Hannover Messe 2018: Starker Fokus auf KI

Künstliche Intelligenz (KI) prägt künftig viele Industriezweige – und ist damit ein zentrales Thema auf der diesjährigen Hannover Messe. Experten der Plattform Lernende Systeme erläuterten am 23. April in Vorträgen, wie Lernende Systeme die Beschäftigung in Produktion und Dienstleistung verändern und welche Anforderungen sich für die sichere Vernetzung von Transportsystemen stellen.

Die Maschine lernt vom Menschen – und der Mensch wiederum von der Maschine. Mit dieser Formel skizzierte Wilhelm Bauer, geschäftsführender Leiter des Fraunhofer-Instituts für  Arbeitswirtschaft und Organisation IAO, in seinem Vortrag auf der Hannover Messe die künftige Arbeitswelt. Der rasante Fortschritt bei Künstlicher Intelligenz verändere die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine grundlegend – in der Industrie wie im Dienstleistungssektor, so der Leiter der Arbeitsgruppe „Arbeit/Qualifizierung, Mensch-Maschine-Interaktion“ der Plattform Lernende Systeme. Die jeweiligen Stärken gelte es sinnvoll miteinander zu verknüpfen: Maschinen seien in der Lage, bestimmte Tätigkeiten präzise, ausdauernd und performant auszuüben. Der Mensch bringe Erfahrung und Kreativität ein sowie die Fähigkeit, flexibel und zielgerichtet zu handeln, sagte Wilhelm Bauer.   

Mit der zunehmenden Automatisierung verändern sich die Tätigkeits- und Verantwortungsprofile der Beschäftigten. Zugleich müssen Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter kompetent mit neuen KI-gestützten Werkzeugen, Assistenten und Systemen umgehen können. Berufsbegleitende Qualifizierung gewinne daher enorm an Bedeutung, so Wilhelm Bauer. Um ihre Beschäftigten zielgerichtet und individuell zu qualifizieren, müssten Unternehmen hochdynamische Qualifizierungsinfrastrukturen aufbauen.

Das Potenzial von Lernenden Systemen im Bereich Mobilität illustrierte Christoph Peylo, Leiter des Bosch Center for Artificial Intelligence (BCAI), in seinem Vortrag. Automatisierung und Vernetzung versprechen weniger Unfälle, flüssigere Verkehrsströme, einen reduzierten Energieverbrauch sowie gewonnene Zeit, so der Leiter der Arbeitsgruppe „Mobilität und intelligente Verkehrssysteme“ der Plattform Lernende Systeme. Sensoren liefern bereits heute detaillierte 3D-Aufnahmen der Umgebung von Fahrzeugen; hochauflösende digitale Landkarten ermöglichen mittels Echtzeit-Daten eine immer präzisere Lokalisierung von Objekten. Die Methode des maschinellen Lernens bringt hier große Fortschritte. Die Herausforderung liege nun darin, robuste Sicherheitskonzepte und redundante Systeme zu entwickeln, die vor Hackerangriffen und Ausfällen schützen, so Christoph Peylo.  

Die Möglichkeiten der Automatisierung reichen weit über den Straßenverkehr hinaus. Ziel sei es, ein hochverfügbares, funktionell sicheres und resilientes intermodales Mobilitätssystem zu entwickeln, das auch Züge, Flugzeuge und Schiffe einschließt, sagte Christoph Peylo. Der Weg zur autonomen Mobilität sei noch lang und erfordere Konzepte für den Übergang mit teilautomatisierten Fahrzeugen.

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