NEURA Robotics, Pionier der kognitiven Robotik, hat gemeinsam mit dem Forschungsinstitut fortiss und der Technischen Universität Chemnitz ein neues Forschungsprojekt ins Leben gerufen: CORINNE (Cobots’ Relational Interface with Neuromorphic Networks and Events). Mit diesem Projekt untersuchen sie die Fähigkeiten kollaborativer Roboter. Im Mittelpunkt stehen neuromorphe visuelle Chips, die es Robotern ermöglichen, menschliche Gesten in Echtzeit zu erkennen und flexibel darauf zu reagieren. Die Forschung soll insbesondere bei komplexen Anwendungen wie dem industriellen Schweißen eine Schlüsselrolle spielen, da hier Präzision und Anpassungsfähigkeit von entscheidender Bedeutung sind.
„Mit CORINNE machen wir einen weiteren wichtigen Schritt in Richtung einer reibungslosen Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine, die im Alltag wie selbstverständlich und intuitiv funktioniert“, erklärt David Reger, CEO von NEURA Robotics.
Wie CORINNE Roboter flexibler machen möchte
Im Zentrum des Projekts steht die Entwicklung eines Systems, das durch neuromorphe Chips und ereignisbasierte Kameras in der Lage ist, visuelle Informationen ähnlich wie das menschliche Gehirn zu verarbeiten. Diese Technologie basiert auf einem komplexen neuronalen Spiking-Netzwerk, das es den Cobots ermöglicht, auch auf unerwartete Bewegungen und Veränderungen in Echtzeit dynamisch zu reagieren.
Eine bedeutende Rolle spielt dabei der Roboter MAiRA von NEURA Robotics. Obwohl MAiRA bereits jetzt durch seine Sprach- und Gestensteuerung führend in der kognitiven Robotik ist, wird das Modell im Rahmen des Projekts weiterentwickelt. So soll das Potenzial der neuromorphen Chips voll ausgeschöpft werden. Dadurch soll MAiRA zu einem flexiblen Partner werden, der auf spontane Gesten des Bedieners reagieren kann. Diese Forschungen sollen so eine aufwändige Umprogrammierung überflüssig machen.
Ein dynamisches Lernsystem für industrielle Anwendungen
Eine zentrale Herausforderung des Projekts ist es, neu erlerntes Wissen in Echtzeit an andere Roboter weiterzugeben. Dieses Problem soll durch föderiertes Lernen behoben werden. Diese Lernmethode ermöglicht es, das Trainingsergebnis eines einzelnen Cobots auf alle anderen Cobots im Netzwerk zu übertragen. Das soll die Lernkurve drastisch verkürzen, zumal auch alle Maschinen gleichermaßen von den neuen Erfahrungen profitieren.
Besonders im Bereich der industriellen Schweißanwendungen zeigt sich das Potenzial dieser Technologie: Schweißarbeiten erfordern ein hohes Maß an Präzision und Flexibilität, da unvorhergesehene Bewegungen oft zu Fehlern führen können. MAiRA soll mit CORINNE in der Lage sein, komplexe Handbewegungen des Bedieners zu erkennen und den Schweißvorgang in Echtzeit anzupassen – ohne die Notwendigkeit einer detaillierten Vorprogrammierung. So könnte der Cobot zum aktiven Partner werden, der den Arbeitsprozess nicht nur unterstützt, sondern selbstständig optimiert.
Die Zukunft der Mensch-Roboter-Interaktion
Mit CORINNE legen NEURA Robotics, fortiss und die TU Chemnitz den Grundstein für eine Mensch-Roboter-Interaktion, die auf natürlicher Kommunikation basiert. Die Einsatzmöglichkeiten reichen von einfachen Produktionsprozessen bis hin zu hochkomplexen Schweißarbeiten.
Gefördert wird CORINNE vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) im Rahmen der Initiative Künstliche Intelligenz für kleine und mittlere Unternehmen (KI4KMU). Die Projektdauer erstreckt sich von April 2024 bis März 2026.
