Che si tratti di operazioni di soccorso e antincendio o di ispezioni in acque profonde, i robot mobili che si fanno strada in situazioni sconosciute con l'aiuto dell'intelligenza artificiale (AI) possono supportare efficacemente le persone nello svolgimento di attività in ambienti pericolosi. Il potenziale e i benefici concreti dell'IA in questo campo sono illustrati in un recente rapporto di Plattform Lernende Systeme, Piattaforma tedesca per l'intelligenza artificiale, utilizzando due scenari applicativi. Il rapporto è stato presentato oggi al Karlsruhe Institute of Technology (KIT) dove gli scienziati sono coinvolti nella piattaforma. Gli autori identificano anche sfide tecniche e sociali, nonché le condizioni che devono essere create per l'uso affidabile ed economico dell'IA in ambienti ostili alla vita.

In futuro, i robot mobili ad autoapprendimento possono sollevare le persone da attività pericolose o dannose. Allo stesso tempo possono rendere più economiche o in primo luogo possibili le operazioni in terreni di difficile accesso. Per utilizzare tali sistemi di autoapprendimento in ambienti ostili alla vita, alcune sfide devono ancora essere superate da un punto di vista tecnico, però. Questi includono l'apprendimento autonomo in ambienti sconosciuti. Inoltre, si tratta di far collaborare questi robot autonomi con le persone.

L'uso dell'intelligenza artificiale offre enormi opportunità per la nostra società. Soprattutto nella prevenzione dei disastri, lo smantellamento delle centrali nucleari e in campo marittimo ci sono una serie di opzioni per supportare efficacemente i professionisti con l'aiuto dell'intelligenza artificiale. Questo è il motivo per cui Plattform Lernende Systeme ha istituito un gruppo di lavoro interdisciplinare per discutere come i sistemi di autoapprendimento possono essere sviluppati e utilizzati in ambienti ostili alla vita a beneficio delle persone, dice il professor Holger Hanselka, Presidente del Karlsruhe Institute of Technology e membro del comitato direttivo di Plattform Lernende Systeme. La sicurezza informatica sarà estremamente importante in particolare nei sistemi autonomi che utilizziamo in caso di crisi. Di conseguenza, nella sua ricerca KIT si occupa di proteggere non solo la periferia di un complesso sistema informatico ma anche ogni singola parte, in particolare aggiungendo la sua esperienza nella sicurezza informatica a Plattform Lernende Systeme.

Il gruppo di lavoro Life-Hostile Environments utilizza due scenari applicativi nel suo rapporto per mostrare come l'intelligenza artificiale può offrire supporto nella prevenzione dei disastri e nelle missioni di esplorazione e manutenzione in circa cinque anni. Lo scenario applicativo "Assistenza rapida nelle operazioni di soccorso" illustra come i sistemi robotici basati sull'intelligenza artificiale possono supportare i vigili del fuoco a terra e dall'aria nello spegnimento di un incendio in un impianto chimico. Con l'aiuto di più sensori, i sistemi sono in grado di creare rapidamente una panoramica dettagliata della situazione, istituire un'infrastruttura di comunicazione e logistica per le operazioni di soccorso, ricercare i feriti e identificare e ridurre le fonti di pericolo. Nello scenario applicativo Muoversi in autonomia sott'acqua, i sistemi robotici sottomarini mantengono le fondamenta degli impianti eolici offshore. Navigano indipendentemente nel mare profondo, assumere le fasi di pianificazione, e richiedere supporto a subacquei o sistemi telecomandati, se necessario.

Mercato di nicchia con requisiti speciali

Le esigenze dei sistemi di autoapprendimento sono particolarmente elevate in ambienti ostili alla vita:devono essere intelligenti e robusti contro condizioni estreme ed essere in grado di affrontare in modo indipendente circostanze impreviste, dice Jürgen Beyerer, Responsabile del gruppo di lavoro Life-Hostile Environments di Plattform Lernende Systeme, Direttore dell'Istituto Fraunhofer di Optronica, Tecnologie di sistema e sfruttamento delle immagini IOSB e professore di sistemi interattivi in ​​tempo reale al KIT. Fino ad allora, I sistemi basati sull'intelligenza artificiale possono essere gestiti a distanza dal personale di emergenza e i dati raccolti utilizzati per lo sviluppo di funzioni intelligenti. Col tempo, i sistemi diventeranno sempre più autonomi e potranno eventualmente migliorare attraverso l'apprendimento automatico.

I sistemi di autoapprendimento per l'uso in ambienti ostili alla vita sono ancora un mercato di nicchia. La Germania è ben posizionata nello sviluppo di questi sistemi di intelligenza artificiale. Il gruppo di lavoro Life-Hostile Environments sotto la direzione congiunta di Jürgen Beyerer (KIT e Fraunhofer IOSB) e Frank Kirchner (Robotics Innovation Center, Il Centro di ricerca tedesco per l'intelligenza artificiale e l'Università di Brema) identifica nel suo rapporto piani d'azione concreti per sfruttare le opportunità dei sistemi di autoapprendimento in ambienti ostili alla vita e per servire i mercati mondiali con questi robot di autoapprendimento. Questi piani vanno dalla creazione di infrastrutture adeguate come pool di dati completi e piattaforme di riferimento e promozione di innovazioni attraverso la concorrenza e dimostratori tecnologici, alla creazione di standard per l'industria e la ricerca, nonché la flessibilità del mercato degli appalti.

Essendo l'Università di ricerca nell'Associazione Helmholtz, KIT crea e trasmette conoscenza per la società e l'ambiente. L'obiettivo è dare un contributo significativo alle sfide globali nei settori dell'energia, mobilità e informazione. Per questo, circa 9, 300 dipendenti collaborano in un'ampia gamma di discipline nelle scienze naturali, scienze ingegneristiche, economia, e le scienze umane e sociali. KIT prepara i suoi 25, 100 studenti per compiti responsabili nella società, industria, e la scienza offrendo programmi di studio basati sulla ricerca. Gli sforzi di innovazione di KIT creano un ponte tra importanti scoperte scientifiche e la loro applicazione a beneficio della società, prosperità economica, e la conservazione della nostra base naturale della vita.