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Haben Sie jemals darüber nachgedacht
was wir von der Natur lernen können
um bessere Technologien zu erschaffen?
Ich habe das nicht getan
Bis ich das Bionic Learning Network kennenlernte.
Das Bionic Learning Network von Festo ist eine wirklich coole Sache.
Es ist eine Kollaboration
von Festo
weltweit führend in der Automationstechnologie
sowie mehreren
Universitäten
Forschungsinstituten
und kleinen innovativen Unternehmen.
In diesem Bionic Learning Network
kommen die unterschiedlichsten Leute zusammen.
Sie sind zum Beispiel Biologen oder
Menschen, die Robotertechnik
oder Luft- und Raumfahrttechnik oder so etwas studiert haben.
Es gibt Designer
Ingenieure
Forscher.
All diese Leute kommen dort zusammen
und sie alle vereint ein Gedanke.
Sie sind fasziniert von der Natur.
Sie wollen von der Natur lernen
und sie wollen von der Natur inspiriert werden.
Und genau aus diesem Grund habe ich mich dem Bionic Learning Network angeschlossen.
Wissen Sie, manchmal sitze ich am Schreibtisch und mein Kopf ist einfach leer.
Aber sobald ich raus gehe und einen kleinen Spaziergang im Wald mache
oder in den Bergen wandern gehe
wird meine Kreativität angetrieben.
Allein wenn ich diese Bilder hier ansehe
kommen mir sofort Ideen für neue Projekte.
Und vielleicht geht es Ihnen auch so.
Und so wie ich mich inspirieren lasse
ließen sich auch die Ingenieure des Bionic Learning Network inspirieren.
In diesem Beispiel schauten sie sich den Mantarochen an
und sie bauten dieses wunderschöne Unterwasserfahrzeug.
Es ist ein Roboter der schwimmen und tauchen kann.
Und wie Sie sehen können
ist es inspiriert vom Mantarochen
und bewegt sich auf diese wunderschöne und natürliche Weise.
Man kann mehrere Sensoren an seinen Bauch anbringen
und es dann hinaus in eine Riff schicken
wo es Daten sammeln kann.
Und wegen seiner natürlichen Bewegungen
verursacht es keine Störungen
in dem Ökosystem
und verursacht dort keinen Lärm
und kann so wunderschöne Daten übermitteln.
Oder dieser Vogel zum Beispiel.
Wer von uns würde nicht gerne einmal in seinem Leben fliegen?
Und deshalb
ließen sich die Ingenieure von einer Silbermöwe inspirieren.
Sie wollten ganz genau verstehen
wieso Vögel diese erstaunliche Fähigkeit des Fliegens besitzen.
Und sie schauten sich an, wie genau Vögel ihre Flügel bewegen können
und bauten diesen leichtgewichtigen
bioinspirierten Roboter
der fliegen kann
wie eine echte Silbermöwe.
Und die Ingenieure schafften es tatsächlich zu entschlüsseln
wie Vögel fliegen.
Dies sind nur zwei Beispiele
aus einer ganzen Reihe von bioinspirierten Robotern.
Aber ich wollte nicht über bioinspirierte Roboter reden
ich möchte über die
Produktion der Zukunft reden.
Und ich glaube nicht, dass wir in Zukunft kleine Affen-Roboter
am Fließband sitzen sehen werden.
Aber es gibt viele Dinge, die wir von der Natur lernen können.
Während der Evolution
wurde beinahe jeder Prozess
Millionen Jahre lang optimiert.
Hinsichtlich Energieeffizienz zum Beispiel.
Oder der Leichtbauweise
oder Funktionsintegration.
Dies sind also Dinge, die wir von der Natur lernen können.
Allerdings sind dies recht vage Worte.
Jetzt möchte ich etwas konkreter werden
und dafür möchte ich zeigen, wie die menschliche Natur
die Produktion der Zukunft gestalten kann.
Wenn wir fragen
wie wird die Zukunft der Produktion aussehen
müssen wir uns zunächst die Vergangenheit ansehen.
Hier habe ich einige Bilder.
Vielleicht erinnern Sie sich an die alten Computer
die so langsam waren.
Heute sind Computer viel schneller.
Und das gleiche gilt für Maschinen.
Am Anfang waren Maschinen sehr simpel.
Sie konnten nur einen Schritt ausführen
und das war sehr langsam.
Heutzutage sind Maschinen so viel komplexer.
Sie können eine Reihe verschiedener *** ausführen
und sind sehr sehr schnell.
Und bereits in den sechziger Jahren
formulierte Moore sein Gesetz
und machte diese Sache wissenschaftlich
indem er sagte
dass sich die Transistordichte auf einem Chip
ungefähr alle zwei Jahre verdoppelt.
Und tatsächlich stellte sich in den letzten 50 Jahre heraus
dass dieses Gesetz absolut korrekt ist.
Und deshalb können wir annehmen, dass dies auch für die Zukunft gilt.
Also, Computer und Maschinen werden in Zukunft immer schneller werden.
Aber was ist mit den Menschen
die mit diesen Maschinen interagieren?
Werden die schneller?
Ich weiß nicht, ob Menschen
in den letzten 50 Jahren schneller geworden sind
aber was ich weiß ist, dass im Durchschnitt
die Angestellten, insbesondere in Deutschand
älter geworden sind.
Und im Jahre
2020
wird jeder dritte Angestellte
zwischen 50 und 64 Jahre alt sein.
Und dies ist auf der einen Seite ein großer Vorteil.
Diese Leute haben sehr viel Erfahrung, sind gut ausgebildet
und gut gebildet.
Auf der anderen Seite
nimmt der Sehsinn im Alter ab.
Der Gehörsinn nimmt ab.
Der Körper wird schwächer
und
die Reaktionsgeschwindigkeit wird langsamer.
Also, während auf der einen Seite die Computer und Maschinen
immer schneller werden
werden auf der anderen Seite die Menschen
immer langsamer.
Und mit dieser Diskrepanz müssen wir in der Zukunft umgehen.
Also, wenn Maschinen schneller und Menschen langsamer werden
gibt es ein höheres Risiko
für Unfälle und Kollisionen.
Und dies war ein Anliegen, mit dem wir uns befassen wollten
im Bionic Learning Network.
Und wir wollten
eine sichere Mensch-Maschine-Interaktion garantieren.
Dafür entwickelten wir den Bionic Handling Assistant.
Dies ist der Bionic Handling Assistant und sie
sehen bestimmt sofort
dass es von einem Elefantenrüssel inspiriert ist.
Es kann sich in alle Richtungen bewegen.
Es besteht aus drei Segmenten
die mit Luft gefüllt sind.
Es hat einen Zugang für die Hand
und einen Greifer vorne.
Wie sein natürliches Vorbild
ist dieser Bionic Handling Assistant ziemlich stark
aber zur gleichen Zeit auch sehr sanft.
Es ist ein Leichtbau
und mit Rapid-Prototype hergestellt.
Auf diese Weise ist es bereits sicher um mit Menschen zu interagieren.
Außerdem ist es ein
pneumatisches System
das bedeutet, es wird nur durch Luft betrieben
und da Luft komprimierbar ist
kann es Menschen nicht verletzen.
Und
normalerweise müssen viele Maschinen bei einem Montageband
in einem Käfig sein, damit sie
Menschen nicht verletzen können, aber wie Sie sehen können
haben wir hier eine sichere Mensch-Maschine-Interaktion
und die Menschen können direkt mit der Maschine interagieren.
Und so kann die Maschine zum Beispiel genutzt werden
um einem Arbeiter Werkzeuge zu reichen
oder in diesem Fall einen Apfel.
Also, als erstes wollten wir
eine sichere Mensch-Maschine-Interaktion.
Als zweites wollten wir
intelligente und intuitive Steuerung.
Und so entwickelten wir den Robotino, den Sie hier sehen können.
Der Robotino ist eine Plattform
über die Studenten und Schüler
Interesse für Roboter entwickeln können
herumprobieren und herumspielen und
anfangen, komplexe Roboter zu programmieren.
Und dieser Roboter wird über eine Fernbedienung kontrolliert
die so simpel ist, dass jeder Schüler damit zurechtkommt.
Und dies war ein erster
Schritt weiter in Richtung intuitive Steuerung.
Wir haben Touchscreens
oder wir haben zum Beispiel Voice Control.
Des Weiteren
integrierten wir eine kleine
Kamera in die Spitze der Elefantennase
und damit kann es einige Objekte wahrnehmen
und so einige *** machen wie zum Beispiel
Objekte selbstständig aufheben.
Aber was wäre intuitiver als
normale Gesten zu benutzen
und unsere natürlichen Handbewegungen, um eine Maschine zu steuern?
Und so entwickelten wir die ExoHand.
Die ExoHand ist eine Roboterhand
die ich über meine Hand ziehen kann
und dann kann ich meine Finger bewegen.
Ich kann sie
ganz normal bewegen
und hier sind mehrere Sensoren
die diese Bewegungen wahrnehmen.
Außerdem sind hier Aktivatoren
die auch meine Finger bewegen können.
Ich habe hier also eine Zwei-Wege-Interaktion.
Und das erste Szenario für das wir das nutzen können
ist das, was Sie hier sehen.
Hier
trägt Elias Knubben, der
Initiator des Projekts, die ExoHand.
Er bewegt seine Hände frei
und die Bewegungen werden von der ExoHand aufgenommen
und dann in eine zweite ExoHand übertragen
die an einem Roboterarm angebracht ist.
Indem er seine Hand bewegt
kann er ganz leicht die Roboterhand steuern.
Und es gibt eine tolle Sache dabei.
Sobald die Roboterhand
ein Objekt greift
fühlt es den Widerstand und dieser Widerstand
wird rückprojeziert
auf die Roboterhand
des Arbeiters.
Also
sobald der Roboter
ein Objekt greift
kann der Arbeiter fühlen
dass er ein Objekt greift und dieses System ist so sensibel
dass er sogar mehrere verschiedene Objekte identifizieren kann.
Und mit diesem System haben wir die Möglichkeit
Objekte aus einer
sicheren Entfernung zu manipulieren.
Was zum Beispiel
sehr nützlich ist in
gefährlichen Umgebungen
oder zum Beispiel im Weltraum.
Dies ist nur ein Szenario.
Das andere Szenario ist
dass zum Beispiel Daten, die von der Hand aufgenommen werden
direkt zu der Hand zurückgesendet werden.
Und hierfür
wird sie in Montagebändern verwendet.
Dieser ältere Arbeiter muss eine ermüdende Arbeit ausführen
die er sehr oft wiederholen muss
und die sehr anstrengend ist.
Aber nun nimmt die ExoHand
die Bewegung wahr
und schickt sie zurück.
Und somit erreichen wir eine Kraftverstärkung.
Und dadurch sind die gleichen anstrengenden ***
nicht mehr so ermüdend und anstrengend.
Nachdem wir die ExoHand entwickelt hatte, begannen wir eine Kollaboratoin
mit der Universität Tübingen.
An der Universität Tübingen
behandeln Ärzte Patienten, die einen Schlaganfall hatten.
Nach einem Schlaganfall
funktioniert der größte Teil des Gehirns normal
und die Hand funktioniert normal.
Dennoch vergessen viele Patienten, wie sie ihre Hand bewegen können.
Und sie müssen es wieder lernen.
Sie müssen in die Rehabilitation.
Und dazu müssen sie in eine Klinik gehen und jeden Tag üben.
Und in den Kliniken
wird ein EEG-System eingesetzt
und dieses EEG-System
zeichnet auf wenn der
Patient seine Hand bewegen will.
Diese Daten werden auf einen Computer übertragen und dann
an die ExoHand gesendet und die ExoHand
bewegt dann die Hand
des Patienten.
Also
der Patient
stellt sich vor wie er seine Hand bewegt
und die ExoHand bewegt die Hand.
Es gibt also ein positives Feedback.
Und dieser Kreislauf von positivem Feedback
hilft
den Patienten
schneller zu lernen
und dadurch
wird der gesamte Rehabilitationsprozess beschleunigt.
Außerdem ist die ExoHand
transportierbar
und
leichtgewichtig
und Patienten können sie mit nach Hause nehmen
und anstatt nur einmal am Tag in der Klinik zu üben
können sie zu Hause ein zweites Mal
oder ein drittes Mal üben
und dadurch werden die Trainingseffekte gesteigert.
Nach diesem Projekt
mit der Universität Tübingen dachten wir
solch ein EEG-System ist schon cool, aber
könnte es auch genutzt werden um eine komplexe Maschine zu steuern?
Können wir eine Hirn-Maschine-Schnittstelle konstruieren
die man nutzen kann um eine komplexe Maschine zu steuern?
Und wir verwendeten diese
Hirn-Maschine-Schnittstelle.
Ich ziehe es über meinen Kopf
und dann zeichnet es meine Hirnsignale auf.
Jedes Mal wenn ich an etwas denke
fließt elektrischer Strom
durch die Nervenfasern meines Gehirns
und dieser wird von diesem
EEG-System ermittelt.
Nachdem es am Schädel angebracht wurde
sendet es diese Daten
via Bluetooth an einen Computer.
Und der Computer
muss diese Muster kennenlernen.
Dafür hat meine Kollegin
die Sie hier sehen, Nadine Kärcher
eine Software programmiert
die diese Daten erlernt
und klassifiziert
und die Daten werden dann genutzt
um ein Spiel zu steuern, wie Sie hier sehen können.
Auf der linken Seite
steuert das Mädchen die Platte
nur mit Gehirnleistung während auf der anderen Seite
ein Mann sitzt
der die Platte mit Muskelkraft bewegt.
Und dies war der Machbarkeitsnachweis.
Wir wollten testen
ob es möglich ist
solch eine Maschine nur mit Gehirnleistung zu steuern.
Und ja, es ist möglich.
Bisher habe ich
über Projekte gesprochen, an denen wir bereits arbeiten.
Also dies ist sozusagen
die Zukunft 3.0.
Aber was kommt als nächstes?
Was ist mit der Zukunft 4.0?
Und tatsächlich gibt es immer noch
Arbeiten die sehr anstrengend und ermüdend sind
und die für Menschen gefährlich sind
oder sie sind zu schnell, um von einem Menschen ausgeführt zu werden.
Und obwohl wir nun
intelligente und intuitivere
und sichere Mensch-Maschine-Interaktion erreicht haben
wäre es eine gute Sache wenn einige dieser anstrengenden Arbeiten
allein von den Maschinen ausgeführt werden könnten.
Und augenscheinlich können wir Maschinen steuern und darauf
programmieren die Arbeiten zu tun, die wir nicht tun wollen.
Aber es wäre viel besser
wenn Maschinen lernen würden, diese Arbeiten
optimiert auszuführen.
Wenn sie sie energieeffizient und schnell ausführen würden.
Des Weiteren wäre es sehr
hilfreich wenn
eine Maschine nicht mehr funktioniert und sie den anderen mitteilen würde:
Hey, ich funktioniere nicht mehr, könntest du bitte meine Arbeit übernehmen?
Also wenn die Maschinen miteinander kommunizieren könnten
dann
könnten sie wieder lernen
die neue Arbeit optimiert auszuführen.
Und dadurch
könnten Produktionskosten
gesenkt werden, dadurch
könnten Produktionszeiten gesenkt werden
und dies würde es uns allen ermöglichen
personalisierte Produkte zu erhalten.
Und wie ich bereits sagte
streben wir lernfähige
und kommunizierende Systeme an.
Und hier knüpfe ich an den Anfang meines Vortrags an.
Denn jeder
Mensch wie wir
und jedes
Tier kommuniziert und lernt.
Wir können also darauf zurückgreifen und von der Natur lernen
über
Kommunikation und über das Lernen.
Und aus diesem Grund begannen wir
das AquaJelly-Projekt.
Vielleicht sehen sie gleich
dass diese Unterwasserroboter
von Quallen inspiriert sind
und wie ein Schwarm aus Quallen
kommunizieren sie miteinander
über diese kleinen blauen blinkenden Lichter.
Sie besprechen zum Beispiel ihre Position und organisieren
wer wo ist und stoßen nicht ineinander.
Außerdem tauschen sie sich
über ihren Energiestatus aus, also
zum Beispiel organisieren sie
wer zur Aufladestation geht
und wann.
Ich hoffe, ich konnte Ihnen zeigen
dass wir bereits sehr viel von
Menschen und von der Natur gelernt haben
darüber wie Menschen mit Maschinen
interagieren und kommunizieren können.
Aber auch darüber, wie Maschinen mit Maschinen kommunizieren können.
Aber wenn wir
weitere
bessere
zukunftsfähige und menschenfreundliche Roboter bauen wollen
sollten wir uns wirklich die Natur ansehen.
Die Natur per se aber auch die menschliche Natur.
Und ich würde sagen
das nächste Mal wenn Sie wandern gehen
oder in den Bergen sind
oder vielleicht tauchen gehen.
Halten Sie Ihre Augen offen
und lassen Sie sich von der Natur inspirieren.
Sie können sehr viel von ihr lernen.
Vielen Dank.