Der Cobot holt die entsprechend mit Tiefkühl-Backwaren bestückten Backbleche aus der Kühlung und schiebt diese in den Transportwagen, der auf Schienen vor dem vorgeheizten Ofen platziert wird. Das Beladungssystem Traymotion zieht die beladenen Bleche für den Backvorgang ein. Nach dem Backen werden die Backbleche wieder zurück in den Transportwagen geschoben, der zur Seite gefahren wird. So können die Backwaren abkühlen und es gibt Platz für die nächste Produktion. Anschließend befüllt der Cobot die vorgegebenen Fächer des „Bakeoff i“ mit den fertig gebackenen und abgekühlten Backwaren. Dabei wird die künstliche Intelligenz mit neuen Daten gefüttert und der Prozess wird fortlaufend den Umständen entsprechend optimiert.

Quelle

Pressemitteilung von Fanuc vom 29. März 2023.
WWW: https://www.fanuc.eu/de/de/wer-wir-sind/news-and-events/de-roboter-backerei-03-2023

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Kollaborative Roboter

Viele repetitive Aufgaben können von industriellen Robotern erledigt werden, um die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter zu entlasten und die Expertise gezielt einzusetzen. Durch die Verwendung von kollaborativen Robotern können bauliche Trennungen wie Schutzzäune vermieden und somit eine Koexistenz und Kooperation ermöglicht werden.

Die Programmierung der Roboter ist mit etwas Grundlagenwissen und Training schnell und einfach erledigt und benötigt zu meist keine Spezialistinnen bzw. Spezialisten. In Workshop können Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter auch selbst ohne Programmierkenntnisse einen praxisorientierten Einstieg in das Thema erhalten.

Dabei wird zu Beginn eine Einführung in die industrielle Robotik, Bewegungsprogrammierung sowie die Anforderungen an kollaborative Robotik gegeben. Im Anschluss wird das Erlernte praktisch zunächst in der Simulation und anschließend an dem realen Roboter getestet und angewendet.

Aus der Ankündigung eines einschlägigen Workshops.

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Künstliche Intelligenz im Tourismus

Auch die Reisebranche bzw. der Touris,us beschäftigt sich derzeit mit den Möglichkeiten, die künstliche Intelligenz bietetn. Schon jetzt kommen intelligente Computerprogramme und Maschinen in der Touristik an vielen Stellen zum Einsatz, etwa empfehlen sie auf Reiseportalen personalisierte Angebote, planen Touren oder Ausflugsrouten, sagen die touristische Nachfrage und Stornierungen vorher oder beantworten als Chatbots Anfragen von Kundinnen und Kunden.

In den letzten Jahren hat daher die Praxistauglichkeit von KI-Anwendungen im Tourismus stark zugenommen, jedoch ist der Grad an Intelligenz der Systeme durchaus unterschiedlich und je nach Einsatzgebiet unterscheidet sich auch die Leistungsfähigkeit der Dienste. Schon wer eine Reise über eine Onlineplattform bucht, wird dabei meist von der künstlichen Intelligenz unterstützt, denn so sortiert das System aus den Millionen Unterkünften weltweit für die Nutzerin oder den Nutzer relevante Einträge vor, denn Kundinnen und Kunden wären ansonsten von der Fülle der Angebote überfordert.

Auch viele Angaben auf einer Website wie die Nähe einer Unterkunft zum Stadtzentrum, Filteroptionen, alternative Buchungszeiträume oder ähnliche Angebote werden durch die KI unterstützt. Bei den Kundenbewertungen kommt die künstliche Intelligenz ebenfalls zum Einsatz und filtert aus den Rezensionen auf der Seite zentrale Begriffe heraus, die sie in übersichtliche Schlagworte übersetzt.

Intelligente Systeme, die Reiserouten mit verschiedenen Verkehrsmitteln planen. Erste Anwendungen gibt es außerdem im Bereich der Besucherlenkung, denn Venedig etwa sammelt über Kameras und Mobilfunkdaten Informationen über Gäste, um Besucherströme in der Stadt zu koordinieren. So kann das Erlebnis vor Ort für die Besucherinnen und Besucher verbessert werden und gleichzeitig die Umwelt vor negativen Auswirkungen des Massentourismus geschützt werden. Derzeit gibt es Pilotprojekte, in denen die KI die Besucherzahlen für Attraktionen aufgrund von Daten wie Wetter, Wochentag und Uhrzeit prognostiziert und dann die Eintrittspreise entsprechend reduziert oder erhöht, um das Gästeaufkommen zu steuern.

Literatur

Ziegler, L. (2023). Künstliche Intelligenz: So verändert sie das Reisen.
WWW: https://www.rnd.de/reise/wie-kuenstliche-intelligenz-das-reisen-veraendert-nachhaltiger-tourismus-dank-ki-IVBJCI4ZIZBITJZQJCXD3SBIZE.html (23-03-22)

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Farmbot für eine Hochbeet

In der Waldschule Hagen kümmert sich ein um ein neues Gemüsebeet, denn die Waldschüler in Hagen errichten heuer ein neues Hochbeet. Nach den Sommerferien wird sich ein Roboter um die Pflanzen kümmern. Die neue Technik in dem 200.000-Euro-Projekt soll den Unterricht in mehreren Fächern revolutionieren.

Dafür wird ein Farmbot im Sommer auch in der Waldschule Hagen errichtet. Der Roboter wurde von Studenten aus Kalifornien entwickelt. Ein Farmbot ist ein automatisierter landwirtschaftlicher Roboter, der entwickelt wurde, um die Prozesse der Pflanzenzucht und -pflege zu automatisieren. Er kann verschiedene Aufgaben wie das Pflanzen von Samen, Bewässerung, Düngung, Unkrautbekämpfung und Ernte durchführen. Ein Farmbot ist in der Regel mit verschiedenen Sensoren und Werkzeugen ausgestattet, wie z.B. Kameras, GPS, Saatgutspender, Sprinkler und Greifern. Diese Geräte ermöglichen es ihm, präzise und effizient zu arbeiten, um das Wachstum der Pflanzen zu fördern und die Ernte zu maximieren. Farmbots können nicht nur eine vielversprechende Lösung für die Landwirtschaft sein sonder etwa auch für die Betreuung eines Hochbets, da sie die Effizienz und Produktivität verbessern, indem sie die menschliche Arbeitskraft reduzieren und gleichzeitig den Einsatz von Chemikalien verringern. Außerdem können sie dazu beitragen, den Anbau von Pflanzen in städtischen Gebieten und anderen Orten zu ermöglichen, wo herkömmliche landwirtschaftliche Methoden nicht möglich sind.

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Die Grenzen künstlicher Intelligenz

Menschliche Gehirne sind bei der Verarbeitung einfacher Informationen, wie z. B. beim Rechnen, langsamer als Maschinen, aber bei der Verarbeitung komplexer Informationen sind sie den Maschinen weit überlegen, da Gehirne besser mit wenigen und/oder unsicheren Daten umgehen können. Das liegt daran, dass Gehirne sowohl sequentielle als auch parallele Verarbeitungen durchführen können, während Maschinen nur ersteres können, und sie sind Computern auch bei der Entscheidungsfindung in Bezug auf große, sehr heterogene und unvollständige Datensätze und andere schwierige Formen der Verarbeitung überlegen. Die Verarbeitungsleistung des Gehirns wird durch die Beobachtung veranschaulicht, dass der viertgrößte Computer der Welt im Jahr 2013 40 Minuten benötigte, um 1 Sekunde von 1 % der Gehirnaktivität eines Menschen zu modellieren. Darüber hinaus hat jedes Gehirn eine Speicherkapazität von schätzungsweise 2.500 Terrabyte, basierend auf seinen 86-100 Milliarden Neuronen mit mehr als 1015 Verbindungen, und arbeitet mit einer 106-fach besseren Energieeffizienz als moderne Maschinen, d. h., KI und Computer stoßen hier an technologische Grenzen. Ein Zebrafisch beispielsweise navigiert durch die Welt, um erfolgreich Beute zu jagen und Raubtiere zu meiden, und benötigt dabei nur 0,1 Mikrowatt, während ein erwachsener Mensch 100 Watt verbraucht, wovon 20 % auf das Gehirn entfallen. Im Gegensatz dazu verbrauchen Cluster, die zur Beherrschung moderner Modelle des maschinellen Lernens eingesetzt werden, in der Regel etwa 106 Watt. Der Stromverbrauch etwa eines neuen Supercomputers beträgt 21 Megawatt, während das menschliche Gehirn mit schätzungsweise demselben 1 exaFlop arbeitet und nur 20 Watt verbraucht. Der Mensch arbeitet also mit einer 106-fach höheren Energieeffizienz als moderne Maschinen, obwohl er ganz andere Aufgaben ausführt.

Literatur

Smirnova, Lena, Caffo, Brian S., Gracias, David H., Huan,g Qi, Morales, Pantoja Itzy ,E., Tang ,Bohao, Zack, Donald J., Berlinicke ,Cynthia A., Boyd, J. Lomax, Harris, Timothy D., Johnson, Erik C., Kagan, Brett J., Kahn, Jeffrey, Muotri, Alysson R., Paulhamus, Barton L., Schwamborn, Jens C., Plotkin, Jesse, Szalay, Alexander S., Vogelstein, Joshua T., Worley, Paul F. & Hartung, Thomas (2023). Organoid intelligence (OI): the new frontier in biocomputing and intelligence-in-a-dish. Frontiers in Science, 1, doi:10.3389/fsci.2023.1017235.