Autonome Systeme

Mit dem Begriff der Autonomie verbindet sich eine neuartige Kategorie künstlicher Sy-steme, welche über bisher nicht verfügbare Fähigkeiten kognitiver Art verfügen, die von erheblichem Nutzen sind. Deren Eigenschaften sind dadurch geprägt, dass solche Systeme in der Lage sind, an sie delegierte Aufgaben ohne Intervention des Menschen auszuführen und das Ergebnis an ihren Auftraggeber zurückzumelden. Damit bietet sich die Möglich-keit, Menschen von anspruchsvollen Aufgaben zu entlasten, für die es bisher keine techni-sche Lösung gab. Die autonome Ausführung solcher Aufgaben vollzieht sich in mehrschrittigen Problemlö-sungsprozessen, in dessen Verlauf unterschiedliche und teilweise auch rasch wechselnde Umgebungszustände angetroffen werden. Dementsprechend sind unterschiedliche Reak-tionen erforderlich, die im Sinne der Zielorientierung geschickt auszuwählen sind. Auto-nome Systeme verfügen dementsprechend über eine völlig andersartige Funktionalität, die Züge der Künstlichen Intelligenz trägt. Kernstück der Ausführungen ist die Vorstellung eines kybernetischen Modells Autonomer Systeme, das sich von dem klassischer Automatisierungssysteme wesentlich unterscheidet. Angesichts der Komplexität dieses abstrakten Modells wird anschließend ein überschauba-res Beispiel geboten, anhand dessen die Funktionsweise Autonomer Systeme erläutert wird.Not Reviewe

Interessengetriebene audiovisuelle Szenenexploration

In den letzten Jahren hat eine immer stärker werdende Technisierung des alltäglichen Lebens stattgefunden. Humanoide Roboter wie auch andere autonome Systeme gewinnen immer mehr an Bedeutung. Für diese ist es essentiell, die aktuelle Umgebung im benötigten Detailgrad wahrzunehmen. Im Rahmen der Arbeit wird deshalb die interessengetriebene audiovisuelle Exploration eingeführt, welche u.a. auf der multimodalen Salienz und wissensbasierten Neugier basiert, und einen wichtigen Beitrag leistet

Requirements for Generating Learning Environments for Autonomous Systems Behavior in a Digital Continuum

Autonomous systems in material handling are increasingly prevalent in logistics, offering benefits such as flexibility, adaptability, robustness, and sustainability. To fully harness these advantages, a novel paradigm, the Digital Continuum, is proposed for the development and operation of such systems. A critical component of the Digital Continuum is a deeply integrated digital system model, which serves as a simulation, training, and test environment for virtual agents corresponding to physical robots. To ensure robust performance in learned behavior, a large number of learning environments is needed, thus highlighting the importance of an automated generation process. This process can significantly reduce modeling effort and is yet to be developed. This paper presents the derivation of requirements for an automated learning environment generation approach, unifying elements from Digital Continua, intralogistics, and robotics domains. Furthermore, the paper briefly discusses the research gap in the context of existing procedural content generation and domain randomization approaches. By addressing these requirements and bridging the research gap, a generation approach has the potential to profoundly facilitate the development and operation of autonomous systems in logistics

Autonome Systeme und Arbeit: Perspektiven, Herausforderungen und Grenzen der Künstlichen Intelligenz in der Arbeitswelt

Which new challenges, labor-political and ethical issues will the implementation of autonomous systems into the working world bring about? An interdisciplinary contribution to the debate.Intelligente Planungssysteme und smarte Roboter: In Zukunft werden Autonome Systeme, die auf den Prinzipien der Künstlichen Intelligenz basieren, Einzug auch in die Arbeitswelt halten. Dies wirft nicht nur erneut Fragen nach den Konsequenzen für Jobs und Qualifikationen auf - ungeklärt sind weiterhin die tatsächlichen Anwendungsmöglichkeiten dieser Systeme sowie die daraus folgenden arbeitspolitischen und ethischen Probleme. Dieser Band leistet einen interdisziplinären Beitrag zum laufenden Diskurs

A methodology for simulation production systems considering the degree of autonomy

The increasing number of product varieties and declining product life cycles combined with individualised customer behaviour demand flexible and efficient production systems. A proper solution approach can be the use of intelligent technologies, capable of autonomous processing in order to react rapidly to changing requirements. However, production planners need a profound planning approach for the implementation of such technologies in production systems due to their cost intense investments. Therefore, simulation studies are suitable means for the analysis of a proper degree of autonomy in production systems. An appropriate methodology for the simulation of such systems is presented in this paper. The methodology is aligned with common guidelines on simulation studies and focuses on system analysis, formalisation and simulation. It is based on consistent methods – fact sheets and Value Stream Design for system analysis, Unified Modelling Language (UML) diagrams for formalisation and agent-based simulation. A central contribution to current research is the modular modelling of intelligence skills in production resources and parts in a simulation environment. Consequently, the developed methodology provides a basis for the implementation of simulation experiments in order to facilitate the evaluation of the economically efficient use of intelligent objects in production systems

Digitale Wissensorganisation: Wissenszurechnung beim Einsatz autonomer Systeme

Die Arbeit untersucht die Wissenszurechnung beim Einsatz autonomer Systeme in Unternehmen. Sie analysiert die Herausforderungen für die Wissenszurechnung im vertraglichen und außervertraglichen Bereich aufgrund der Digitalisierung und Künstlichen Intelligenz, wenn Informationen zunehmend von Algorithmen anstelle von Menschen verarbeitet werden. Anhand eines umweltsensiblen rechtsdogmatischen Ansatzes entwickelt sie ein innovationsoffenes Konzept der Wissenszurechnung für das 21. Jahrhundert. Dabei orientiert sich die praxisnahe Arbeit an den Einsatzbereichen autonomer Systeme im Unternehmen: der Informationsbeschaffung und Informationsauswertung, der Entscheidungsfindung sowie der Entscheidung und Entscheidungsumsetzung

Forschung@H-BRS

Die Hochschule präsentiert mit ihrer neuen Broschüre "Forschung@H-BRS" ausgewählte Projekte von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern aus den Instituten und Fachbereichen in einem ansprechenden Format. Hochschulpräsident Harmtut Ihne blickt zu Anfang der Broschüre auf den Stand der anwendungsorientierten Forschung an der Hochschule und in Deutschland

Autonomie in IT-Systemen : Ein Konzeptionelles Modell

Dieser Beitrag ist mit Zustimmung des Rechteinhabers aufgrund einer (DFG geförderten) Allianz- bzw. Nationallizenz frei zugänglich.This publication is with permission of the rights owner freely accessible due to an Alliance licence and a national licence (funded by the DFG, German Research Foundation) respectively.Die Erforschung und Anwendung von autonomen Systemen ist momentan in der Informatik ein Themengebiet von wachsendem Interesse. Die Aussicht, mit autonomen Verfahren komplexe Systeme handhabbar zu machen und Kosteneinsparungen bei deren Betrieb zu erzielen, hat bereits die Softwareindustrie auf dieses Thema gelenkt und zu neuartigen Produkten geführt. Andererseits darf die Verlässlichkeit eines Systems nicht aufgrund eines autonomen Verfahrens herabgesetzt werden. Dieses Spannungsfeld ist ein Fokus verschiedener Forschungsbemühungen, um autonome Systeme alltagstauglich zu machen.Beim Gebiet der autonomen Systeme handelt es sich um ein junges Themengebiet, welches noch nicht durch allgemein akzeptierte Definitionen geprägt ist. Dadurch entsteht der Bedarf einer terminologischen Basis, die sich momentan in der Phase der Etablierung befindet. Diese Arbeit beteiligt sich an diesem Prozess und schlägt ein konzeptionelles Modell vor. Dieses Modell benennt die grundlegenden Termini und zeigt deren Zusammenhänge auf. Es beschreibt eine Interpretation der relevanten Begriffe und leitet daraus Relationen ab. Auf diese Weise fördert es das gemeinsame Verständnis und erleichtert die Kommunikation bezüglich spezifischer Fragestellungen innerhalb dieses Gebietes