ROUTINE
Reallabor zum Transfer digitaler Gesundheitsanwendungen und KI ins Gesundheitswesen
Start: 03.2022
Ende: 02.2025
Im Projekt „GANResilRob – Generative Adversarial Networks and Semantics for Resilient, Flexible Production Robots“ geht es um die Weiterentwicklung von Produktionsrobotern. Industrieroboter sind präzise, schnell und leistungsstark. In der veränderten Situation der letzten zwei Jahre zeigte sich aber ein konkreter Mangel: Flexibilität.
Im Zentrum von GANResilRob steht deshalb die Antizipation von Ausnahmesituationen. In der Produktion von Industrieunternehmen arbeiten häufig eine Vielzahl von Personen auf begrenztem Raum und in geschlossenen Räumlichkeiten. Dies kann zum Beispiel im Falle einer Pandemie oder politischer Konflikte ein Risiko darstellen, das die Gesundheit der Arbeitnehmer sowie die Produktivität des Unternehmens gefährdet. Der GANResilRob-Ansatz schafft eine flexible, widerstandsfähige Industrie, die auf der Kombination von maschinellem Lernen, Generative Adversarial Networks (GAN), auf künstlicher Intelligenz (KI) basierter semantischer Interpretation und intuitiver Aufgabenprogrammierung aufbaut.
Für Fälle, in denen zum Beispiel Materialversorgungsketten unterbrochen werden, soll das FZI Forschungszentrum Informatik Produktionssysteme entwickeln, die ferngesteuert Aufgaben lernen und automatisiert die Produktion an die veränderten Bedingungen anpassen. Das FZI hat dabei unter anderem die Aufgaben, eine flexible und resiliente robotische Montage von Vakuumkammern und Möglichkeiten der Verwertung von Komponenten aus alten PKWs zu erforschen.
In diesem Forschungsschwerpunkt liegt das Hauptaugenmerk für das FZI auf den Themen Künstliche Intelligenz (KI) und Mensch und KI-Engineering. Zudem beschäftigt sich das FZI mit Fragestellungen zu dedizierter Hardware für KI sowie KI zur Prädiktion.
Förderhinweis:
Das Projekt GANResilRob wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz gefördert.
Projektpartner:
Reallabor zum Transfer digitaler Gesundheitsanwendungen und KI ins Gesundheitswesen
Verteiltes, kontinuierlich lernendes Bordnetzmanagement der nächsten Generation
Sicherer Einsatz von automatisierten Shuttle-Fahrzeugen im städtischen Verkehr durch unterstützende Infrastruktur-Vernetzung
Broker für dynamische Produktionsnetzwerke
Führungsausbildung für Einsatzkräfte mittels intelligenter virtueller Realitäten
Ressourceneffiziente Thin-Edge-Systeme durch integrierte KI und neuromorphe Elektronik in Sensoren
Künstliche Intelligenz für Arbeit und Lernen in der Region Karlsruhe
Sicherheit auf allen Systemschichten durch Vertrauensketten und Isolierung
Software-Engineering industrieller, hybrider Quantenanwendungen und -algorithmen
Kompetenzcluster Anonymisierung für vernetzte Mobilitätssysteme