KI-Nachwuchspreis verliehen Autonomes Fahren sicherer machen

KI-Denker der Zukunft: Prof. Dr. Elmar Rückert (rechts) bei der Preisverleihung zusammen mit Prof. Dr. Kristian Kersting (Mitte) und Lee Turner Kodak.
KI-Denker der Zukunft: Prof. Dr. Elmar Rückert (rechts) bei der Preisverleihung zusammen mit Prof. Dr. Kristian Kersting (Mitte) und Lee Turner Kodak.

Der deutscher KI-Nachwuchspreis geht an einen Wissenschaftler der Universität zu Lübeck. Prof. Elmar Rückert betreibt Grundlagenforschung zu probabilistischen neuronalen Netzwerken. Ein Anwendungsgebiet: der Straßenverkehr der Zukunft.

Prof. Dr. Elmar Rückert aus dem Institut für Robotik und Kognitive Systeme der Universität zu Lübeck bekam den KI-Nachwuchspreis 2019 »KI-Denker der Zukunft« verliehen. Damit wird er für seine Forschungen zum sicheren autonomen Fahren mit wahrscheinlichkeitsbezogenen (probabilistischen) neuronalen Netzen geehrt.

Mit seiner Forschungsgruppe testet Prof. Elmar Rückert neuronale Vorhersagen und Entscheidungsmodelle in humanoiden Roboteranwendungen. Seine Arbeiten ermöglichen weitreichende Modelleinblicke und präzise Vorhersagen. Beides ist entscheidend für künstliche Systeme und zurzeit eines der größten offenen Probleme in der KI-Forschung rund um neuronale Netze.

Roboter sollen damit besser und effizienter lernen und dadurch vor allem verlässlicher werden. Die Technik könnte zukünftig unter anderem in der Automobilindustrie eingesetzt werden. Rückert und sein Forschungsteam arbeiten aktuell an einem Sicherheits- und Notfallsensor, der in wenigen Jahren marktreif sein soll.

Die Forschungsarbeit im Detail

Menschen sind in der Lage, komplexe Vorgänge unter widrigen Bedingungen, etwa bei eingeschränkter Sicht oder bei Störungen, wahrzunehmen, vorherzusagen und innerhalb von wenigen Millisekunden zusammenhängende Entscheidungen zu treffen. Mit dem zunehmenden Grad der Automatisierung steigen die Anforderungen an künstliche Systeme.

Immer komplexere und größere Datenmengen müssen verarbeitet werden, um autonome Entscheidungen zu treffen. Mit gängigen KI-Ansätzen stößt die Forschung aufgrund der konvergierenden Miniaturisierung an Grenzen, die zum Beispiel im Bereich des autonomen Fahrens nicht ausreichen, um ein sicheres autonomes System zu entwickeln.

Ziel der Forschung von Prof. Rückert ist es, probabilistische Vorhersagemodelle in massiv parallelisierbaren neuronalen Netzen zu implementieren und mit diesen komplexe Entscheidungen aufgrund erlernter interner Vorhersagemodelle zu treffen. Die neuronalen Modelle verarbeiten hochdimensionale Daten moderner und innovativer, taktiler und visueller Sensoren.

Die Lübecker Wissenschaftler testen die neuronalen Vorhersage- und Entscheidungsmodelle in humanoiden Roboteranwendungen in dynamischen Umgebungen. Ihr Ansatz beruht auf der Theorie der probabilistischen Informationsverarbeitung in neuronalen Netzen und unterscheidet sich somit grundlegend von den gängigen Methoden tiefer neuronaler Netze.

Die zugrundeliegende Theorie ermöglicht weitreichende Modelleinblicke und erlaubt neben den Vorhersagen von Mittelwerten auch Unsicherheiten und Korrelationen. Solche zusätzlichen Vorhersagen sind entscheidend für verlässliche, erklärbare und robuste künstliche Systeme und derzeit eines der größten offenen Probleme in der Forschung zu künstlicher Intelligenz.

Die Preiskriterien

Als Teil des Deutschen KI-Preises 2019 wandte sich der Nachwuchsforscherpreis an junge Bewerber, die mit ihrer Arbeit einen Beitrag zum aktuellen Stand der KI-Forschung liefern und durch die konsequente Verfolgung ihrer Ideen positiven Einfluss auf die wirtschaftliche und gesellschaftliche Entwicklung nehmen.

Alle eingereichten Arbeiten bewertete die Jury anhand von drei Kategorien: Forschung (Akzeptanz, Innovationsgrad), Entwicklung (technische Reife, Marktreife) und Anwendung (wirtschaftliche Relevanz, gesellschaftliche Relevanz). Der Preis des Wirtschaftsmagazins Bilanz und der Unternehmens- und Strategieberatung McKinsey ist mit 15.000 Euro dotiert.