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Kompetent im Einsatz - Variable Autonomie Lernender Systeme in lebensfeindlichen Umgebungen

Beyerer, Jürgen und Deserno, Thomas und Straube, Sirko und Tchouchenkov, Igor und Wedler, Armin (2021) Kompetent im Einsatz - Variable Autonomie Lernender Systeme in lebensfeindlichen Umgebungen. [sonstige Veröffentlichung]

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Offizielle URL: https://www.plattform-lernende-systeme.de/files/Downloads/Publikationen/AG7_Whitepaper_Autonomiegrad.pdf

Kurzfassung

Egal ob im Weltraum, in der Tiefsee oder in Katastrophengebieten - Einsätze in solchen lebensfeindlichen Umgebungen stellen für den Menschen eine große Herausforderung und erhebliche Risiken dar. Autonome, Lernende Systeme können hier helfen, Gefahren und Risiken für Menschen zu verringern oder solche Umgebungen überhaupt erst erschließen zu können. Die Missionskonfigurationen, der Grad der Autonomie eines selbstlernenden Systems sowie die Intensität der Interaktion mit Menschen können dabei enorm variieren. Entscheidend für das Gelingen der Zusammenarbeit zwischen Menschen und Lernenden Systemen ist eine gute Arbeitsteilung. Expertinnen und Experten der Arbeitsgruppe Lebensfeindliche Umgebungen der Plattform Lernende Systeme haben im vorliegenden Whitepaper Schlüsselvoraussetzungen für diese Arbeitsteilung zwischen Mensch und Lernendem System sowie für die Kompetenz des Lernenden Systems im jeweiligen situativen Anwendungskontext untersucht. Das Whitepaper zeigt, dass Lernende Systeme in einer lebensfeindlichen Umgebung im Vergleich zu Anwendungsdomänen wie Industrie und Verkehr sehr individuell ausgestaltet sind und derartige Einsätze zum gegenwärtigen Zeitpunkt nicht ohne den Menschen als Überwacher des Geschehens konzipiert werden können. Stattdessen geht es darum, den Menschen zu unterstützen und sein Gefahrenrisiko zu minimieren: So viel Autonomie wie möglich - nur so viel menschlicher Eingriff wie nötig. Das Whitepaper adressiert mit Bezug zu praxisorientierten Anwendungsfällen die Fragen, warum für Lernende Systeme in lebensfeindlichen Umgebungen eine variable Autonomie angestrebt werden sollte, welche Architekturkomponenten solche Systeme benötigen, welche Forschungsbedarfe existieren und welche Fragestellungen sich daraus für Anwendungen ergeben.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/202077/
Dokumentart:sonstige Veröffentlichung
Titel:Kompetent im Einsatz - Variable Autonomie Lernender Systeme in lebensfeindlichen Umgebungen
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Beyerer, JürgenFraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSBNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Deserno, ThomasPeter L. Reichertz Institut für Medizinische InformatikNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Straube, SirkoDeutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) GmbHNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Tchouchenkov, IgorFraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSBNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Wedler, ArminArmin.Wedler (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-8641-0163NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2021
Erschienen in:Lerndende System - Die Plattform für Künstliche Intelligenz
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Seitenanzahl:39
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Autonom lernende Systeme, KI, lebensfeindliche Umgebung,
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Robotik
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R RO - Robotik
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Autonome, lernende Roboter [RO]
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013) > Perzeption und Kognition
Hinterlegt von: Geyer, Günther
Hinterlegt am:11 Mär 2024 12:49
Letzte Änderung:11 Mär 2024 12:49

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