Projekt

TRACTAT

Transfer of Control (ToC) zwischen Autonomen Systemen und Menschen

Transfer of Control (ToC) zwischen Autonomen Systemen und Menschen

Das Projekt TRACTAT nimmt sich einer der Kernherausforderungen bei autonomen Systemen an: dem Kontrollübergang zwischen Menschen und autonomen Systemen.

Fortschrittliche autonome Systeme wie Roboter, autonome Fahrzeuge oder Softbots, können in vielfältigen Bereichen und für komplexe Aufgaben eingesetzt werden, die bisher nur vom Menschen durchführbar waren. Dennoch gibt es viele Tätigkeiten, die vom Menschen besser durchgeführt werden können, oder Situationen, in denen der Mensch schneller zu einer Lösung gelangt. Umgekehrt gibt es zahlreiche Situationen oder unvorhergesehene Ereignisse, bei denen ein autonomes System zwischenzeitlich bestimmte Aufgaben übernehmen kann. Die Möglichkeit zur temporären Übergabe der Kontrolle über eine Aufgabe an einen anderen Agenten ermöglicht eine zukunftsweisende Verzahnung von menschlichen und KI-Fähigkeiten zur Lösung verschiedenster Aufgaben im Arbeitsumfeld und im Alltag.

In TRACTAT wird ein allgemeingültiger Ansatz sowie eine Formalisierung zur Realisierung eines reibungslosen und effektiven Kontrollübergangs vor allem in komplexen, nicht eindeutigen Situationen entwickelt. Dabei kann der Übergang in beide Richtungen erfolgen und entweder vom Menschen oder vom System initiiert werden. Die Modellierung der technischen Fähigkeiten der Systeme, der kognitiven Zustände der Benutzer sowie der Gesamtsituation soll die Planung der Kontrollübergabe ermöglichen. Unter Einsatz der Sensorik und Aktuatorik in cyber-physischen Umgebungen wird mittels massiv multimodaler Interaktion ein situationsadaptiver Kontrollübergangsdialog zwischen Mensch und System ermöglicht. Studien sollen Aufschluss darüber geben, wie sich Art, Zeitpunkt und Inhalt der Darstellung auf Aspekte wie Ergonomie, Sicherheit und das Vertrauen des Benutzers in das System auswirken. Gerade letzteres stellt einen großen Faktor bei der Nutzerakzeptanz von autonomen Systemen dar, so dass die Erstellung eines Vertrauensmodells schon bei der Konzeption berücksichtigt werden muss. Das resultierende ToC-Framework einschließlich der parallel entwickelten Weltmodelle wird in drei ausgewählten Anwendungsdomänen spezialisiert, evaluiert und demonstriert. Dabei handelt es sich um Industrie 4.0, Einzelhandel und autonomes Fahren.

Fördergeber

Bundesministerium für Bildung und Forschung

01IW17004

Bundesministerium für Bildung und Forschung

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Ansprechpartner
Dr.-Ing. Michael Feld

Keyfacts

Publikationen zum Projekt

Andreas Luxenburger, Jonas Mohr, Torsten Spieldenner, Dieter Merkel, Fabio Espinosa, Florian Reinicke, Julian Ahlers, Markus Stoyke, Tim Schwartz

In: Cristina Ceballos (Hrsg.). Proceedings of the 2019 IEEE International Conference on Artificial Intelligence and Virtual Reality. IEEE International Conference on Artificial Intelligence and Virtual Reality (AIVR-2019) December 9-11 San Diego CA United States Seiten 263-266 ISBN 978-1-7281-5604-0 IEEE New Jersey 12/2019.

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Andreas Luxenburger, Jonas Mohr, Torsten Spieldenner, Dieter Merkel, Fabio Espinosa, Florian Reinicke, Julian Ahlers, Markus Stoyke, Tim Schwartz

In: Cristina Ceballos (Hrsg.). Proceedings of the 2019 IEEE International Conference on Artificial Intelligence and Virtual Reality. IEEE International Conference on Artificial Intelligence and Virtual Reality (AIVR-2019) December 9-11 San Diego CA United States Seiten 241-242 ISBN 978-1-7281-5604-0 IEEE New Jersey 12/2019.

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Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
German Research Center for Artificial Intelligence