Prof. Gitta Kutyniok | © LMU
Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) fördert zwei neue Verbundprojekte mit Beteiligung der Ludwig Maximilians Universität (LMU) München . Eines lehrt KI-Modelle kausale Zusammenhänge, das andere verfeinert die taktilen Fähigkeiten von Robotern.
Das neue, vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) mit fast zwei Millionen Euro geförderte Verbundprojekt CausalNet hat es sich zum Ziel gesetzt, innerhalb von drei Jahren eine neue Generation Maschinellen Lernens auf den Weg zu bringen. „Wir wollen neuartige Methoden zur Integration von Kausalität in Machine-Learning-Modelle entwickeln“, sagt Professor Stefan Feuerriegel. Er ist Leiter des Institute of Artificial Intelligence (AI) in Management der LMU und Sprecher von CausalNet. ChatGPT, zum Beispiel, spucke gelegentlich Antworten aus, die zwar schön klingen, aber inhaltlich unsinnig oder falsch seien. Auch in der medizinischen Anwendung sei das Potenzial von Künstlicher Intelligenz dadurch begrenzt, dass die Programme keine kausalen Zusammenhänge herstellen können. Mit einem Modell, das Ursache und Wirkung miteinander verknüpft, könnte man gezieltere Therapieentscheidungen treffen.
Das zweite Forschungsvorhaben, GeniusRobot, widmet sich dem zuverlässigen Greifen und Manipulieren beliebiger Objekte als der zentralen Herausforderungen in der Robotik. Dass hier Regelungsverfahren, die den Griff dynamisch anpassen, noch weitgehend unerforscht sind, ist Kwern des Projekts. „Diese setzen eine zielgerichtete Vorhersage der Auswirkungen einer Interaktion des Roboters mit seiner Umwelt voraus, was in diesem Projekt durch generative KI erreicht werden soll“, erklärt Professorin Gitta Kutyniok, Inhaberin des Lehrstuhls für Mathematische Grundlagen der Künstlichen Intelligenz an der LMU. Nur so kann sich ein Roboter flexibel, resilient und effizient an Änderungen in der Umgebung, beim zu greifenden Objekt oder in der Aktivität selbst anpassen. „Roboter können dann zum Beispiel unmittelbar reagieren, wenn ein Objekt aus der Hand zu gleiten droht“, sagt Professor Björn Ommer vom Lehrstuhl KI für Computer Vision und Digital Humanities.
Eine solche Regelung erfordert nicht nur visuelle und taktile Sensorik, die Kontakt- und Scherkräfte erfassen kann, sondern auch entsprechende multimodale Modelle aus der Künstlichen Intelligenz (KI), die sensorische Informationen aus mehreren komplementären Quellen integrieren und interpretieren können. Genau hier setzt das Forschungsvorhaben GeniusRobot an, an dem die Arbeitsgruppen von Gitta Kutyniok und Björn Ommer LMU-seitig beteiligt sind. Zu den Projektpartner-Institutionen zählen außerdem die Technische Universität Nürnberg und die Technische Universität Dresden.
