Pneumatische Robotik trifft auf Künstliche Intelligenz
Die Bionic-Soft-Hand kann einen zwölfseitigen Würfel so drehen, dass am Ende eine vorher festgelegte Seite nach oben zeigt (Quelle: Festo)
Von der Natur inspirieren lässt sich auch Festo seit Jahren bei seinen Bionik-Projekten. In diesem Jahr unter anderem von der menschlichen Hand, die mit ihrer Kombination aus Kraft, Geschicklichkeit und Feinmotorik ein Wunderwerkzeug der Natur darstellt. Daraus entstanden und zur Hannover Messe präsentiert wurde die pneumatische Roboterhand Bionic-Soft-Hand. Für Festo lag es nahe, Roboter in kollaborativen Arbeitsräumen mit einem Greifer auszustatten, der diesem natürlichen Vorbild nachempfunden ist und durch Künstliche Intelligenz lernen kann, verschiedene Aufgaben zu lösen. Kombiniert mit dem Bionic-Soft-Arm, einem pneumatischen Leichtbauroboter, eignen sich die Future Concepts für die Mensch-Roboter-Kollaboration.
Damit die Bionic-Soft-Hand sicher und direkt mit dem Menschen interagieren kann, wird sie pneumatisch betrieben. Im Gegensatz zur menschlichen Hand hat die Bionic-Soft-Hand keine Knochen. Ihre Finger bestehen aus flexiblen Balgstrukturen mit Luftkammern. Umschlossen sind die Bälge in den Fingern von einem speziellen 3D-Textilmantel, der sowohl aus elastischen als auch hoch festen Fäden gestrickt ist. Damit kann über das Textil genau bestimmt werden, an welchen Stellen die Struktur sich ausdehnt und damit Kraft entfaltet und wo sie an der Ausdehnung gehindert wird. Dadurch ist sie leicht, nachgiebig, anpassungsfähig und sensibel, aber dennoch in der Lage, starke Kräfte auszuüben.
Die Lernmethoden von Maschinen sind mit denen des Menschen vergleichbar: ob positiv oder negativ – sie benötigen eine Rückmeldung auf ihre Aktionen, um diese einordnen zu können und daraus zu lernen. Bei der Bionic-Soft-Hand kommt die Methode des Reinforcement Learning zum Einsatz, das Lernen durch Bestärken. Das bedeutet: Statt einer konkreten Handlung, die sie nachahmen muss, bekommt die Hand lediglich ein Ziel vorgegeben. Dieses versucht sie durch Ausprobieren (Trial-and-Error) zu erreichen. Anhand des erhaltenen Feedbacks optimiert sie nach und nach ihre Aktionen, bis sie schließlich die gestellte Aufgabe erfolgreich löst.
Fazit
Die vier Unternehmensbeispiele zeigen die unterschiedlichen Herangehensweisen an das Thema KI sowie aktuelle Entwicklungen. Viele Projekte sind auch schon umgesetzt, weitere müssen nun folgen, wie VDE-CEO Ansgar Hinz verdeutlicht: „Wir müssen uns jetzt auf unsere Stärken besinnen. Unsere große Chance liegt in der Verbindung von KI und unserem Know-how in der industriellen Produktion, Automatisierung und dem Maschinenbau. Wir, also Elektrotechnik, Maschinenbau und Informatik, sollten uns alle gemeinsam darauf konzentrieren, KI in die Anwendung hinein zu bringen und Geschäftsmodelle in die industrielle Nutzungsphase zu implementieren.“ Und auch Dr. Kurt. D. Bettenhausen, Vorstandsmitglied der VDI/VDE-Gesellschaft Mess- und Automatisierungstechnik und Vorsitzender des interdisziplinären Gremiums Digitale Transformation im VDI, meint: „Der globale Wettkampf um die beste Position in Bezug auf die Applikationen von Künstlicher Intelligenz ist gestartet. Wir brauchen in Deutschland jetzt KI-Anwendungen, die das richtige Werteversprechen mitbringen und dem Menschen nutzen.“
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