Das Endziel im Big-Data-Prozess

Roboter in der Cloud

15.08.2014
Frank Sempert schreibt als Experte zu den Themen Cloud Ecosystem und Big Data/Advanced Analytics. Als Analyst und Berater ist er seit mehr als 10 Jahren (u.a. CEO CE Gartner) tätig, davor war er 20 Jahre CEO und President mehrerer internationaler IT-Unternehmen. Er ist Senior Program Executive Europe der Saugatuck Technology, Inc., einer US IT-Research Firm. Zudem ist er Vorsitzender des Beirates einiger innovativer, Deutschen Software-Unternehmen und engagiert sich in Vereinigungen, wie. z.B. der AmCham oder dem Wirtschaftsrat Deutschland.
Cloud Robotics ist ein neues und sich schnell entwickelndes Gebiet, das Robotersystemen erhöhte Flexibilität und Kompetenz sowie eine wichtige Beteiligung an der Information Technologie (IT) zuspielen wird.
Frank Sempert 16:9
Frank Sempert 16:9
Foto: Saugatuck

Roboter können über die Nutzung von Cloud-Technologien/Einrichtungen um eine Vielzahl von Back-End-Zugriffen, Erkundungen, Kommunikations-und Trainingsfunktionen erweitert werden. Diese Entwicklungen werden tiefgreifende Folgen für IT-Anbieter und Unternehmen, bei einer Vielzahl von Aufgaben aus der Fertigung und dem Gesundheitswesen bis hin zur Logistik, haben.

Cloud Robotics ist so bedeutsam, weil es einen Entwicklungssprung bei einer breiten Palette vom "Internet der Dinge" bis hin zu Roboterplattformen darstellt. Roboter kombinieren Verarbeitungs- und Kommunikationskapazität mit der Fähigkeit, physisch mit der Umgebung zu interagieren. Als Robotic bewegt er sich in der Cloud und findet Zugang zu analysegesteuerten Prozessen und erhält eine veritable Chance, Autonomie im großen Stil zu vollenden. Aber während Cloud Robotics Möglichkeiten für sprunghafte Entwicklung in einem breiten Bereich des Internet der Dinge und Roboterplattformen bietet, gibt es auch erhebliche Bandbreiten- und Latenzprobleme sowie eine Reihe von technischen Problemen, die aber als überwindbar gelten.

Perspektive

Die Konvergenz von Cloud und Advanced Analytics hat bereits einen wesentlichen Einfluss auf die Industrie, da Prozesse von den neuen Möglichkeiten des Einsatzes von Big Data, durch die Zentralisierung und Parallelverarbeitungsfähigkeiten der Cloud gesichert, profitieren. Einige der bereits erforschten und sichtbaren Anwendungsprojekte dieser neuen Funktionalität sind für das Internet der Dinge prädestiniert. Dazu gehören autonome Fahrzeuge verschiedener Typen, von den Google Autos bis hin zu Amazon-Drohnen.

Aber das ist auch der Beginn einer weiteren Entwicklungsphase, was als "Cloud-Robotic " von James Kuffner, auf Google, im Jahr 2010 thematisiert worden ist. Eine Idee, die auf das "Remote Gehirn" zurückgeht, die an der Universität von Tokio vor zwei Jahrzehnte angedacht worden ist. Das Konzept ist einfach: Roboter können effektiver mit einer Remote-Intelligenz arbeiten als mit tragbarer Verarbeitungsfähigkeit. Diese Idee des Remote-Betriebs gewinnt eine neue Bedeutung in der Cloud, wo Services und Prozessoren leicht virtualisiert werden können.

Die Grundidee ist bekannt: operieren wichtige Teile der Roboterverfahren, wie sensorische Aktivitäten, in der Cloud, so ist es möglich, verbesserte Funktionalität zu erreichen, da enorme Rechenleistung zur Verfügung steht, wobei der Roboter dennoch sehr klein sein kann, Energie spart und kostengünstig ist.

Die Basis des Cloud Robotics ist das Konzept des "Robot as a Service" (RAAS), das wie eine SOA-Variante mit dem Open Source Robot Operating System (ROS) implementiert wird. ROS virtualisiert Roboterkomponenten, die dann geshared und in der Cloud verwaltet werden. Die Dienste können Funktionen, die massive Verarbeitung, wie Sprach-und Stimm-Erkennung, Standort-Zuordnung und Verständnis von Konzepten, fordern; Big Data werden "near-realtime" verarbeitet, bis hin zum "Rucksack"-Computer.

Der Schlüssel zur Entwicklung

Weiter werden Roboter in der Lage sein, Gelerntes zu übertragen, um sich noch effizienter zu machen. Experimente zum Beispiel Transfer Lernen gezeigt (DaVinci-Project; EU-Bildungsprogramm). Hier "entdeckt"ein Roboter die Parameter eines Ortes und andere Robotern nutzen diese Informationen bei ihren eigenen Aktivitäten. Eine weitere Initiative kann verwendet werden, um über RaaS die Leistungen mehrerer Roboter, die an einer komplexen Aufgaben arbeiten, zu koordinieren. Mehrere Roboter, z.B. zu einem Reparatureingriff eingesetzt (auch in der Chirurgie), erfordern zentrale Koordinationsfähigkeit sowie "shared knowledge", um relative Positionen, Geschwindigkeit und letztlich die gestellte Aufgaben zu erfüllen.

In der Big-Data-Nutzung gibt es unterschiedliche Initiativen für die RaaS Cloud, um selbstständig Daten im Internet auszulesen. Derzeit ist dieser Vorgang noch menschlich kuratiert, aber das muss nicht sein. Die Cloud Robotics könnte "Watson"-ähnliche-Funktionalität nutzen, um Daten aus eigenen analytischen Operationen zu gewinnen.

Die Nutzung der Cloud als Zentralisierungspunkt für eine Vielzahl von Dienstleistungen stellt eine Art digitales Back-Office dar: komplexe Probleme der Erfassung, der internen Koordination und Abstimmung, sämtlich über die Verarbeitung in der Cloud gesteuert, werden möglich sein.

Obwohl die meisten Roboter unbedingt Reaktion in Echtzeit benötigen, kann Planung oder Vorbereitung einer Aktion in die Cloud ausgelagert werden, wobei die Ergebnisse mit allen freigegebenen Robotern des Systems geteilt werden. Die Entwicklung von real-time-Vorhersagen über erweiterte Analytik mit neuen Formen der Bereitstellung von Just-in-time verbundener Programmierung und entsprechender Daten, lässt die Lücke zwischen Cloud-Latenz und Roboter Aktion schrumpfen. Dies alles wird sich schnell in einer Reihe von Bereichen entwickeln, insbesondere bei Kommunikationsthemen, Integration und welche Art von lokaler Verarbeitung benötigt wird. Programme, Algorithmen und Daten können von der Cloud so vorgegeben werden, um in ein Verarbeitungsmodell zu passen.

Sicherheit und Umsetzungen

Sicherheit ist eine unvermeidliche Frage, so wie das Thema in anderen Bereichen des Internet der Dinge diskutiert wird. Aber eine andere Frage wird sein, ob möglicherweise die Einbringung einer Flut externer Maßnahmen, unvorhersehbare Folgen, die Fähigkeit der Cloud infrage stellend, hervorbringt. Ein "Skynet"-Szenario ist unwahrscheinlich, aber es könnte eine Vielzahl verschiedener Arten von Störungen und Problemen mit der Sicherheit eines zentralen Systems entstehen, die sich in nicht akzeptable Richtungen entwickeln.

Heute kommt die Mehrheit von Cloud Robotics Initiativen aus der Wissenschaft und aus den Forschungslabors von IBM, Microsoft und Google. Die bisherigen Lösungen sind größtenteils noch von der praktischen Anwendung entfernt. Eine Variante wurde verwendet, um z.B. Staubsauger automatisch laufen zu lassen, eine andere wurde ausgerichtet, um Getränke zu bestimmten Krankenhausbetten zu bringen und andere Robotern zu trainieren, es zu tun (RoboEarth). Einige wurden entwickelt, um universelle Roboter Bildungsanwendungen für weiterbildende Schulen und ähnliche Einrichtungen anzubieten. Andere haben begonnen, Cloud-basierte Assemblierungs- und Montageroboter für Industriefertigung zu nutzen, wobei Überwachung und Steuerung sich als unkompliziert erwiesen hat (Cloud-basierter Roboter-Greifarm mit der Google-Object Recognition Engine; Kehoe et al, 2013).

Auswirkungen

In der Wirtschaft wird Cloud Robotics wahrscheinlich ein wichtiges Phänomen werden, da Roboter in zunehmende Zahl und Raffinesse in der Fertigung eingesetzt werden (Industrie 4.0). Cloud Robotics werden zahlreicher, effektiver und kostengünstiger. Virtualisierung von Services macht es möglich, Scharen von Roboter-Dienstprogramme neu zu konfigurieren, um geänderte Aufgaben zu erfüllen, so dass größere Anpassung oder Änderungen in der Produktion, z.B. um die Fähigkeiten von Schwellen additiven Verfahren (3D Druck) zu ermöglichen, schnell und unkompliziert durchgeführt werden. Lerntransfer über die Cloud wird Prozesse effizient verstärken, da die Analytik-Optimierungen, die bei Erfolg auch anderen Roboter zugeleitet werden, Früchte tragen wird. Roboter verschiedener Funktionalitäten werden zusammengeführt und koordiniert, um komplexere Aufgaben auszuführen. Es gibt bereits Forschungsergebnisse über die Kombination von Cloud-basierter Roboter-Kapazität mit menschlicher Intelligenz und Fähigkeiten. Die Entwicklung und Anpassung von "Mensch-Roboter-Cloud"-Funktionen schreitet in einer Vielzahl von On-Demand und Kollektiv-Ressourceninstanzen, voran.

Die Mensch-Roboter-Cloud (HRC) ist eine innovative Erweiterung des Cloud Computing und verweist auf zwei wichtige Hinweise:

Erstens: während traditionelles Cloud Computing eine transparente Nutzung von verteilten Rechnern und Speicherressourcen darstellt, ermöglicht das HRC, zusätzlich die Verwendung von (a) verteilten Erfassungs-Scenarios (Sensor-Netzwerk-Technologie) und (b) Aktuator-Netzwerken (einschließlich Roboter-Netzwerken). Somit erstreckt sich das HRC Konzept des Cloud Computing durch Sensorik-Aktion auf den Anschluss an die "Physical World".

Zweitens: für IT-Anbieter in diesem Bereich stellt sich bereits ein fruchtbarer Boden für die Entwicklung neuer Produkte und Erweiterung bestehenden Cloud-und Analyse-Tools dar, um in die Welt der Industrieautomation, medizinische Robotik und verwandten Bereichen einzudringen. Das Gebiet entwickelt sich schnell und zeigt sich viel versprechend. Die wichtigsten Anbieter werden jetzt bewertet, wie sie die eigenen Produktportfolios beeinflussen und Komponenten, die zukünftig benötigt werden, in diesen Bereich steuern. (bw)