Seit die NASA 2010 den Begriff des digitalen Zwillings eingef\u00fchrt hat, hat sich das Konzept enorm weiterentwickelt. Die Grundidee ist, dass alle Informationen \u00fcber einen physischen Ort wie eine Fabrik oder ein Geb\u00e4ude gleichzeitig in digitaler Form zur Verf\u00fcgung stehen, einschlie\u00dflich der Maschinen, Anlagenteile, Roboter und anwesenden Personen. Mit Hilfe des digitalen Zwillings k\u00f6nnen Prozesse jederzeit analysiert, Entscheidungen getroffen und Anpassungen vorgenommen werden, um beispielsweise Fabriken produktiver und flexibler, Geb\u00e4ude energieeffizienter und Industrieanlagen sicherer zu machen.<\/p>\n
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Gemessen an ihrem Potenzial stecken digitale Zwillinge noch in den Kinderschuhen. Denn um detaillierte digitale Zwillinge f\u00fcr komplexe physische Systeme zu realisieren, m\u00fcssen viele Technologien ihren Beitrag leisten: von modernsten Netzwerktechnologien \u00fcber Edge Computing bis hin zu fortschrittlichen KI-L\u00f6sungen. Ein Schl\u00fcsselelement ist unter anderem die Integration mobiler Roboter, z. B. in der Industrie 4.0 oder im Gesundheitswesen. Sie sind mobile, intelligente Arbeitskr\u00e4fte und gleichzeitig \u201eDatenlieferanten\u201c als mobile Objekte, die sich an einem Ort bewegen, Daten sammeln und in Echtzeit mit anderen Teilen des Systems interagieren. Die Entwicklung der F\u00e4higkeiten und Datenqualit\u00e4t mobiler Roboter ist daher f\u00fcr viele Anwendungen entscheidend.<\/p>\n
Wie k\u00f6nnen Roboter sehen lernen?<\/p>\n
In einem gemeinsamen Projekt erforschen die Nokia Bell Labs und die Technische Universit\u00e4t M\u00fcnchen derzeit die F\u00e4higkeit von Robotern, ihre Umgebung zu sehen und zu interpretieren. Dabei arbeiten sie mit KI\/ML und Sensortechnologien. Konkret untersuchen Rastin Pries, Forscher bei den Nokia Bell Labs, und TU-Doktorand Sebastian Eger, wie mobile Roboter \u00e4hnlich einem Rover mit Hilfe einer eingebauten Kamera autonom in einer Fabrik oder einem Labor arbeiten k\u00f6nnen (Hier geht es zum Video).\u00a0<\/p>\n
Die Herausforderung besteht darin, dass Roboter innerhalb von Geb\u00e4uden keine zuverl\u00e4ssigen GPS-Signale wie im Au\u00dfenbereich erhalten. Eine genaue GPS-Positionsbestimmung ist so unm\u00f6glich, alternative L\u00f6sungen etwa mit 5G oder \u201esehenden\u201c Robotern sind deshalb gefragt. Mithilfe von Kameras, die am Roboter angebracht sind, k\u00f6nnen die Forscher nun aus dem, was der Roboter sieht, auf seine Position schlie\u00dfen. KI-Algorithmen identifizieren Objekte und Raummerkmale, indem sie tausende verschiedene Eckpunkte erkennen und diese mit einem digitalen Zwilling in der Edge-Cloud vergleichen, um den Standort und seine Umgebung, also den Kontext, zu bestimmen.<\/p>\n
Roboter erkennen Objekte an ihrem Kontext<\/p>\n
Menschen bestimmen ihren Standort \u00fcbrigens auf \u00e4hnliche Weise. Auch wir verf\u00fcgen nicht \u00fcber ein nat\u00fcrliches GPS. Vielmehr erkennen wir unseren Standort \u00fcber den lokalen Kontext, den Gesamtzusammenhang vor Ort. Mit Hilfe von KI ist es m\u00f6glich, Robotern beizubringen, ihre Umgebung auf \u00e4hnliche Weise zu erkennen, so dass sie ihren genauen Standort ohne die Hilfe von Ortungstechnologien bestimmen k\u00f6nnen.<\/p>\n
Ein Beispiel: Taucht eine Person im Sichtfeld des Roboters auf, identifiziert er sie als Mensch und kann anhand ihres Sicherheitsausweises feststellen, ob sie berechtigt ist, sich in dem Raum aufzuhalten. Dar\u00fcber hinaus erstellt der Roboter aus den Bilddaten sehr schnell eine detaillierte 3D-Karte seiner Umgebung. Der Clou: Mit dieser 3D-Karte kann der digitale Zwilling des Labors aktualisiert und erweitert werden. Damit tr\u00e4gt die Technologie auch zur Weiterentwicklung von digitalen Zwillingen bei. Doch damit nicht genug: Auch f\u00fcr zuk\u00fcnftige Anwendungen in den Bereichen Augmented Reality (AR), Industrial Metaverse und autonomes Fahren spielen L\u00f6sungen mit maschinellem Sehen eine entscheidende Rolle.\u00a0<\/p>\n
Um hier voranzukommen, ist es entscheidend, dass Forscherinnen und Forscher aus den verschiedensten Bereichen \u00fcber den eigenen Tellerrand hinausblicken und ihre unterschiedlichen Kompetenzen einbringen. Nur so ist es m\u00f6glich, das ganze Potenzial, das hinter einer Idee wie den digitalen Zwillingen steckt, zu entwickeln und voll auszusch\u00f6pfen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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