{"id":446944,"date":"2025-12-17T15:21:33","date_gmt":"2025-12-17T14:21:33","guid":{"rendered":"https:\/\/www.allaboutautomation.de\/?p=446944"},"modified":"2026-01-23T08:14:46","modified_gmt":"2026-01-23T07:14:46","slug":"ki-wo-man-hinschaut","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.allaboutautomation.de\/de\/2025\/12\/17\/ki-wo-man-hinschaut\/","title":{"rendered":"KI, wo man hinschaut"},"content":{"rendered":"\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Vollst\u00e4ndig ohne k\u00fcnstliche Intelligenz ist industriell eingesetzte Robotik zwar weiterhin m\u00f6glich, aber nur f\u00fcr Aufgaben einsetzbar, die auf einer deterministischen, regelbasierten Steuerung fu\u00dfen. Sobald Wahrnehmung, Variation oder selbstst\u00e4ndiges Entscheiden gefragt sind, kommt unweigerlich KI ins Spiel.<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Ein weiter Themenbereich ergibt sich immer dann, wenn die Wahrnehmung der Umgebung eine Rolle spielt. Sobald ein Roboter mit externer Sensorik oder Kameratechnik verbunden ist, braucht es auch einen intelligenten Algorithmus, der erkennt, was dort z.B. gegriffen und gehandhabt werden soll. Dieser muss zun\u00e4chst trainiert werden. Beim Machine Learning wird die k\u00fcnstliche Intelligenz gezielt trainiert, um sp\u00e4ter eine bestimmte Aufgabe zu erf\u00fcllen, z.B. verschiedene Gegenst\u00e4nde auf unterschiedliche Weise zu greifen und an einem anderen Ort abzulegen. Dabei ist es auch m\u00f6glich, zuvor unbekannte Dinge greifen zu lassen. Eine Sonderform des Machine Learnings ist das Reinforcement Learning, bei dem die k\u00fcnstliche Intelligenz anhand des Feedbacks ihrer Umwelt lernt. Hier kommt nicht ein vorab gekennzeichneter Datensatz zum Einsatz. Vielmehr lernt die Maschine durch Ausprobieren und in der Folge dessen durch Belohnung oder Bestrafung. So tastet sie sich an das erw\u00fcnschte Verhalten heran, bis ein vollst\u00e4ndiges neuronales Netz entstanden ist, das z.B. in der Lage ist, ein biegeschlaffes Bauteil, wie Gummiringe oder Kabel, pr\u00e4zise zu handhaben. Oder aber in der Qualit\u00e4tskontrolle Anomalien zu erkennen, die i.O.-Teile von N.i.O-Teilen unterscheiden.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Lokalisierung und Kartierung<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Wird ein Roboter mobil, sei es eine fahrende Plattform, ein hundeartiger oder humanoider Roboter, ist k\u00fcnstliche Intelligenz von N\u00f6ten, um selbstst\u00e4ndig Routen zu finden bzw. erst mal eine virtuelle Karte des Gel\u00e4ndes zu erstellen, um sich dort autonom zu bewegen, ohne mit Hindernissen zu kollidieren. Hierbei ist der sogenannte SLAM-Algorithmus von Bedeutung. SLAM steht f\u00fcr simultane Lokalisierung und Kartierung. Die mobile Einheit muss eine sich ununterbrochen aktualisierende Karte ihrer Umgebung erstellen und sich selbst in dieser Umgebung lokalisieren. Dies gelingt \u00fcber die sogenannte Sensorfusion. Hier werden die gesammelten Daten verschiedener Sensoren, wie Lidar, Kamera, Ultraschallsensoren und Tr\u00e4gheitsmesseinheiten, kombiniert und von der k\u00fcnstlichen Intelligenz ausgewertet. So navigieren fahrende Plattformen durch Fabrikhallen und Lager, so kann autonomes Fahren erm\u00f6glicht werden, so finden Drohnen ihr Ziel auch ohne GPS-Signale und so findet selbst der Saugroboter zu Hause seinen Weg durchs Haus. Werfen wir einen Blick in die Zukunft (die n\u00e4chsten 10 bis 15 Jahre), dann k\u00f6nnte diese intelligente Form der Navigation es auch erm\u00f6glichen, dass humanoide Roboter sich durch unsere Welt bewegen, wie wir Menschen es tun.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Einfache Programmierung<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Ein Problem, das unsere Industrie auch in der Zukunft begleiten wird, ist der Fach- und Arbeitskr\u00e4ftemangel. Wenn es an Roboterprogrammierern fehlt, ist es eine L\u00f6sung, die Programmierung von Robotern so weit zu vereinfachen, dass auch Nicht-Experten diese umsetzen k\u00f6nnen. Eine M\u00f6glichkeit, das zu erreichen, ist der Einsatz von Large Language Models, wie ChatGPT. So lassen sich in nat\u00fcrlicher Sprache formulierte Befehle in Programm-Code \u00fcbersetzen. Sprachmodelle k\u00f6nnen auch als intelligente Assistenten agieren und in Echtzeit Fragen beantworten und Hilfestellung bei der Programmierung geben. M\u00f6chte ein Anwender z.B. erfahren, wie er dem Roboter die von der Kamera ermittelte Teileposition \u00fcbergeben kann, kann er diese Frage per Text-Prompt an den KI-Assistenten richten und erh\u00e4lt in kurzer Zeit den entsprechenden Code-Baustein. So lassen sich nicht nur Funktionen, Programmbausteine und Programmvorlagen erzeugen, sondern auch Programme anpassen, korrigieren und m\u00f6gliche Fehler in einem fr\u00fchzeitigen Stadium erkennen. Mithilfe von Korrekturvorschl\u00e4gen lassen sich diese Fehler dann schnell beheben. KI-Chatbots k\u00f6nnen die Programmierung erleichtern, aber auch z.B. bei der Auswahl von passenden Komponenten einer kompletten Anlage beraten.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

K\u00fcnstliche Intelligenz in der Robotik ist nicht nur n\u00fctzlich und hilfreich, sondern essenziell, sollen Roboter immer mehr und immer wertsch\u00f6pfendere T\u00e4tigkeiten ausf\u00fcllen. In meinem n\u00e4chsten Blogbeitrag widme ich mich tiefergehend dem Aspekt der Demokratisierung der Robotik durch den Einsatz von k\u00fcnstlicher Intelligenz. Bleibt also dran!<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\"Picture\n\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t\tFrauke Itzerott\t\t\t\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t

Chefredakteurin ROBOTIK UND PRODUKTION<\/p>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Vollst\u00e4ndig ohne k\u00fcnstliche Intelligenz ist industriell eingesetzte Robotik zwar weiterhin m\u00f6glich, aber nur f\u00fcr Aufgaben einsetzbar, die auf einer deterministischen, regelbasierten Steuerung fu\u00dfen. Sobald Wahrnehmung, Variation oder selbstst\u00e4ndiges Entscheiden gefragt sind, kommt unweigerlich KI ins Spiel. Ein weiter Themenbereich ergibt sich immer dann, wenn die Wahrnehmung der Umgebung eine Rolle spielt. Sobald ein Roboter mit […]<\/p>\n","protected":false},"author":1569,"featured_media":450159,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_seopress_robots_primary_cat":"none","_seopress_titles_title":"","_seopress_titles_desc":"","_seopress_robots_index":"","footnotes":""},"categories":[287],"tags":[],"edition":[],"class_list":["post-446944","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-mrk_robotik"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.allaboutautomation.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/446944","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.allaboutautomation.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.allaboutautomation.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.allaboutautomation.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1569"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.allaboutautomation.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=446944"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/www.allaboutautomation.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/446944\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":447645,"href":"https:\/\/www.allaboutautomation.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/446944\/revisions\/447645"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.allaboutautomation.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/450159"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.allaboutautomation.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=446944"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.allaboutautomation.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=446944"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.allaboutautomation.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=446944"},{"taxonomy":"edition","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.allaboutautomation.de\/de\/wp-json\/wp\/v2\/edition?post=446944"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}