Herzlich Willkommen, auch von meiner Seite.
Vielen Dank, dass Sie da sind und mir zu dem Vortrag, der über die
Digitalisierung geht, ein bisschen zuhören.
Kurz vorab noch ein bisschen, Sie haben es ja angedeutet, ich habe so
einen riesigen Forschungsbereich.
Der ist eigentlich gar nicht so riesig, weil die Methoden sind dann
schon ein bisschen enger.
Aber, mein Lehrstuhl heißt pervasive computing systems.
Da setze ich ja ein oder andere Fragen an.
Das ist ein bisschen ein unmannstündliches Wort.
Es kommt von Pervadare.
Das ist Lateinisch für alles durchdringen.
Und darum geht es, Computersysteme so zu bauen, dass sie überall
sozusagen in unserem Alltag alles durchdringen können.
Dazu gehört natürlich, dass wir die Computersysteme so klein kriegen,
dass sie in jeden Stuhl reinpassen.
Und auch, sagen wir mal, kompatibel mit der Umwelt und so weiter
bekommen.
Dass das auch machbar ist, ökologisch und ökonomisch ist.
Aber es geht eben auch darum, was wir dann mit den Informationen, die
da anfallen, dann tun.
Und natürlich im Zentrum dieser Überlegungen steht der Mensch.
Das ist natürlich Mensch.
Wie man das macht, das ist die Forschungsrichtung.
Denn nicht nur ich, sondern inzwischen eine ganze Menge von
Lehrstühlen weltweit sich beschäftigen, um ihnen mal einen Eindruck zu
geben.
Die Hauptkonferenz ist die UBICOMP, Abkürzung für UBICOMP ist die
Intervasive Computing Konferenz.
Das ist inzwischen die zweitgrößte ACM-Konferenz.
ACM ist die Internationale Vereinigung der Informatiker.
Inzwischen können Sie ein bisschen absehen, was da passiert.
Viele Dinge sind dort erfunden worden.
Diese Folie, ich glaube, das ist die einzige, die ich das letzte Mal
hatte, weil die lege ich ganz oft auf.
Das ist eine schöne Einführungsfolie, geht so ein bisschen in die
Historie, deshalb kann man sie auch immer wieder auflegen.
Das UBICOMP-Computing.
Diese Folie zeigt das so ein bisschen, was da alles erfunden worden
ist innerhalb dieses Bereichs UBICOMP-Computing.
Das ist durch Mark Weiser, der 1991 das veröffentlicht hatte.
Die Idee gab es ein bisschen vorher.
Und all das folgende, Pervasive Computing, Cyber-Physical Systems,
Internet der Dinge, Industrie 4.0, sind eigentlich sozusagen Folgen
dieser Vision.
Die Folgen dieser Vision sind in der Regel tatsächlich aus
Forschungsergebnissen entstanden.
Sehr schön, zeigt ein bisschen diese Grafik, die ich adaptiert habe
von Kevin Ashton von MIT, was das bedeutet.
Wir hatten an den Anfangszeiten des Computers, und die Anfangszeiten
verordne ich jetzt nicht als die Mainframe oder so, sondern an den PC,
des Computing hatten wir eine relativ große Lücke von dem, was in der
Wirklichkeit passiert und das, was Ihr Computer davon mitkriegt und
wie er reagieren kann.
Es war ganz einfach daran, die Computer hatten keine Sensoren, konnten
nicht direkt beobachten und so weiter.
Und deshalb hatten wir eine gewisse Entkopplung, eine zeitliche
Entkopplung, aber sicher auch eine Entkopplung in der Genauigkeit.
Und das hat sich geändert, das hat sich geändert mit den ersten
Smartphones, die kamen hier, die ersten Prototypen, die es tatsächlich
gab.
Es hat sich geändert mit den ganzen Tags, RFID-Tags, die wir haben,
mit den ersten IoT-Systemen oder Sensornetzen, wie Sie doch mal
suchen, bevor der Begriff gefunden worden ist.
Und das ändert sich jetzt mit neuesten Technologien, die ich
tatsächlich heute vorstelle, mit haptisch-partiellen Displays, die
nochmal einen ganz anderen Zugang zum Menschen ermöglichen.
Und dazwischen gibt es noch viel mehr und das habe ich heute ein
bisschen mitgebracht.
Digitalisierung heißt also nichts anderes als Zeit, also das kommt
schon hin.
Und das ist es auch, ja, denn der Computer macht jetzt ganz viele
Dinge.
Und wieso geht das jetzt überhaupt, wieso war das vorher nicht
möglich?
Klar, er ist kleiner worden und so weiter, aber insbesondere auch
wahnsinnig billig geworden.
Einen IoT-Knoten, ja, den kriege ich, wenn ich ihn sehr teuer
einkaufe, im Übrigen für 4 Euro in Deutschland.
Bei AliExpress kostet er nur noch einen oder so, aber das darf man ja
in Qualität nicht bestellen.
Das ist das Gleiche, was der Cappuccino Grande kostet, nur um mal den
Vergleich zu geben.
Und daran kann man schon relativ gut ersehen, falls der Knoten nur ein
bisschen was machen kann, eine Kleinigkeit besser machen kann, dann
rentiert er sich sofort zurück.
Und wenn sich was rentiert, dann wird es einfach gemacht.
Und das ist etwas, was wir in der Industrie sehen, hier ein Beispiel
eines Knotens, der industriell eingesetzt wird, zur Überwachung von
Produktionsanlagen zum Beispiel.
In diesem Bereich ist das schon sehr weit verbreitet, aber einige von
Ihnen haben vielleicht Smart Home ein bisschen daheim.
Wer hat zumindest ein paar Smart Home Komponenten, dann kann sich
zumindest mal mitreden.
Das ist inzwischen auch sehr preiswert geworden.
Wenn man die dann in Deutschland kauft, sind die immer noch recht
teuer, aber im Verhältnis zu dem, was vor 10 Jahren gekostet hat, ist
es preiswert geworden.
Und ist doch hier und da mal nützlich.
Man muss dann kein Kabel legen, sondern man kann Dinge mit Hoch
machen, spart man sich das Klopfen, man hat Zusatzfunktionalitäten,
die dann automatisiert die Heizung steuern usw.
Und dann kann man Energie sparen.
Wird also gemacht und das bedeutet, dass wir eine Menge Hardware
haben, die wir irgendwo zieltbarerweise, vor allem die Hardware, die
wir dann irgendwo einbringen, hier die Sensoren oder die
Automatisierung, wenn man das mal im industriellen Kontext sieht, die
dann gekoppelt sind an eine existierende Prozesssteuerung, die
entsprechende Daten haben, die es eigentlich schon gibt usw.
Und wenn man die jetzt vernetzt, dann kann man so einen richtig
schönen Kosmos von Software darin bauen.
Das sehen wir hier in der Mitte.
In der Mitte sitzen die Anwendungen.
Das ist jetzt ein Bild von einer IoT-Plattform, Open Source-Plattform,
die wir mitinitiiert haben und auch bespielen, die dafür gedacht ist,
dass man sehr schnell jetzt Komponenten, die man sowieso schon hat,
über diese IoT-Plattform in der Industrie auf dem Hallenboden, wie das
so schön heißt, auch vernetzen kann.
Braucht man natürlich noch ein bisschen mehr.
Man braucht Software-Adapter und Hardware-Adapter.
Natürlich auch da, wo man noch nicht so richtig reinkommt.
Fremde Automation-Systeme haben relativ viele verschiedene Busarten,
wie die KNX und Digitalstrom usw.
Die müssen irgendwie auch miteinander sprechen.
Da braucht man ein bisschen Hardware natürlich trotzdem noch.
Aber Sie sehen schon, Hardware-Adapter ist ein bisschen kleiner als
Software -Adapter.
Und obendrüber brauchen wir allerdings User-Interface, entsprechende
Werkzeuge.
Das ist alles Software.
Wir brauchen also viel Software.
Und Sie sehen schon, wenn man sich das Gesamtbild anguckt, die
Hardware wird ein bisschen an die Seite gedrückt.
Und Mike Andresen hat es mal schön beschrieben, Software ist easy to
learn.
Und das ist natürlich so, das kann man in diesem Bild gut erfolgen.
Man sieht es auch in den Wachstumsraten z.B.
der einzelnen Industrie.
Aber es wird noch besser.
Das ist eigentlich keine Neuerkenntnis, die ist jetzt schon viele
Jahre alt.
Wir haben schon längst sozusagen den nächsten Zyklus erreicht.
Da sieht man, wenn man sich die Wachstumsraten von Software-Systemen
anschaut und von Systemen, die Data machen.
Die also ein Datensystem machen.
Wo also der Hauptaufwand nicht ist, dass ein Experte irgendwelche
netten Software schreibt, sondern dass ein Experte sehr schnell ein
System trainiert, das dann selbst einfach weiter lernt.
Das sieht man hier, die Zahlen, schon die absoluten Zahlen sind
beeindruckend.
Aber man sieht es vor allem auch in den Wachstumszahlen, denn bei
allen Software-Produkten, dazu zählen die Big Data-Produkte natürlich
selbstverständlich auch.
Wer seine Wachstumsrate von 5,4 haben, ist die von Big Data 17%.
Das heißt, dass datengetriebene Computing nochmal ganz anders ist, als
das, was viele hier wahrscheinlich kennen, ist die Welt viel schneller
auf, als ein traditionell von Software-Ingenieuren erstelltes Computer
-System.
Und das ist eigentlich auch klar, wenn man sich das ein bisschen
veranschaulicht, bei der traditionellen Art der Erstellung von
Computer -basierten Systemen, wie wir hier ganz rechts sehen, haben
wir natürlich am Anfang immer eine Problembeschreibung, wobei für
datengetriebene Computing reichen es manchmal einfach nur die
aufzeichnenden Daten, da müssen gar nicht die Probleme stehen, die
können auch Dinge mal selbst klastern.
Die wird einem, im oberen Pfad, einem Experten geben und der braucht
dann schon ein bisschen, bis er ein funktionierendes Software-System
erstellt.
Wer selber da mal an sowas beteiligt war oder betroffen war, weiß,
dass es immer länger dauert, als man denkt, wenn es überhaupt ein Ende
hat.
Bei datengetriebenen Systemen ist das etwas anders.
Bei datengetriebenen Systemen lernen wir.
Wir haben einen Computer, der kriegt ein Problem, kriegt Daten, die
annotiert sind, das brauchen wir in der Regel, zumindest
teilannotierte Daten, damit wir gut lernen können und dann fällt da
ein System raus.
Das geht natürlich viel schneller.
Und viel schneller heißt, nicht nur von der Zeit, sondern es geht viel
schneller bezüglich des Einsatzes von Ingenieuren.
Und Ingenieure sind die knappste Ware, die wir derzeit sowieso haben.
Also nicht nur ein deutsches Problem, Informatiker finden sie auch
nicht mehr in Indien oder China.
Der Markt ist einfach weltweit leer.
Genau, und das hat Auswirkungen.
Ein schönes Beispiel habe ich mitgebracht, das sind Triebwerke.
Triebwerke von modernen Triebwerken von Flugzeugen, so ein Triebwerk
erzeugt locker mal ein paar Terabyte Daten pro Tag.
Also so ein Flug besteht von ein paar Festplatten, je nachdem, wie
viele Triebwerke das Flugzeug hat.
Und diese Daten sind unglaublich wertvoll.
Denn diese Daten beinhalten Informationen, was da gerade in der Hand
abläuft.
Das sind natürlich sehr komplexe Prozesse, es sind auch sehr viele
Komponenten, die da zusammenspielen.
Die sind alle sehr sensitiv.
Und jetzt frägt man sich, ja, und?
Basierend auf diesen Daten kann man sehr genau errechnen, wann Wartung
durchgeführt wird.
Wann was repariert werden muss.
Man kann auch Dinge wie den Verbrauch an Kerosin durchaus damit
berechnen, verschiedene Modelle durchrechnen.
Und dann wieder zurückspielen, um ein Modell zu finden, dass das
Flugzeug weniger Kerosin verbraucht.
Aber das Hauptgeschäft ist tatsächlich das, dass man genauer weiß, was
wann wie bewartet werden muss.
Viele dieser Triebwerke, die hängen zwar am Flugzeug, aber gehören
irgendwie gar nicht dazu, weil sie sind verliebt.
Ja, separat.
Das sind oft auch die Hersteller.
Manchmal auch die Hersteller, die das verliesen.
Und die machen dann einen Leasingvertrag.
Je länger sie sozusagen warten können, bis sie eine Reparatur machen.
Beim nächsten Mal bauen sie vielleicht das Bauteil ein, das ein
kleines bisschen irgendwo besser ist, weil sie das wissen aufgrund der
Daten.
Je mehr Gewinn machen.
Ist sofort eine Tiefung.
Also Computersysteme können da, in puncto Effizienz, aber auch
Sicherheit, wir wissen, dass Flugzeugunfälle dramatisch gesuchen sind,
insbesondere solche, wo technische Defekte eine Rolle spielen, die
können uns da sehr gut helfen.
Aber sie können noch mehr.
Computersysteme können uns die Welt erklären.
Ich will das ein bisschen veranschaulichen mit einem kleinen Beispiel.
Wir möchten gerne einen komplexen Zusammenhang verstehen.
Dann gucken wir uns den mal an, den komplexen Zusammenhang, der jetzt
hier in dieser Grafik ist, wo viele Dinge aus der Realität
zusammenkommen und hier abstrakt dargestellt sind.
Wir können uns aber auch direkt die Realität anschauen, sequentiell
hintereinander, es spielt jetzt keine Rolle, und versuchen das
irgendwie zu verstehen.
Was wir machen, ist, um zu verstehen, was da vorgeht, wir suchen uns
ein mentales Modell.
Natürlich glauben wir, dass dieses mentale Modell so scharf ist, wie
das Bild, was wir jetzt hier glauben, ganz scharf zu sehen.
Aber das ist es nicht.
Wenn ich Sie jetzt nach einem Detail von irgendwas, was Sie erlebt
haben, frage, dann werden wir sehr schnell an Ihre Grenzen kommen.
Das ist so ein bisschen eine Projektion des Menschen, damit er sich
gut fühlt.
Er glaubt alles super, auch die Schlaußen von uns, alles super genau
zu verstehen und erkannt zu haben.
Aber das ist nicht so, wir haben ein relativ unscharfes kognitives
Modell, was allerdings so verarbeitet ist, dass wir unglaublich
leistungsfähig sind.
Das ist die eine Seite.
Der Computer macht das ganz anders.
Der Computer macht ein wahnsinnig scharfes Modell.
Das sieht man hier, 0 und 1, das ist schwer direkt zu verstehen, das
er entwickelt aus diesem System.
Manche sagen, wenn er es lernt zum Beispiel, das ist dann unheimlich,
man weiß nicht, was da drin vorgeht.
Ja, aber nur weil es so komplex ist.
Es ist statistisch beschreibbar oder sogar deterministisch
darstellbar.
Viele von denen normalen Netzwerken sind darstellbar.
Nur eben nicht so leicht zu verstehen.
Aber im Prinzip ist da keine große Machin da drin.
Genau,
also der hat ein scharfes Modell von der Welt und die Frage ist, wie
kommen die beiden jetzt irgendwie zusammen?
Dazu müssen wir mal ein bisschen einen Schritt zurück gehen und uns
mal anschauen, wie Modellbildung durchgeführt wird bei einem
Computersystem.
Und das funktioniert folgendermaßen.
Wir haben die H-Modell.
Wir haben einen Lernschritt, wo wir Training durchführen.
Und dieser Lernschritt führt zu einem Modell.
Dieses Modell, was wir da gelernt haben, wird dann zu einer Laufzeit,
vorher war die Trainingszeit das Grüne, jetzt kommt die Laufzeit, das
Braune, zu einer Laufzeit, wird dann abgerufen und hin uns dazu ein
Datenstrom, der reinkommt, zum Beispiel ein Videobild oder auch
Sensorik, die sich irgendwo hier befindet oder in ihrer Kamera.
Und diese Informationen dann zu klassifizieren, daraus was zu machen.
Ein gutes Bild oder ein scharfes Bild, oder eher scharf in der
Hinsicht, dass man hin- oder wegfokussieren muss.
Der klassifiziert das.
Und im modernen Kamerasystem ist KI auch ein Thema.
Diese Algorithmen werden dazu benutzt, etwas besser zu machen, etwas
zu erkennen.
Problem bei der ganzen Sache ist, vorhin klang es schon an, ein
Computer -Modell ist eine Repräsentationsform, die wir nicht so gut
verstehen, weil sie offensichtlich diesem Modell, was wir kognitiv
aufbauen, nicht bespricht.
Was tut?
Ist das jetzt hilfreich?
Es ist manchmal hilfreich, das haben wir bei den Dreamwegger gesehen.
Sie haben eine Klasse von Geräten, da können Sie dieses Modell
entwickeln.
Und das Modell ist total hilfreich, um den Wartungsspeedlus zu
verbessern, um die gesamte Sicherheit zu verbessern usw.
Aber es gibt eben nur dieses eine Feedback.
Haben Sie das nächste Feedback, können Sie von Null anfangen.
Sie können wieder trainieren, einen Trainingsschritt machen usw.
Das ist schön, aber es hilft uns noch nicht so richtig.
Wir würden gerne wissen, aus vielerlei Gründen, eine davon ist, damit
wir die Skalierung erreichen, jetzt aus wirtschaftlicher Sicht, Sie
sehen, ich arbeite viel mit der Industrie zusammen, wir würden gerne
wissen, was steckt in dem Modell drin?
Und das können wir tatsächlich herausfinden.
Wir können Systeme bauen, die dieses Modell wieder transformieren, z
.B.
in Regelsysteme oder in Grafensysteme, dynamische Grafensysteme, die
anschaulich sind und uns für dieses Problem sozusagen, das da gelöst
worden ist mit diesem Modell, die Regeln geben, wie das wirklich in
der Industrie funktioniert.
Das ist noch viel hilfreicher, als wenn wir es über dieses Modell
hinweggehen würden.
Zwei Fälle habe ich mitgebracht aus der Praxis von Systemen, die wir
gebaut haben.
Das eine ist Ablaufanalyse.
Sie haben Daten aus Maschinen.
Die Maschine, in der Regel funktioniert die, aber manchmal eben auch
nicht, so ähnlich wie das Triebwerk.
Nur hat die Maschine noch mehr Controller, die alle Zeit
unsynchronisiert sind, also noch ein bisschen schwieriger.
Und was man jetzt gerne möchte, ist aber rauszubekommen, wie sozusagen
die Maschine tickt, nach welchen Regeln gefolgt, wann die ungehofft
ausfällt.
All diese Fragen möchte man gerne beantworten.
Soll man natürlich ein Modell trainieren, ganz traditionell, und dann
weiß es das Modell, aber der Ingenieur weiß es nicht.
Wir würden es gerne wissen.
Und das machen wir, indem wir die Strukturen uns angucken.
Entweder direkt die Strukturen der Daten oder die Strukturen eines
gelernten Modells.
Das nennt man Mining, diesen Schritt.
Und es ist dann auch noch Verifizierung, und dann bekommen wir ein
Modell, zum Beispiel einen Graph, der relativ einfach zu verstehen
ist, wenn man ihn denn lesen kann, was die jetzt tun können.
Aber so genau wollen wir es in diesem speziellen Detail auch nicht
wissen.
Der Ihnen sagt, wie die Zusammenhänge einer bestimmten Antrage sind.
Gründe für einen Ausfall, oder was auch immer Sie das System machen.
Das kann man auch dynamisch machen, wie man das hier sieht.
Dann können Sie, das kommt aus einem anderen Fall, jetzt geht es um
den Produktionsprozess, nicht immer sind Produktionsprozesse so, dass
es am Laufband ist, sondern oft sind Produktionsprozesse in der
mittelständischen Industrie so, dass vielerlei Produkte produziert
werden, und dann verändern sich diese ganzen Ströme von Rohlingen usw.
und Zwischenprodukten, die durch die Anlagen gehen.
Manchmal ist auch eine Maschine ein bisschen langsamer, weil sie
falsch eingestellt ist, und, und, und.
All diese dynamischen Dinge würde man gerne erfahren, und dafür eignen
sich z.B.
dann dynamische Anträge.
Noch interessanter ist natürlich, wenn wir direkt Regeln generieren
können.
Hier ein weiterer Fall, Ereignisse aus der Vergangenheit, die wir
aufgezeichnet haben, und jetzt basierend auf dem wollen wir zukünftige
Ereignisse vorhersagen, z.B.
den Ausfall oder Verbrauchsinformationen usw.
Oder ein anderer Fall aus der sogenannten Intralogistik, also zum
Eingreifen eines Bauteils in der Fertigung.
Ein wichtiger Faktor, wenn ein vorgefertigtes Bauteil schnell genug
zugeführt werden kann, aus dem internen Lager, dann steht die
Produktion.
Auch das können wir machen, das machen wir über Regelgenerierung, wo
wir hier auch ein Mining-Verfahren einsetzen, das ist überhaupt nicht
der gleiche klassische Verfahren, jedenfalls mit sequentischen
Grünminern, der versucht, aus durchaus vergürfelten Anzahlen von
Ablauffolgen den zukünftigen Zustand sozusagen vorherzusagen.
Das ist ein relativ komplexer Prozess, der exponentiell natürlich mit
der Anzahl der Möglichkeiten wächst, weshalb auch nicht ganz so
einfach zu berechnen ist.
Da muss man sich natürlich algorithmisch auch ein bisschen was
überlegen.
Und zum Schluss bekommen wir aber aus diesem ganzen Ablauf dann
sozusagen, oder transformieren wir diese ganze Erkenntnisse, die wir
haben aus A folgt B und C folgt dann D, das übertragen wir dann in die
Regel.
Und Sie sehen, ich habe hier die Regel mal ein bisschen
ausgeschrieben, der Produktionsingenieur braucht das nicht, der muss
gerne bezahlen, weil er das kennt.
Benutzer-Schnittstelle steht auch immer im Vordergrund, dass sie
adaptiert ist an die Gegebenheiten.
Aber Sie sehen, der kriegt dann Dinge raus, wann zum Beispiel ein
bestimmter Ausfall stattfinden kann und was Gründe dafür sind.
In dem Fall sind Gründe eben im geringen Nitrogengehalt und dass dann
das Gas schon einströmt, aber noch das Sicherheitsrohr geöffnet ist.
Das ist natürlich nicht gut.
Und er gibt auch die Sicherheit aus, dass das System sicher ist, dass
diese Regel auch steht.
Und das ist sehr nützlich für uns alle, wenn wir plötzlich einen sehr
komplexen Zusammenhang haben.
Das lässt sich transferieren und machen wir jetzt auch in ganz
verschiedenen Anwendungsbereichen, wenn wir einen komplexen
Zusammenhang haben und versuchen, die Ideen einfach darzustellen, zu
testen und zu fragen, um die Welt dann einfach besser zu verstehen.
Genau.
Aber es wird noch besser.
Also jetzt haben wir einen Computer, der uns die Welt erklärt.
Schon mal nicht schlecht, in unseren Worten, möglichst so adaptiert,
dass wir das auch gut verstehen.
Derzeit ist das noch alles Handarbeit sozusagen, dass wir das
adaptieren auf die Schnittstelle, die dort bekannt wird, die in dem
Anwendungsfeld bekannt sind, in der Regel in der Industrie, aber auch
das lässt sich eigentlich adaptiv gestalten.
Das wird dann sicher auch irgendwann dem Konsument allgemein zur
Verfügung stehen.
Aber es wird noch ein bisschen besser, denn Computer kommen uns auch
immer näher.
Wir haben erstens das Grafikjahr gesehen und das können wir hier in
der KIT auch sehen, bei humanoiden Robotern, wie mir der arme Kollege
Thomas vor, der die Spülmaschine einräumt.
Ich hoffe, dass das Ding endlich mal billig ist, damit ich es mir auch
leisten kann.
Das sind natürlich, klar, da ist dann Haushaltsfähigkeiten,
die einfache menschliche Tätigkeiten simulieren, schon sehr
interessant.
Insbesondere deshalb, weil das eigentlich ein Meilenstein ist, der so
ein bisschen unbeachtet bleibt.
Der Kollege fragt das ja schon seit Ewigkeiten.
Ich bin zumindest daran, jedenfalls viel früher, als das jetzt in die
Industrie tatsächlich auch gekommen ist, dass wir ein robotisches
System bauen können, was nicht irgendwo in Käfigen versperrt ist,
sondern das direkt vor unserer Nase rumfährt.
Und das ist schon ein großer Meilenstein, inzwischen aber eben in der
Industrie schon eingekehrt.
Das ist ein Bild, was ich auf der Hannover Messe geschossen habe.
Das ist eine tolle Performance.
Leider habe ich es nicht auf Video aufgezeichnet.
Wir haben kein Video.
In der so ein bisschen Performance gemacht wird, aber auch
zwischendrin, man sieht es hier unten, so ein bisschen zwischendrin
auch ein paar Bauteile zusammengebaut.
Das ist total faszinierend.
Ich habe deshalb ein Video von KUKA, die haben eins auf ihrer Webseite
mitgebracht, das ich abschieben möchte.
Das ist so ein bisschen, sagen wir mal, industriell, das wird
tatsächlich in der Produktion offensichtlich gedreht, das haben wir ja
auch gesehen im Video, eine Vorstufe von dem, was uns erwarten wird,
in diesem ersten Bild werden noch andere Komponenten gezeigt, die
jetzt, sagen wir mal, noch nicht so einfach integrierbar sind, in
dieser Performance oder in der Zeit, was er machen soll.
Beim Kameramann kann man das schon alles bewundern, dass man ihm
zeigt, wie er den Tisch wischen soll, und dann lernt er das selber und
kann das dann auch.
Das sind Fähigkeiten, die aber die Systeme in der Zukunft haben
werden.
In der Robotik haben wir übrigens auch einen netten Preisverfall, das
heißt, die ganze Umwelt ist da.
Dass wir irgendwann mal ein robotisches System daheim haben.
Vielleicht schneller, als wir in den Bauernmarkt kriegen, aber da
haben wir ja ein gewisses Potenzial.
Ich spiele das Ding jetzt mal weiter.
Dann machen wir es da.
Ganz zum Schluss will ich jetzt noch eine Technologie zeigen, die ein
hohes Potenzial hat, auch unser Leben ein bisschen zu verändern.
Die sogenannte haptische Displays.
Das ist schon wieder eine neue Display-Technologie.
Diesmal geht es um ihren Film-Sinn.
Das ist hier so ein Band, das wir gebaut haben.
Das hat verschiedene Vibrations-Aktoren.
Wir können das aber auch mit Druck-Aktoren machen, die sozusagen
vibrieren an ihrer Haut, so wie die Vibrationen, die wir am Smartphone
auch kennen.
Allerdings ein bisschen, sagen wir mal, detizierter und genauer sind.
Wir können sie besser steuern.
Was Sie hier sehen, ist ein kleines Beispiel eines Systems, das wir
gebaut haben für Gleitschirmflieger, wie man das hier drüben sieht.
Der Ministerpräsident sitzt in so einem Gleitschirmsitz und kriegt
nachher gleich auch die Brille auf, damit er ein bisschen Gleitschirm
fliegen kann.
Und der Grund, weshalb wir das gebaut haben, ist, dass Sie beim
Gleitschirmflug eigentlich einen Film bräuchten für steigende Sehtöne.
Den haben Sie aber nicht.
Was Sie machen können, ist natürlich, Sie kaufen sich oder Sie müssen
sogar kaufen ein optisches Display, damit Sie darüber informiert sind,
oder ein akustisches, damit Sie darüber informiert sind.
Beide sind nicht so optimal.
Beim Fliegen wollen Sie ja nicht unbedingt auf ein Display gucken,
sondern Sie wollen ja die Umgebung genießen.
Und da ist die Frage, wie können wir einen neuen City verschaffen?
Das geht tatsächlich mit haptischen Displays.
Wenn Sie dieses haptische Display für eine halbe Stunde tragen, dann
werden Sie intuitiv richtig fliegen und Sie werden ein intuitives
Verständnis haben.
Das ist möglich mit solchen haptischen Displays.
Und es ist noch viel mehr möglich.
Da sieht man das schon ein bisschen.
Man will immer nach oben fliegen.
Natürlich um das Abstehen mitzunehmen, um auch gut fliegen zu können,
dazu braucht man einfach solche Notifikationen.
Ganze Art in dieser Zeichnung sieht man zwei, aber vier
Vibrationsaktuatoren.
Es ist natürlich noch ein bisschen Grundlageforschung.
Die Art, wie die Sinuszellen, es sind verschiedene daran beteiligt,
angeregt werden, wann sie einen Wehrauteffekt haben usw.
ist noch Gegenstand der Forschung.
Es ist aber inzwischen von uns, für diesen Bereich des
Gleichschirmflugs, auch von anderen Kollegen, für andere
Anwendungsstücke nachgewiesen, dass es im Prinzip möglich ist, das in
gutem Sinn neu zu verschaffen.
Dazu muss man allerdings noch einiges tun.
Hier sieht man ein paar Muster.
Was man da reinkodieren kann.
Man kann steigen in Zinkgeschwindigkeit.
Wir in diesem Fall kodieren noch ein bisschen mehr.
Und die Frage ist, was ist das richtige Muster?
Wofür?
Und wie schafft es dieses Muster dann unterbewusst ins Gehirn?
Mit dem taktuellen Sinn müssen Sie nicht unbedingt über das
Bewusstsein gehen.
Das ist ein Vorteil, dieses Sinus.
Und das ist Gegenstand der Forschung.
Derzeit brauchen wir taktige Displays für alle Körperteile, um das
auszuprobieren.
Aber auch neue Dinge zu tun, denn es gibt noch mehr interessante
Dinge, die man mit diesen taktigen haptischen Displays tun kann.
Und eine sehr interessante Sache ist Unterbewusstsein zu lernen.
Das ist jetzt für mehrere Bereiche nachgewiesen worden, dass es
funktioniert unter Bewusstsein.
Das ist natürlich der Traum.
Sie schlafen und dann machen Sie auf und dann können Sie es.
Super.
Und es geht tatsächlich.
Es geht insbesondere gut für motorische Aufgaben.
Inzwischen haben auch die Ersten schon...
Sie können sich dann Zahlen merken, die dargestellt worden sind.
Oder Sie können dann wirklich Stäne zicken mit der Stäne-Tastatur oder
so.
Das geht alles.
Und ich habe ein Video mitgebracht, das ist ein bisschen älter, von
Ted Stahner, der...
aus der Charity.
Ein Kollege, der das natürlich auch medial viel besser präsentieren
kann als ich.
Weil ich glaube, Amerikaner das besser beliebt haben.
Und auch grundsätzlich mehr Talent haben dazu.
Und das zeigt so ein bisschen das Potenzial, das man hat.
Man kann also wirklich...
Es ist recht sicher, die motorischen Bewegungen müssen alle passiv
lernen.
Man braucht zum Beispiel, um Klavier zu spielen...
Es geht nicht nur darum, Musik zu spielen.
Es kann auch gebraucht werden, als Rehabilitationsgerät, für Menschen,
die ihre Hände verloren haben.
Die Technologie wird am nächsten Media-Fest hier in Georgia Tech in
Atlanta aufgezeigt.
Nächsten Monat.
Und Ted Vorner, habe ich das richtig?
Stahner.
Sozialprofessor bei Georgia Tech.
Ich habe Chad hier, weil er mit diesem Thema schon eine Stunde lang
trainiert hat.
Oder so.
Also wir stellen es hier zu einem Test in einer Sekunde.
Aber zu Beginn, erklär mal, was das ist, um Menschen zu trainieren,
wenn du willst.
Wir versuchen es zu verstehen.
Wenn du wie ich wärest, würdest du wirklich gerne ein Musikinstrument
wie das Klavier spielen.
Aber du hast wirklich keine Zeit, um es zu trainieren.
Und es wäre nicht toll, wenn du die Songs, die du lernen möchtest,
ohne sie aufpassen könntest.
Und wir haben diesen Effekt entdeckt, den Passiv-Haptic-Learning, wo
es sich anfühlt, dass es eigentlich möglich ist, das zu tun.
Also haben wir dieses Glöckchen entdeckt, das wir den Mobil-Musik
-Touch nennen.
Und was das ist, ist ein freigeschaltetes Gerät, das sich in dein
Handy oder Laptop befindet.
Und während du eine E-Mail liest oder ein Video siehst, oder was auch
immer du normalerweise tust, spielt das System die Song, die du lernen
möchtest.
In diesem Fall machen wir Amazing Grace.
Und sobald jede Note gespielt wird, vibrieren die Vibratoren im
Fingerless -Glöckchen, sie vibrieren, um den Finger anzutappen, der
dem Note auf dem Klavier passt.
Was wirklich toll ist, ist, dass du in einer halben Stunde die Muskel
-Erinnerung, wie du die Song spielen sollst, lernen kannst.
Warte mal, du sagst mir, ich muss nur ein paar Glöckchen anziehen, du
spielst eine Song für mich für eine halbe Stunde oder eine Stunde, und
ich kann irgendwo ein Konzert anziehen?
Ich bin mir nicht sicher, ob es ein Konzert ist, aber du kannst es
sehr einfach auswählen, als du es vorher schon hattest.
Und es scheint nicht nur für das Lernen deiner Song zu funktionieren,
sondern auch für das Rehearsal.
Also wenn du Musiker bist, und du Probleme mit repetitiven Stress
-Verletzungen hast, kannst du die Glöckchen anziehen.
Das gibt dir die Muskel-Erinnerung, das Gefühl der Song.
Und dann konzentrierst du dich auf die Expressivität.
Jemand benutzt das für diese Application?
Ihr habt es gerade entwickelt, es ist nicht in Benutzung.
Niemand benutzt es gerade.
Wir haben vier Studien gemacht.
Wir wissen wirklich, dass dieser Effekt sehr gut funktioniert.
Und wie du siehst, ist das System relativ klein.
Man kann es mit einem normalen Handy mit Bluetooth-Verbindung
auswählen.
Wir sind noch nicht da, wir sind noch im Labor.
Aber eines der Dinge, worüber wir wirklich begeistert sind, ist nicht
nur, dass Leute es für Musik lernen, sondern auch für die
Rehabilitation.
Lass mich Tanja Markow vorstellen.
Das ist ihr Ph.D.-Arbeit.
Und sie arbeitet gerade an Rehabilitation.
Ja, viele Leute würden gerne ein Instrument spielen, aber du redest
über andere Applicationen.
Ja, wir betreiben es als Hand-Rehabilitation.
Wir arbeiten gerade mit Menschen, die Quadriplegiker sind, was
bedeutet, dass sie wegen einer Schraube im Nacken die Möglichkeit
verloren haben, die vier Lenden zu nutzen.
Was wir getan haben, ist, dass wir mit einigen Leuten gearbeitet haben
und sie die Schraube ausprobiert haben.
Eines, was wirklich cool ist, ist, dass sie das Piano spielen können,
was eigentlich eine Art Rehabilitation in sich selbst ist, weil man
ein paar feine, dexteröse Bewegungen mit der Hand macht.
Aber wir hatten einige interessante Kommentare über die Vibration,
dass es ihnen erinnert, wo ihre Finger sind, weil viele von diesen
Menschen die Möglichkeit verloren haben, mit ihren Händen zu merken.
Also wenn sie ein Objekt anfassen, bekommen sie nicht das Feedback,
dass sie etwas anfassen.
Also versuchen wir, ihre Möglichkeit, mit ihren Händen zu merken, zu
verbessern, und auch ihre Möglichkeit, ihre Hände zu benutzen, diese
feinen Motor-Fähigkeiten.
Okay, wow, das ist unglaublich, eine Anwendung da.
Ich bin auch überrascht, dass man eine Schraube anziehen kann und 30
Minuten später die Musik spielen kann.
Chad hat diese Schraube angezogen, seit wie lange?
Ca.
45 Minuten.
Ca.
45 Minuten.
Was war die Musik?
Das ist, wie die Musik aussehen würde.
Okay.
Das ist mein musikalisches Repertoire.
Okay.
Das ist, wie gut ich es machen kann.
Also, er hat die Schraube angezogen, seit 45 Minuten.
Und was war die Musik, übrigens?
Ode to Joy.
Oh, das sollte gut sein.
Okay, Chad.
Okay.
Dieses Ding buzzt.
Und alles, was ich tate, war, dass ich auf meinem Mund gespielt habe.
Okay.
Ich tate meine kleinen Hurricanes.
Du tatest noch etwas anderes.
Ich tate meine Hurricanes, und es buzzte auf meinen Fingern.
Du arbeitest.
Mal sehen, ob ich es tue.
Oh, du musst mich verarschen.
Verarschst du mich?
Hast du einen Talent, einen Hintergrund in der Musik?
Hast du jemals Piano gespielt?
Und du wusstest diese Musik nicht, richtig?
Nein.
Ich habe es gehört, aber ich wusste nicht, welche Finger ich benutzen
soll.
Und ich dachte, ich muss zurück und fort gehen.
Nein, ich hoffte auf diese Liberace-Kraft.
Schau, schau.
Das ist deutlich Beweis, dass es funktioniert.
Es buzzte gerade.
Mittig, mittig, hoch, runter, runter, runter, runter.
Okay, ihr seid bereit, die Bedürfnisse für Piano-Lehrer zu reduzieren.
Nein, ich glaube nicht.
Es gibt noch viel zu tun.
Ich spreche mal hier ab.
Das ist auch das Letzte.
Also, was man hier so ein bisschen sieht, ist die Anfänge davon, dass
man das prozedurale Gedächtnis, so heißt das, über solche haptischen
Displays quasi programmieren kann, wenn man das so will.
Und das geht eben auch mit anderen Gedächtnis-Teilen.
Das wird sicher eine Menge Anwendungen haben.
Wir haben es gehört, in der Rehabilitation für das Wiedererlernen
bestimmter Bewegungsmuster war das auch schon positiv.
Es geht eben auch um thematische Informationen.
Das wird sicher, wenn wir mal so weit sind, dass die Technologie
stabil ist, Sie sehen, das ist immer noch ein bisschen prototypisch,
was wir da alles machen, sicher ganz schnell ein Momentum erreichen.
Wie bei dem Smartphone, das ging ja auch Hochzug.
Und es wird eine Technologie sein, die unser gesamtes Leben und sicher
die Arbeitswelt, das sind auch interessante Einfachmöglichkeiten, die
wir auch schon bespielen sozusagen.
Allerdings ist es halt ein bisschen individuell.
Aufmerksamkeitssteuerungsbereich usw.
Sicherheitsbereich, die man da verwenden kann.
Gut, das war es von meiner Seite.
Ich danke herzlich für die Aufmerksamkeit und ich freue mich auf ein
paar Fragen.