ERF Workshop 2017: Perception Challenges in Times of Deep Learning and Cognition
Organisatoren:
Dr. Michael SUPPA, Roboception GmbH, Deutschland
Prof. Darius BURSCHKA, TU München, Deutschland.
Prof Achim J. LILIENTHAL, University of Örebro, Schweden.
Prof. Michael BEETZ, University of Bremen, Deutschland.
Motivation und Zielsetzung:
Die Wahrnehmung ist die Schlüsseltechnologie, die eine automatische Anpassung des Systembetriebs an die Umgebung und einen robusten Systembetrieb bei Modell- oder Hardwarefehlern ermöglicht. Vollständig oder teilweise autonome Systeme sind auf Wahrnehmungsergebnisse angewiesen, die aus Messungen der Welt gewonnen werden, um ihre Umgebung zu verstehen.
Aktuelle Durchbrüche im Deep Learning verlagern den Schwerpunkt der Wahrnehmungsforschung auf Indexierungs- und Etikettierungsaufgaben, die für die Bezugnahme auf Vorwissen unerlässlich sind, und vernachlässigen andere Schlüsselaspekte robuster Messungen wie Fehlerschätzungen, Konfidenzniveaus und Parametervariationen in zunehmend komplexen Umgebungen.
Heute verlagert sich der Schwerpunkt der Wahrnehmungsforschung auf Deep Learning als universelles Werkzeug, wobei der Schwerpunkt eher auf der Indexierung von Vorwissen als auf Messungen liegt.
Deep-Learning-Techniken erfordern jedoch große Mengen an Trainingsdaten (oder müssen mit dem künstlichen Charakter von geboosteten Datensätzen zurechtkommen), die in vielen Fällen nicht verfügbar sind. Darüber hinaus können die Funktionsweise und die Grenzen eines Deep-Learning-Ansatzes schwer zu verstehen sein.
Dies hat erhebliche Auswirkungen auf die Sicherheit, Robustheit, Zuverlässigkeit und Verlässlichkeit von Robotersystemen, insbesondere in realen Szenarien.
Dieser Workshop wird die Rolle modellbasierter Wahrnehmungstechniken für die Anwendbarkeit und die Grenzen von Deep-Learning-Techniken in Forschung und Industrie beleuchten und zukünftige Innovationsrichtungen in diesem Bereich aufzeigen.
Tagesordnung:
16:15 -16:25: Einführung durch die Moderatoren / Festlegung der Schlüsselfragen
16:25-17:25: 10-minütige Präsentationen ausgewählter Teilnehmer
- Darius Burschka, Technische Universität München, „Herausforderungen in der Wahrnehmung für Lern-, Kognitions- und Steuerungsansätze“
- Achim Lilienthal, Universität Örebro, „Robotergestütztes Umweltmonitoring. Robotergestütztes Umweltmonitoring“
- Michael Beetz, Universität Bremen, „Wahrnehmung für die Manipulation in realen Umgebungen“
- Michael Suppa, Roboception GmbH, „Wahrnehmung leicht gemacht für industrielle Anwendungen“
- Guglielmo Gemignani, Magazino GmbH, „Lernen und modellbasierte Ansätze in der Logistik“
17:25-17:35: Diskussion der Schlüsselfragen mit allen Vortragenden und dem Publikum und deren Auswirkungen auf den Roadmapping-Prozess
17:35-17:45: Schlussfolgerungen für das Roadmapping
