Einen Blick in die »Blackbox« werfen und Künstliche Intelligenz (KI) selbst programmieren – das ermöglichen das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS, das Ministerium für Schule und Bildung des Landes Nordrhein-Westfalen, die Universität zu Köln und die InterScience-Akademie für Algorithmik. Nach der Einführung des Pflichtfachs Informatik zum Schuljahr 2021/22 in NRW hat auch KI einen festen Platz im Unterricht für die Sekundarstufe I in den Klassen 5 und 6. In dem Zuge können die Schüler*innen in NRW, aber auch darüber hinaus, auf der Fraunhofer-Programmierplattform »Open Roberta Lab« künftig Künstliche Neuronale Netze selbst programmieren und testen. Ab Sommer 2022 bietet das Fraunhofer IAIS jungen Menschen weltweit einen einmaligen Zugang zur KI.
Künstliche Intelligenz ist eines der bedeutendsten und zugleich kritischsten Zukunftsthemen. Sie findet schon heute in zahlreichen Bereichen unseres Alltags Anwendung, zum Beispiel bei Gesichtserkennung, automatischer Textergänzung, Sprachassistenten, personalisierter Werbung, Übersetzungsprogrammen und Gesundheits-Apps. Um den Schülerinnen und Schülern einen praxisnahen Einstieg in diese Thematik zu erleichtern, fördert das Ministerium für Schule und Bildung des Landes Nordrhein-Westfalen die Entwicklung von KI-Lerninhalten und Materialien im Rahmen des Projekts »KI-Algorithmen im Informatikunterricht« seit September 2021.
Mit dieser Unterstützung hat das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS erstmals Künstliche Neuronale Netze auf seiner Programmierplattform Open Roberta integriert. In dem Projekt arbeiten Fraunhofer und die Universität zu Köln zusammen, um die Schulen bei der Unterrichtsentwicklung im Bereich der KI zu unterstützen. Initiator des Projekts ist Prof. Dr. Ulrich Trottenberg, der die Projektpartner ehrenamtlich unterstützt.
Staatssekretär Mathias Richter vom Ministerium für Schule und Bildung des Landes Nordrhein-Westfalen: »Vor dem Hintergrund der rasant steigenden Bedeutung von Künstlicher Intelligenz in der Lebens- und Arbeitswelt ist es dringend geboten, möglichst früh Kompetenzen im Bereich Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen aufzubauen. Wir wollen es unseren Schülerinnen und Schülern ermöglichen, ihre eigene Zukunft mitzugestalten, denn die Auswirkungen von KI machen sich zunehmend bemerkbar. Ich danke allen am Projekt Beteiligten herzlich für ihre Unterstützung zur Stärkung der informatischen Bildung in Nordrhein-Westfalen insbesondere im Bereich der KI.«
Künstliche Intelligenz erhält einen festen Platz im Informatikunterricht
KI wird oft als komplexe Technologie wahrgenommen, die nur von Fachleuten verstanden und gestaltet werden kann. Dabei können Kompetenzen in diesem Teilgebiet der Informatik schon in der Schule altersangemessen vermittelt werden. Deshalb hat seit der Einführung des Pflichtfachs Informatik in Klasse 5/6 aller weiterführenden Schulen zum Schuljahr 2021/22 in NRW auch der Bereich Künstliche Intelligenz einen festen Platz im Informatikunterricht. Hier werden unter anderem Anwendungsbeispiele von KI aus der Lebenswelt der Schülerinnen und Schüler thematisiert sowie Grundprinzipien des Maschinellen Lernens altersgerecht vermittelt.
Im Rahmen des Projekts wird die bereits weit verbreitete Open-Source-Programmierumgebung Open Roberta Lab des Fraunhofer IAIS insbesondere um die Integration Künstlicher Neuronaler Netze (KNN) erweitert, um KI-Algorithmen durch grafische Programmierung intuitiv erleb- und verstehbar zu machen. Ziel ist es, dass Schülerinnen und Schüler ab den Klassen 5 und 6 verstehen, was ein Künstliches Neuronales Netz ist, wie es funktioniert und wie sie selbst ein KNN programmieren können, welches zum Beispiel einem Roboter ermöglicht, sich selbstständig in seiner Umwelt zu bewegen. Dabei steht im Vordergrund, dass die grundlegenden Prinzipien eines KNN verstanden und selbst umgesetzt werden können.
Praxisnaher Blick in die »Blackbox«
Thorsten Leimbach, Leiter der Roberta-Initiative und des Geschäftsfelds Smart Coding and Learning am Fraunhofer IAIS: »Üblicherweise wird KI – wenn überhaupt – in der Schule als eine Art Blackbox-Anwendung behandelt. Als eines der führenden Wissenschaftsinstitute auf den Gebieten KI und Maschinelles Lernen freuen wir uns, gemeinsam mit dem Schulministerium NRW und unseren Projektpartnern einen praxisnahen Blick in diese Box zu ermöglichen. Künstliche Neuronale Netze werden zu einem begreifbaren Element, das Schülerinnen und Schüler selbst programmieren können. Sie nähern sich so den Themen Maschinelles Lernen und KI auf innovative Weise.«
Neben dem Fraunhofer IAIS ist das Institut für Mathematikdidaktik (IMD) unter Leitung von Prof. Dr. Inge Schwank am Projekt beteiligt. Das IMD widmet sich der Frage, wie die KI-Thematik für alle Schulformen aufbereitet werden kann. Weiterhin beteiligt sind das Department Mathematik/Informatik (DMI) der Universität zu Köln sowie die InterScience-Akademie für Algorithmik (ISAFA), die das Projekt initiiert hat und ehrenamtlich unterstützt.
Die KNN-Integration als Bestandteil des Open Roberta Labs soll ab Sommer 2022 für alle Schulen und Interessierte weltweit unter https://lab.open-roberta.org verfügbar sein. Lehrkräfte und weitere Messebesucher*innen können auf der didacta 2022 (am Mittwoch und Samstag) am Stand des Schulministeriums NRW bereits einen ersten Einblick erhalten.
Waldachtal, 11.05.2022 Mit dem neuen Schulbaukasten First Coding von fischertechnik lassen sich einfache Roboterprogrammierungen durchführen. Schülerinnen und Schüler der Primarstufe eignen sich die Grundprinzipien der Robotik und Informatik an. Der Baukasten enthält umfangreiche Beschreibungen zum Thema und einfache Übungsaufgaben.
Mit dem neuen Schulbaukasten First Coding von fischertechnik lassen sich einfache Roboterprogrammierungen durchführen. Schülerinnen und Schüler der Primarstufe eignen sich die Grundprinzipien der Robotik und Informatik an. Der Baukasten enthält umfangreiche Beschreibungen zum Thema und einfache Übungsaufgaben.
Insgesamt können mit fischertechnik First Coding drei unterschiedliche Robotermodelle gebaut werden. Der Baukasten enthält alles, was voll funktionsfähige Fahrroboter benötigen: Bausteine zum Zusammenbauen, ein komplett fertig aufgebautes Chassis mit Motoren, Steuerung und Infrarotsensor sowie Taster und Batteriefach. Komplexe Verkabelungen sind nicht notwendig.
Mit seinen altersgerechten Aufgabenstellungen wertet First Coding jeden Grundschulunterricht auf und vermittelt spielerisch die Funktionsweise einfacher Programmierungen. Sind die kleinen Roboter einmal zusammengebaut, können sie zum Beispiel auf dem mitgelieferten Parcours Bahnen abfahren. Die Befehle wurden zuvor am Tablet oder im Smartphone programmiert. Die Roboter können ebenso über die fischertechnik App ferngesteuert werden oder über eine Teach-In-Funktion zuvor gespeicherte Wege befahren und lassen sich per Bluetooth mit dem Smartphone oder dem Tablet verbinden. Die Programmieroberfläche ist altersgerecht aufbereitet und entsprechend einfach zu bedienen. Es gilt dabei, einzelne Programmiersteine aneinanderzureihen und darüber den Roboter zu steuern. Soundeffekte und eine Steuerung über Geräusche runden das Konzept ab.
Umfangreiches Lehrmaterial und Erläuterungen zum Thema sowie elf verschiedene Aufgabenstellungen bilden eine komplette Basis für einen erfolgreichen Unterricht.
Nürnberg, 26.04.2022 +++ „Ein humanoider Roboter für alle, entwickelt von allen.“ Diese Vision hat das Nürnberger Unternehmen isento. Dr. Jürgen Baier und sein Team haben dafür das Projekt pib.rocks ins Leben gerufen. pib steht für printable intelligent bot und ist ein humanoider Roboter, den jede:r mit Hilfe eines 3D-Druckers selbst bauen und mitentwickeln kann.
Roboter – Helfer oder Zerstörer?
Wer kennt sie nicht? Terminator, I,Robot und alle Roboter, die sich aufgemacht haben, in Kinofilmen dieser Welt die Menschheit auszulöschen. Gleichzeitig fasziniert, aber auch besorgt, sitzt man vor der Leinwand und fragt sich, ob es wohl wirklich dazu kommen wird.
Roboter werden in den nächsten Jahren deutliche gesellschaftliche Veränderungen mit sich bringen. Diese können aber auch sehr positiv sein. Heute schon drehen in vielen Haushalten Saug- und Mähroboter ihre Runden und nehmen so manche lästige Aufgabe ab.
Wie wäre es denn da mit einem humanoiden Roboter als Helfer des Alltags, der uns mehr Zeit verschafft, um uns mit den angenehmen Dingen des Lebens zu beschäftigen? Genau diese Lücke möchte pib besetzen und schließen.
Die Entstehung von pib
Alles begann mit einer Masterarbeit und einem Roboterarm, der das Greifen lernen sollte. Daraus entstand die Idee ein Projekt zu starten, in dem jede:r die Möglichkeit hat, ohne Vorkenntnisse und zu vergleichsweise geringen Kosten, einen eigenen humanoiden Roboter zu bauen. Es wird lediglich ein 3D-Drucker, etwas Werkzeug und einige extra Bauteile wie Schrauben oder eine Kamera benötigt.
Über die Webseite pib.rocks kann man sich dann alle Druckdaten herunterladen, die Teile mit dem 3D-Drucker ausdrucken und mit den verfügbaren Schritt-für-Schritt-Anleitungen aufbauen.
Mitmachen ist erwünscht
Da pib quasi noch in den Kinderschuhen steckt, soll der Roboter mit Hilfe einer Community gemeinsam zur Bestform gebracht werden. Hierzu kann man sich in Foren und Gruppen austauschen oder gleich die Entwicklung mit beeinflussen. Wer Ideen zur Weiterentwicklung hat, kann diese über das webbasierte CAD-Programm einbringen und braucht dafür nichts weiter als Phantasie und Enthusiasmus.
„Wir wissen, dass diese Aufgabe riesig ist und nicht in einzelnen Händen liegen kann und sollte. Gemeinsam mit einer starken Community möchten wir daher alle einladen, die Zukunft mit uns zu gestalten“, so Dr. Jürgen Baier, der sich schon seit einiger Zeit mit den Themen Robotik, 3D-Druck und Künstlicher Intelligenz beschäftigt.
Ziel ist es, die bestmögliche Version von pib zu erschaffen. Interessierte sind herzlich eingeladen, Teil von www.pib.rocks zu werden. +++
Zaragoza, 21. April 2022 – LoCo CORP. gründete sich an der Universität von Zaragoza als Antwort auf den Mangel an fortschrittlichen und gleichzeitig erschwinglichen Robotiklösungen für Lernzwecke. Das Start-Up begann 2021 mit der Entwicklung erster Roboterbausätze für den Unterricht. Zu den zentralen Lerninhalten gehören zum Beispiel Themen wie Programmierung, Mechanik, Logik und Design. Vor wenigen Wochen stellte das Unternehmen dann die ersten Lernroboter vor: NOCTIS und AUREL.
LoCo CORP. arbeitet bereits mit Bildungs- und Kulturzentren in Zaragoza zusammen. Die Einrichtungen konnten ihren Schülern mithilfe der Bausätze eine neuartige Lernerfahrung ermöglichen, da die Roboter die Schüler:innen spielerisch an technische Themen heran führen. Parallel dazu hat LoCo CORP. einen Großteil seines Kapitals in die Entwicklung, Erprobung und Validierung einer eigenen Serie von Robotern investiert.
„Die Entwicklung von Lernrobotern ist keine leichte Aufgabe: Es geht um weit mehr als nur die reine Technik. Es kann sehr frustrierend sein sich technisches Wissen anzueignen. Wenn ein Projekt funktioniert, ist das sehr lohnend, allerdings muss man in der Regel viel Zeit und Mühe in den Prozess investieren. Wir wollen uns abheben, indem wir unseren Robotern eine fantasievolle Rahmengeschichte geben, die junge Roboterfans zusätzlich motivieren soll.“, sagt Manuel Bernal Lecina, Gründer von LoCo CORP.
Viele autodidaktische Bastler (auch Maker genannt) zitieren in ihren Projekten beliebte Strömungen der Popkultur. Auch deshalb hat sich LoCo CORP. dazu entschlossen sich nicht nur auf die Entwicklung der Roboterbausätze zu beschränken, sondern diese auch in ein eigenes fiktives Universum einzubetten – das „LoCoVerse“. Dabei handelt es sich um ein pädagogisches Ökosystem voller Geschichten, Kurse, Tutorials, Tipps und Unterhaltung.
Dazu Manuel Bernal Lecina, Gründer von LoCo CORP.: „Wir wollen qualitativ hochwertige Inhalte bereitstellen, die junge Leute für MINT-Themen begeistern. So fördern wir die Ausbildung angehender Ingenieur:innen und Wissenschaftler:innen.“
Das spanische Unternehmen möchte in Europa, wo es ein großes Wachstumspotenzial gibt, zu einer festen Größe bei der Ausbildung von MINT interessierten Menschen werden und so die Bildungsziele von Familien und Schulen unterstützen.
Künstliche Intelligenz (KI) gilt als Schlüsseltechnologie und birgt enormes wirtschaftliches Potenzial. Doch ein Blick in deutsche Produktionshallen zeigt noch ein anderes Bild: Lediglich 6,8 Prozent der Unternehmen aus den Bereichen Maschinenbau und Elektrotechnik setzen KI-Technologien ein (Stand 2019). Dabei birgt KI gerade für das produzierende Gewerbe zahlreiche Potenziale.
Künstliche Intelligenz ist ein Überbegriff, der den Ansatz beschreibt, mit Maschinen Probleme zu lösen und menschliche Intelligenz zu imitieren. Dabei spielt insbesondere ein Teilbereich, das Machine Learning (Maschinelles Lernen), in Unternehmen und Produktionen eine entscheidende Rolle. Machine Learning bedeutet, dass ein System aus Beispielen lernt und diese nach der Lernphase verallgemeinern kann.
In der Produktion kommt Machine Learning beispielsweise im Bereich Predictive Analytics zum Einsatz. Dort wird KI als Teil von Vorhersagemodellen zur Überwachung und Wartung von Produktionsanlagen eingesetzt, um frühzeitig auf kritische Zustände reagieren zu können.
Auch das Wissensmanagement greift für die Auswertung von internen Informationen und Daten auf Machine Learning zurück. Daten von Fertigungslinien, Lieferketten, aber auch von einzelnen Produkten werden für Unternehmensprozesse, die Produktentwicklung und neue Geschäftsmodelle ausgewertet. Ohne den Einsatz von KI wäre eine Analyse aufgrund der schieren Datenmenge nicht möglich.
Mit KI und Robotik Handarbeitsplätze automatisieren
Machine Learning, häufig in Kombination mit Machine Vision, kommt auch in den Bereichen Robotik und Automatisierung, Sensorik und bei fahrerlosen Transportsystemen zum Einsatz. Für die Fertigung ist dabei das Zusammenspiel von KI und Robotik ein wichtiger Schlüssel für die Zukunft.
KI-Produkte, wie beispielsweise Robotersteuerungen, ermöglichen es unter anderem, Handarbeitsplätze zu automatisieren. Ein nicht zu vernachlässigender Vorteil, denn Arbeitskräfte sind rar und der Mangel verschärft sich in den Jahren weiter, wie der Deutsche Industrie- und Handelskammertag (DIHK) prognostiziert. Übernehmen Roboter auch Aufgaben, für die es bisher die Flexibilität eines Menschen brauchte, sorgt das für die Entlastung der Stammbelegschaft, eine Auslastung der Maschinen und sichert auf lange Sicht die Wettbewerbsfähigkeit.
Robuster Umgang mit Varianzen
KI-Steuerungen wie MIRAI von Micropsi Industries ergänzen die native Steuerung eines Roboters. Der Roboter erhält dank einer Kamera und einem neuronalen Netzwerk die Auge-Hand-Koordination und eine vergleichbare Flexibilität wie ein Mensch. Ein solches intelligentes Robotersystem lernt bei neuen Aufgaben, bei anders geformten oder positionierten Werkteilen oder bei vergleichbaren Varianzen schnell, was es zu tun hat und passt bei Bedarf seine Bewegungen in Echtzeit eigenständig an. Ob es sich um das Picken einzelner Teile, Zustellbewegungen oder Fügen und Verfolgen handelt: Zahlreiche Tätigkeiten sind mit einer einzigen kleinen Kamera am Roboter-Handgelenk umsetzbar.
Diese Fähigkeiten lassen sich mit MIRAI durch menschliche Demonstration trainieren. Weder KI- noch Programmierkenntnisse sind erforderlich. Das Know-how bleibt selbst ohne KI-Fachkräfte im Unternehmen. Dem Roboter muss dafür das Ziel einige Male in typisch vorkommenden Varianzen mit der Kamera gezeigt werden. Die KI verallgemeinert im Anschluss die gezeigten Daten. Ein solches System kann in wenigen Stunden trainiert und sogar neu trainiert werden. Selbst eine Fertigung im High Mix-/Low-Volume lässt sich so rentabel automatisieren. Was intelligente Robotiklösungen bereits in der Praxis leisten, zeigen die folgenden Beispiele.
Intelligentes Handling-System bei ZF
Der Technologiekonzern ZF stand vor der Herausforderung, die Werkstückzufuhr einer großvolumigen Frässtation, in der Zahnräder produziert werden, zu automatisieren. Im Werkprozess werden Metallringe aus einer Kiste entnommen und auf ein Förderband gelegt, um später in die Produktion der Zahnräder einzufließen. Die Schwierigkeit: Der Produktionsschritt ist sehr variantenreich, da sich die Ringe in der angelieferten Gitterbox verschieben und dadurch zufällig angeordnet sind. Auch Platzierung und Form der Box variieren. Wechselnde Lichtverhältnisse stellen eine zusätzliche Herausforderung dar. Außerdem ist die Oberfläche der Ringe metallisch glänzend, teilweise ölverschmiert oder korrodiert, was eine klassische Automatisierung unmöglich machte.
Heute ist die KI-Steuerung MIRAI und ein Cobot vom Modell UR10e bei ZF in einer automatisierten Werkstückaufnahme im Einsatz. Mit seiner eigenen Steuerung bringt der Cobot sich über den Ringen in der Kiste in Position. Nun übernimmt das MIRAI-System die Kontrolle: Es bewegt den Roboter selbstständig zum nächsten Ring und bringt den Greifer in die korrekte dreidimensionale Greifposition. Danach übernimmt der UR10e wieder, nimmt den Ring auf und bewegt ihn zum Ablegen auf das Förderband. Das komplette Einrichten des Roboters dauerte lediglich wenige Tage – MIRAI löste in kürzester Zeit ein lang bestehendes Problem.
BSH sucht mit KI nach Kältemittellecks
An ihrem spanischen Standort stellt die BSH Hausgeräte GmbH Kühl- und Gefrierschränke her. Im Herstellungsprozess muss das Unternehmen die Kupferrohrleitungen der Kühlschränke auf Leckagen testen. Für die sogenannte Dichtheitsprüfung wird eine Schnüffelsonde entlang der Kupferrohrleitungen und Kompressoren geführt, um Lötstellen auf austretendes Gas und Kältemittel zu prüfen. Das Besondere: Jede Rückseite der hergestellten Kühlschränke ist einzigartig, was Position, Farbe und Form der Lötpunkte angeht. Für einen herkömmlichen Roboter sind solche Varianzen ein unüberwindbares Hindernis. Der monotone Prüfprozess blieb dem Menschen vorbehalten – bis jetzt.
Den Prüfprozess übernimmt bei BSH nun eine Robotik-Komplettlösung den Prüfprozess. Dank der integrierten Robotersteuerung MIRAI ist es dem Roboter möglich, alle zu prüfenden Lötstellen verlässlich zu identifizieren und die Schnüffelsonde millimetergenau heranzuführen – unabhängig von Position, Form oder Farbe. Das System reagiert in Echtzeit auf seine Umwelt und handhabt selbst unvorhergesehene Abweichungen präzise. Die Roboterfähigkeiten wurden von Mitarbeitenden bei BSH durch menschliche Demonstration in nur wenigen Stunden trainiert. Weder Programmier- noch KI-Kenntnisse waren erforderlich. BSH konnte mit der Automatisierungslösung die laufenden Betriebskosten senken und Wartungen und Fehlerbehebungen reduzieren.
Neue Technologien als Wettbewerbsvorteil
Die Beispiele zeigen, dass Unternehmen mit KI sehr viel bewirken können: KI ermöglicht mehr Flexibilität, Unabhängigkeit, Effizienz und nicht zuletzt Resilienz. Nicht unwichtig in Zeiten wie diesen. Neue Technologien sollte dabei als Türöffner zu mehr Automatisierung verstanden werden. Leistungen, die bislang von Menschen oder Maschinen erbracht wurden, können nun von einer Software geliefert werden. Das ist nicht nur vorteilhaft beim drastisch zunehmenden Arbeitskräftemangel. Es erhöht auch die Flexibilität, Nachvollziehbarkeit und Zuverlässigkeit von Produktionsprozessen und verschafft einen dauerhaften Wettbewerbsvorsprung.
Robot’s Smartest Developer Platform, Now with ROS 2 and Python Support
BEDFORD, Mass., April 5, 2022 /PRNewswire/ — iRobot Corp. (NASDAQ: IRBT), a leader in consumer robots, today is expanding its educational product lineup with the launch of the Create® 3 educational robot – the company’s most capable developer platform to date. Based on the Roomba® i3 Series robot vacuum platform, Create 3 provides educators and advanced makers with a reliable, out of the box alternative to costly and labor-intensive robotics kits that require assembly and testing. Instead of cleaning people’s homes,1 the robot is designed to promote higher-level exploration for those seeking to advance their education or career in robotics.
In Celebration of National Robotics Week, iRobot launched the Create® 3 Educational Robot – the company’s most capable developer platform to date. Now with ROS 2 and Python Support, Create 3 provides educators and advanced makers with a reliable, out of the box alternative to costly and labor-intensive robotics kits that require assembly and testing. Create 3 is designed to promote higher-level exploration for those seeking to advance their education or career in robotics.
The launch of Create 3 coincides with National Robotics Week, which began April 2 and runs through April 10, 2022. National Robotics Week, founded and organized by iRobot, is a time to inspire students about robotics and STEM-related fields, and to share the excitement of robotics with audiences of all ages through a range of in-person and virtual events.
„iRobot is committed to delivering STEM tools to all levels of the educational community, empowering the next generation of engineers, scientists and enthusiasts to do more,“ said Colin Angle, chairman and CEO of iRobot. „The advanced capabilities we’ve made available on Create 3 enable higher-level students, educators and developers to be in the driver’s seat of robotics exploration, allowing them to one day discover new ways for robots to benefit society.“
With ROS 2 support, forget about building the platform, and focus on your application: The next generation of iRobot’s affordable and trusted all-in-one mobile robot development platform, Create 3 brings a variety of new functionalities to users, including compatibility with ROS 2, an industry-standard software for roboticists worldwide. Robots require many different components, such as actuators, sensors and control systems, to communicate with each other in order to work. ROS 2 enables this communication, allowing students to speed up the development of their project by focusing more on their core application rather than the platform itself. Learning ROS 2 also gives students valuable experience that many companies are seeking from robotics developers.
Expand your coding skills even further with Python support: iRobot also released a Python Web Playground for its iRobot Root® and Create 3 educational robots, providing a bridge for beginners to begin learning more advanced programming skills outside of the iRobot Coding App. Python, a commonly used coding language, enables users to broaden the complexity of projects that they work on. The iRobot Education Python Web Playground allows advanced learners and educators to program the iRobot Root and Create 3 educational robots with a common library written in Python. This provides users with a pathway to learn a new coding language, opening the door to further innovation and career development.
With more smarts, Create 3 lets you do more: As a connected robot, Create 3 comes equipped with Wi-Fi, Ethernet-over-USB host, and Bluetooth. Create 3 is also equipped with a suite of intelligent technology, including an inertial measurement unit (IMU), optical floor tracking sensor, wheel encoders, and infrared sensors for autonomous localization, navigation, and telepresence applications. Additionally, the robot includes cliff, bump and slip detection, along with LED lights and a speaker.
A 3D simulation of Create 3 is also available using Ignition Gazebo for increased access to robotics education and research.
VEXcode EXP is now available in a web-based version for Chrome browsers. The web-based version can be reached by navigating to codeexp.vex.com and contains all of the features and functionality of VEXcode EXP, but without the need to download or install anything! The new web-based version of VEXcode makes it easier for teachers and students to access projects from anywhere, at any time, on any device – including Chromebooks!
In addition to the built-in Help and Tutorials, the STEM Library contains additional resources and support for using web-based VEXcode EXP. Within the STEM Library you can find device-specific articles for connecting to web-based VEXcode EXP, loading and saving projects, updating firmware, and more. View the VEXcode EXP section of the STEM Library to learn more.
Web-based versions of VEXcode IQ and VEXcode V5 are in the works and will be available soon.
Establishing human-robot trust isn’t always easy. Beyond the fear of automation going rogue, robots simply don’t communicate how they are doing. When this happens, establishing a basis for humans to trust robots can be difficult.
Now, research is shedding light on how autonomous systems can foster human confidence in robots. Largely, the research suggests that humans have an easier time trusting a robot that offers some kind of self-assessment as it goes about its tasks, according to Aastha Acharya, a Draper Scholar and Ph.D. candidate at the University of Colorado Boulder.
Acharya said we need to start considering what communications are useful, particularly if we want to have humans trust and rely on their automated co-workers. “We can take cues from any effective workplace relationship, where the key to establishing trust is understanding co-workers’ capabilities and limitations,” she said. A gap in understanding can lead to improper tasking of the robot, and subsequent misuse, abuse or disuse of its autonomy.
To understand the problem, Acharya joined researchers from Draper and the University of Colorado Boulder to study how autonomous robots that use learned probabilistic world models can compute and express self-assessed competencies in the form of machine self-confidence. Probabilistic world models take into account the impact of uncertainties in events or actions in predicting the potential occurrence of future outcomes.
In the study, the world models were designed to enable the robots to forecast their behavior and report their own perspective about their tasking prior to task execution. With this information, a human can better judge whether a robot is sufficiently capable of completing a task, and adjust expectations to suit the situation.
To demonstrate their method, researchers developed and tested a probabilistic world model on a simulated intelligence, surveillance and reconnaissance mission for an autonomous uncrewed aerial vehicle (UAV). The UAV flew over a field populated by a radio tower, an airstrip and mountains. The mission was designed to collect data from the tower while avoiding detection by an adversary. The UAV was asked to consider factors such as detections, collections, battery life and environmental conditions to understand its task competency.
Findings were reported in the article “Generalizing Competency Self-Assessment for Autonomous Vehicles Using Deep Reinforcement Learning,” where the team addressed several important questions. How do we encourage appropriate human trust in an autonomous system? How do we know that self-assessed capabilities of the autonomous system are accurate?
Human-machine collaboration lies at the core of a wide spectrum of algorithmic strategies for generating soft assurances, which are collectively aimed at trust management, according to the paper. “Humans must be able to establish a basis for correctly using and relying on robotic autonomy for success,” the authors said. The team behind the paper includes Acharya’s advisors Rebecca Russell, Ph.D., from Draper and Nisar Ahmed, Ph.D., from the University of Colorado Boulder.
The research into autonomous self-assessment is based upon work supported by DARPA’s Competency-Aware Machine Learning (CAML) program.
In addition, funds for this study were provided by the Draper Scholar Program. The program gives graduate students the opportunity to conduct their thesis research under the supervision of both a faculty adviser and a member of Draper’s technical staff, in an area of mutual interest. Draper Scholars’ graduate degree tuition and stipends are funded by Draper.
Since 1973, the Draper Scholar Program, formerly known as the Draper Fellow Program, has supported more than 1,000 graduate students pursuing advanced degrees in engineering and the sciences. Draper Scholars are from both civilian and military backgrounds, and Draper Scholar alumni excel worldwide in the technical, corporate, government, academic, and entrepreneurship sectors.
Draper
At Draper, we believe exciting things happen when new capabilities are imagined and created. Whether formulating a concept and developing each component to achieve a field-ready prototype, or combining existing technologies in new ways, Draper engineers apply multidisciplinary approaches that deliver new capabilities to customers. As a nonprofit engineering innovation company, Draper focuses on the design, development and deployment of advanced technological solutions for the world’s most challenging and important problems. We provide engineering solutions directly to government, industry and academia; work on teams as prime contractor or subcontractor; and participate as a collaborator in consortia. We provide unbiased assessments of technology or systems designed or recommended by other organizations—custom designed, as well as commercial-off-the-shelf. Visit Draper at http://www.draper.com.
