IT-Forschung 2006

Förderprogramm Informations- und Kommunikationstechnik

Ausgangslage
Im Forschungs- und Anwendungsbereich von Intelligenten Systemen wurde in den letzen 10 Jahren viel erreicht. Es gab wesentliche Fortschritte in der Schrift- und Spracherkennung, in der Bildverarbeitung, in der Robotik und bei adaptiven Steuerungs- und Planungssystemen.

Das klassische algorithmische Steuerungskonzept von Robotern ist bis heute im Wesentlichen auf eine formale, kodierte Welt beschränkt geblieben und versagt an Problemen eines Agierens in natürlicher, unkodierter Umwelt mit ihren hochdimensionalen und vieldeutigen Merkmalen.

Viele Prozesse sind nichtlinear. Der konstruktive Entwurf nichtlinearer Systeme ist schwierig und nur in Spezialfällen möglich.

Die mit der Anwendung der Informationstechnik verbundene Explosion von Datenmengen erfordert neue Ansätze zur Wissensakquisition und -verarbeitung. Die Ermittlung von nicht-explizitem Wissen muss in die Wissensverarbeitung und in das Wissensmanagement eingebunden werden. Die Selbstorganisationsmechanismen in den Unternehmen gilt es weiter zu unterstützen.

Es gibt ein breites Feld interessanter neuer Anwendungen und es entstehen derzeit neue Industriezweige in der Robotik, mit der mittel- und langfristigen Perspektive der Serviceanwendungen. Es ist absehbar, dass Serviceroboter die Industrieroboter zahlenmäßig übersteigen werden.

Handlungsbedarf und Ziele
Die Beherrschbarkeit integrierter, intelligenter Systeme ist eine wichtige Voraussetzung für zahlreiche Produkte und Produktionsprozesse. Ziel sollte die Konzeption und Entwicklung von Systemen sein, die sich in komplexen, dynamischen Umgebungen angepasst verhalten können. Es ist Wert zu legen auf Robustheit und Skalierbarkeit. Vernetzte Systeme müssen beherrschbar gemacht werden.

Die Wissensexplosion muss durch KI-Methoden, insbesondere durch Information Retrieval Methoden bewältigt werden. Eine weitere Integration subsymbolischer mit symbolischer Verarbeitung oder der Arbeitsweise des Menschen mit KI-Methoden muss dabei im Vordergrund stehen.

Aufgaben und Probleme bei der multimodalen Mensch-Maschine-Schnittstelle, bei kooperierenden Robotern, bei der Verbindung von Sprache mit der Aktorik sind noch nicht ausreichend gelöst.

Bei den Servicerobotern und Robotern, die in natürlichen Umgebungen agieren, sollten grundsätzliche Entwicklungsthemen, die für alle Applikationen wichtig sind, gefördert werden. Außerdem haben Evaluationsmechanismen, Benchmarkingmechanismen und Fragen der Vergleichbarkeit von Robotern eine große Bedeutung.

Die Einigung auf Plattformen, die als standardisierte Basis für alle Roboterentwicklungen dienen können, ist zur Senkung des Entwicklungsaufwandes wünschenswert. Wegen des Aufwandes sollte dies im europäischen Rahmen gefördert werden. Im nationalen Rahmen sind Module und Komponenten für solche Plattformen zu entwickeln.

Forschungsthemen

• Adaptive intelligente Systeme
  • Entwicklung neuer Anwendungssysteme in der Robotik durch Bereitstellung von universellen Modulen und Komponenten.
  • Erforschung der Selbstwahrnehmung, Selbstmodellierung und der intuitiven Belehrung in der Robotik.
  • Weiterentwicklung der Bildverarbeitung im Zusammenhang mit der Selbstwahrnehmung, Wahrnehmung und Konfigurierbarkeit sowie Analyse und kompakte Kodierung visueller Szenen.
  • Aufbau von Evaluations- und Benchmarking-Zentren für intelligente Systeme.
• Integrierte Systeme, Prozesse und Abläufe
  • Mathematische Modellierung nichtlinearer Dynamiken und Optimierungen.
  • Entwicklung aufgabenabhängiger Ähnlichkeitsmaße, ereignisbasierter Prädikation, systematische Erzeugung von Modularität, strukturabhängige Verteilung von Lernprozessen und Organisation von "Systembeobachtern".
  • Robuste 3D-/2D-Szenenanalyse für Lese- und Bildverarbeitungssysteme auf dem Gebiet der Automatisierung.
• Systeme zur Wissensverarbeitung
  • Management von nicht-explizitem Wissen und der Umgang mit unvollständigen bzw. fehlerhaften Informationen.
  • Forschungen zu Ontologien und zur semantischen Informationsmodellierung, Knowledge-Management, Knowledge-Based-Engineering, verteiltes Entwickeln, und Planen, Constraint-Technology.
  • Verbesserung der Dialog- und inhaltsbasierten Suchsysteme in Datenbanken und im Web mittels intelligenter Techniken.
  • Erschließung, Aufbereitung und Handhabung komplexer multimedialer Informationsstrukturen für die automatische Extraktion von Metadaten, die Aufbereitung bestehender Informationsstrukturen und gemischt automatisierte, interaktive Handhabung von Informationsstrukturen.
  • Wissen in verteilten Strukturen (mobile Systeme).
  • IT-basiertes Community Learning.
  • Information Retrieval, Knowledge Discovery.