Auf der Hannover-Messe hat die Schunk GmbH & Co. KG die Kooperation mit Another Brain, einem der weltweit führenden Spezialisten für künstliche Intelligenz bekanntgegeben. Bis Anfang 2020 soll ein erstes autonom agierendes Greifsystem entwickelt werden, das eine eigenständige Handhabung ohne manuelle Programmierung ermöglicht. „Mit der Zusammenarbeit wollen wir den Einsatz der künstlichen Intelligenz in Handhabung und Montage forcieren und neuartige Handlingszenarien in der smarten Fabrik, aber auch in der Servicerobotik ermöglichen“, unterstrich der geschäftsführende Gesellschafter Henrik A. Schunk bei der Vertragsunterzeichnung.
Autonome Handlinglösungen
Wo früher aufwändig jeder einzelne Schritt programmiert wurde, sollen Handlinglösungen von morgen sehr viel selbständiger agieren, so das Ziel von Schunk. Wie das gelingt, wurde auf der Hannover-Messe bereits in ersten Technologiestudien gezeigt. Statt Positionen, Geschwindigkeiten und Greifkräfte Schritt für Schritt einzeln zu definieren, erfassen autonome Greifsysteme ihre Zielobjekte über Kameras, übernehmen selbständig die Greifplanung und verfeinern diese immer weiter. Über entsprechende Sensorik in den Greiferfingern, den Motorstrom sowie eine in die Greifhand integrierte Intelligenz kann die Güte eines Griffs erfasst und bewertet werden, um gegebenenfalls nachzuregeln. „Die Zusammenarbeit von Schunk mit Another Brain wird den Fortschritt beim autonomen Handling enorm beschleunigen“, ist Henrik A. Schunk überzeugt.
Bionisch inspiriertes Konzept
Die in Paris beheimatete KI-Denkfabrik Another Brain verfüge über exzellentes Know-how, um autonome Greifszenarien zu realisieren. Deren Gründer und CEO, Robotikpionier Bruno Maisonnier, hatte 2005 Aldebaran Robotics gegründet und 2008 den humanoiden Roboter Nao auf den Markt gebracht. Im Gegensatz zum bislang etablierten Deep Learning, bei dem mit hohem Aufwand eine Vielzahl von Daten generiert und ausgewertet werden, verfolgt Another Brain mit dem bionisch inspirierten Konzept der Organic AI einen neuartigen Ansatz des maschinellen Lernens. Unabhängig von Clouds und Netzwerken sowie mit minimalem Energie- und Speicherbedarf sollen Schunk-Greifsysteme mit der vom menschlichen Gehirn inspirierten Technologie in die Lage versetzt werden, autonom zu agieren.
rk