Embodied AI

Embodied AI ist künst­li­che In­tel­li­genz, die in physische Systeme in­te­griert wird. Dazu gehören bei­spiel­wei­se Roboter oder andere autonome Maschinen. Die dabei ver­wen­de­te KI-Form in­ter­agiert direkt mit der Umgebung und nutzt dazu sen­so­ri­sche Signale, um in Echtzeit Ent­schei­dun­gen zu treffen und diese in Hand­lun­gen zu über­füh­ren.

Embodied AI kom­bi­niert Wahr­neh­mung, Lernen und mo­to­ri­sche Fä­hig­kei­ten, wodurch Aufgaben aus­ge­führt werden können, die eine enge Ver­knüp­fung von Analyse und Handeln erfordern. Dadurch sind komplexe In­ter­ak­tio­nen in dy­na­mi­schen Um­ge­bun­gen möglich. Wie Embodied AI funk­tio­niert und welche An­wen­dungs­ge­bie­te es gibt, erklären wir im Folgenden.

Wie funk­tio­niert Embodied AI?

Der Nutzen von Embodied AI entsteht durch die In­te­gra­ti­on von künst­li­cher In­tel­li­genz (KI) in physische Systeme, bei­spiel­wei­se Drohnen oder Ser­vice­ro­bo­ter. Die Systeme in­ter­agie­ren direkt mit ihrer Umgebung, die durch das Zu­sam­men­spiel un­ter­schied­li­cher Kom­po­nen­ten er­mög­licht werden. Das Ziel der Kom­bi­na­ti­on von un­ter­schied­li­chen Aspekten ist die ef­fi­zi­en­te und autonome Be­wäl­ti­gung von komplexen Aufgaben. Zu den dafür be­nö­tig­ten Aspekten gehören:

• Sensoren: Diese sind es­sen­zi­ell für die Wir­kungs­wei­se der AI. Kameras, Mikrofone oder haptische Sensoren nehmen die physische Umgebung wahr und erfassen dabei Daten über Licht, Ton, Berührung und Bewegung.
• Ver­ar­bei­tung der Daten: Ge­sam­mel­te Daten werden oft unter Einsatz von Machine Learning und neu­ro­na­len Netzen in Echtzeit ver­ar­bei­tet. Aus den ge­sam­mel­ten Daten lernt die KI Muster zu erkennen, um daraus Ent­schei­dun­gen ab­zu­lei­ten und auf neue Situation reagieren zu können.
• Motorik: Die ver­ar­bei­te­ten Daten bilden die Grundlage für alle Ent­schei­dungs­pro­zes­se der KI im Hinblick auf die Motorik. Dadurch werden Motoren, be­weg­li­che Teile oder Gelenke gesteuert, die damit physische Aktionen ausführen. Dazu gehören bei­spiels­wei­se das Greifen von Objekten, die Na­vi­ga­ti­on innerhalb einer Umgebung sowie die Anpassung an wech­seln­de Be­din­gun­gen.
• Feedback: Bei der Embodied AI kommen oft Feedback-Schleifen zum Einsatz, sodass die Er­geb­nis­se von Hand­lun­gen sofort bewertet werden und zu einer Anpassung des dar­auf­fol­gen­den Ver­hal­tens genutzt werden. Dies sorgt dafür, dass Systeme ihre Fä­hig­kei­ten kon­ti­nu­ier­lich ver­bes­sern und so auf dy­na­mi­sche Um­ge­bun­gen adäquat reagieren können.

In welchen Gebieten wird Embodied AI ein­ge­setzt?

Schon heute gibt es eine Vielzahl von An­wen­dun­gen in ganz un­ter­schied­li­chen Bereichen, in denen Embodied AI Po­ten­zia­le generiert. Dabei pro­fi­tie­ren die Bereiche von der Kom­bi­na­ti­on aus phy­si­scher In­ter­ak­ti­on mit der autonomen Ent­schei­dungs­fin­dung:

• Industrie und Fertigung: Häufig kommt Embodied AI in Form von In­dus­trie­ro­bo­tern zum Einsatz. Diese können bei­spiels­wei­se für Schweiß­ar­bei­ten oder in der Ver­pa­ckung und Qua­li­täts­kon­trol­le ein­ge­setzt werden. Dabei un­ter­stüt­zen oder ersetzen die Roboter monotone oder ge­fähr­li­che mensch­li­che Ak­ti­vi­tä­ten durch die präzise Anwendung in den ent­spre­chen­den Bereichen.
• Autonome Fort­be­we­gung: Im Stra­ßen­ver­kehr gibt es eine Reihe von Nut­zungs­mög­lich­kei­ten von KI, bei­spiels­wei­se im Gü­ter­trans­port oder in der urbanen Mobilität beim Per­so­nen­ver­kehr. Selbst­fah­ren­de Autos, Busse oder LKWs und Drohnen nutzen die Un­ter­stüt­zung durch KI, um durch komplexe Um­ge­bun­gen zu na­vi­gie­ren, Ver­kehrs­si­tua­tio­nen zu ana­ly­sie­ren und so auch auf un­vor­her­ge­se­he­ne Er­eig­nis­se reagieren zu können.
• Ge­sund­heits­we­sen: KI wird in der Medizin nicht nur zur besseren Analyse von Daten aus MRT und anderen Dia­gno­se­me­tho­den genutzt. Auch Roboter helfen in un­ter­schied­li­chen Bereichen wie bei­spiels­wei­se bei Ope­ra­tio­nen, in der Pflege oder bei Re­ha­bi­li­ta­ti­on. Dadurch wird die Pa­ti­en­ten­ver­sor­gung ver­bes­sert und das me­di­zi­ni­sche Personal entlastet.
• Gas­tro­no­mie und Service: In Re­stau­rants, Hotels, an Flughäfen und in öf­fent­li­chen Ein­rich­tun­gen können AI-gestützte Roboter Gäste begrüßen und In­for­ma­tio­nen be­reit­stel­len. Auch wei­ter­füh­ren­de Rei­ni­gungs­funk­tio­nen oder die Aus­lie­fe­rung von Waren sind bereits heute Ein­satz­ge­bie­te der autonomen Helfer.
• La­ger­lo­gis­tik: Dort über­neh­men Roboter Aufgaben wie Waren zu kom­mis­sio­nie­ren, zu trans­por­tie­ren und den La­ger­be­stand zu verwalten, was die Effizienz und auch Ge­nau­ig­keit über die Lie­fer­ket­te hinweg steigert.
• Smart Home bzw. Haus­au­to­ma­ti­on: Im privaten An­wen­dungs­be­reich sind Staub­sauger und Ra­sen­mäh­ro­bo­ter ein weit ver­brei­te­tes Beispiel vom Einsatz von Embodied AI im Haushalt. Auch diese Roboter nutzen KI, um die Umgebung zu scannen und auf Hin­der­nis­se während der Tä­tig­kei­ten im Ablauf zu reagieren.

Wie ist der Stand der Ent­wick­lung bei Embodied AI?

Der Reifegrad der Tech­no­lo­gie hat sich in den ver­gan­ge­nen Jahren stark ver­bes­sert und befindet sich weiterhin in einem stetigen In­no­va­ti­ons­pro­zess. Die Wei­ter­ent­wick­lung der AI zeigt sich besonders in den folgenden Punkten:

• Robotik und Sensorik: Moderne Roboter nutzen heute fort­schritt­li­che Sensoren, sodass eine präzise Erkennung der Umgebung möglich ist. So können die KI-ge­stütz­ten Systeme Objekte erkennen, Hin­der­nis­se vermeiden und somit auch komplexe Tä­tig­kei­ten erledigen.
• Selbst­fah­ren­de Fahrzeuge: Autonome Fahrzeuge sind in kon­trol­lier­ten Um­ge­bun­gen wie Fabriken bereits heute in der Lage, eine Vielzahl von Tä­tig­kei­ten zu über­neh­men. Im öf­fent­li­chen Stra­ßen­ver­kehr stößt die KI immer wieder vor un­vor­her­ge­se­he­ne Her­aus­for­de­run­gen, die durch das kon­ti­nu­ier­li­che Trai­nie­ren und die Analyse und Aus­wer­tung der be­stehen­den Daten immer besser bewältigt werden können.
• Kognitive Fä­hig­kei­ten: Immer fort­schritt­li­che­re Al­go­rith­men sorgen dafür, dass die KI mehr aus Er­fah­run­gen lernt und sich dadurch besser an dy­na­mi­sche und komplexe Si­tua­tio­nen anpassen kann. Viele der ein­ge­setz­ten Systeme sind heute noch relativ spe­zia­li­siert und auf ein klar de­fi­nier­tes Auf­ga­ben­feld zu­ge­schnit­ten, sodass die Fle­xi­bi­li­tät der mensch­li­chen Leistung noch nicht komplett ab­ge­bil­det werden kann.
• In­ter­ak­ti­on mit Menschen: Roboter und KI-Systeme werden zunehmend mit Fo­kus­sie­rung auf den Faktor Mensch ent­wi­ckelt, um in Pflege, Service oder Haus­hal­ten as­sis­tie­ren zu können. Hier sind Fort­schrit­te bei der Sprach­ver­ar­bei­tung und der emo­tio­na­len Erkennung von Bedeutung. Den heute ver­füg­ba­ren Systemen fällt es noch schwer, komplexe soziale und emo­tio­na­le Kontexte richtig zu in­ter­pre­tie­ren.

Welche Beispiele gibt es für den konkreten Einsatz von Embodied AI in der Praxis?

Ins­be­son­de­re namhafte Un­ter­neh­men haben in diesem Feld nicht nur erste Feld­ver­su­che un­ter­nom­men und Pro­to­ty­pen erstellt, sondern bereits all­tags­taug­li­che An­wen­dungs­fäl­le verprobt. Dazu gehören unter anderem:

• Boston Dynamics: Ein vier­bei­ni­ger Roboter namens Spots wird unter anderem auf Bau­stel­len für die In­spek­tio­nen, Kar­tie­run­gen und Über­wa­chungs­auf­ga­ben ein­ge­setzt. Der Roboter kann sich in komplexen und un­struk­tu­rier­ten Um­ge­bun­gen bewegen, in denen mensch­li­cher Einsatz schwierig oder riskant ist.
• Amazon Robotics: Amazon nutzt in seinen Lagern autonome Roboter, um Waren zu kom­mis­sio­nie­ren und zu trans­por­tie­ren. Dabei na­vi­gie­ren die Roboter durch La­ger­häu­ser und op­ti­mie­ren so Prozesse in der Lo­gis­tik­ket­te.
• Intuitive Surgical: In der Chirurgie un­ter­stützt der Da Vinci Roboter bei der Durch­füh­rung von präzisen, mi­ni­mal­in­va­si­ven Ein­grif­fen. Hierbei kommt eine Kom­bi­na­ti­on aus der Steuerung durch einen mensch­li­chen Chirurgen und Embodied AI zum Einsatz, die mensch­li­che Intuition und ro­bo­ti­sche Ge­nau­ig­keit vereint.

Fazit: Embodied AI bietet enormes Potenzial

Durch den Einsatz von Embodied AI lassen sich viele Prozesse und teils schwie­ri­ge oder ge­fähr­li­che Tä­tig­kei­ten mithilfe von Maschinen und Robotern erledigen. Die präzise Aus­füh­rung und die immer besser werdende Ma­nö­vrier­bar­keit in dy­na­mi­schen und komplexen Si­tua­tio­nen sind Aus­gangs­punk­te für weitere An­wen­dungs­mög­lich­kei­ten, um Menschen zu entlasten.