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(Quelle: Fit Ztudio/Shutterstock.com)

In einer Zeit, in der die Konnektivität des Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) in viele Bereiche Einzug hält, erlebt auch die mit künstlicher Intelligenz (KI) betriebene Robotik einen gewaltigen technologischen Schub: Angesichts verbesserter kognitiver Fähigkeiten, Echtzeit-Entscheidungsfindung und intelligenteren motorischen Aktionen und Bewegungen gewinnt die Robotik für präzisere und missionskritische Anwendungsfälle zunehmend an Bedeutung, z. B. auf verstopften Straßen, in Fabrikhallen oder bei komplexen medizinischen Eingriffen.

Eine Gemeinsamkeit dieser neuen Generation von KI-/Robotik-Anwendungen besteht darin, dass sie riesige Datenmengen erzeugen, die zuverlässig verarbeitet und nahezu ohne Verzögerung (Latenz) transportiert werden müssen. Die Wirksamkeit dieser Anwendungen hängt in hohem Maße von nahtlosem Roaming ab. Daher sind drahtlose Edge-Verbindungen anstelle von drahtgebundenen Verbindungen erforderlich.

Die fünfte Generation der 3GPP (5G)-Standards beinhaltet diese neue Vision der KI-betriebenen Robotik. 5G-Netzwerke bieten nicht nur höhere Geschwindigkeiten und mehr Datenkapazität, sondern sind auch dafür ausgelegt, die Anforderungen einer neuen Generation von Robotern zu erfüllen, die nicht nur unsere Fabriken und Büros, sondern auch unseren Alltag verändern wird.

Robotik, Hi-Speed-Datenverarbeitung und 5G

Die Verbindung zwischen 5G-Netzwerken und der Robotik ist vielleicht nicht ganz so offensichtlich. Historisch betrachtet standen bei der Robotik hauptsächlich moderne Elektronik und KI-Software im Mittelpunkt, um die Bewegungsdynamik, die sensorischen Funktionen, die Kognition usw. zu verbessern. Aber das IoT hat den Anwendungsbereich der KI und der Robotik von der lokalen auf die globale Ebene erweitert.

Drahtlose Hochgeschwindigkeitsnetze und Cloud-Computing sind die wichtigsten Voraussetzungen für diese vernetzten Robotik-Anwendungen.

In Krankenhäusern und Fabriken sind Roboter weit verbreitet und führen dort alltägliche Funktionen aus, wie z. B. Dinge von einem Ort zum anderen transportieren, sich wiederholende Aufgaben wie die Montage von Teilen durchführen, die Fortbewegung usw. Roboter der nächsten Generation bringen dies auf eine neue Ebene, denn sie können anspruchsvolle Funktionen in der Telechirurgie ausführen, bei denen die Ärzte die Operation aus der Ferne (möglicherweise vom anderen Ende der Welt) steuern, während die Roboter die eigentliche Operation auf der Grundlage von Echtzeitbefehlen und -steuerung durchführen.

Autonome Fahrzeuge, unbemannte Drohnen, Tragschrauber usw. sind neuere Anwendungsbereiche von KI und Robotik, die auf Hochgeschwindigkeitsrechner und -kommunikation angewiesen sind, um genaue und zuverlässige Entscheidungen in Echtzeit treffen zu können.

Die 5G-Standards wurden entwickelt und weltweit intensiv getestet, um diese vernetzten Robotikanwendungen zu ermöglichen, die stark auf Cloud Computing angewiesen sind. Das Design von KI/Robotikanwendungen knüpft an öffentliche Cloud-Plattformen wie Azure, AWS, GCP usw. an, was auch die Nutzung cloudbasierter maschineller Lerndienste ermöglicht.

Im Juli 2019 gingen der Cloud-Service-Anbieter Microsoft und der Netzwerkgigant AT&T eine mehrjährige Allianz im Wert von 2 Milliarden US-Dollar (USD) ein, die sich auf Cloud, KI und 5G erstreckt. 5G und Cloud werden immer enger miteinander verzahnt, um KI-Anwendungen umzusetzen. Daher gewinnen Cloud-Partnerschaften für 5G-Service-Anbieter wie AT&T und Verizon immer mehr an Bedeutung, um cloudbasierte 5G-Dienste anbieten zu können.

5G-Infrastruktur für die Robotik

Eine der größten Herausforderungen bei der Entwicklung von Robotern ist die Latenz. Unter Latenz versteht man die Zeit, die benötigt wird, um Daten vom Ausgangs- zum Zielpunkt zu senden. Im Falle der Robotik werden Sensorsignale zur erweiterten Verarbeitung an die Cloud übertragen, auf deren Grundlage dann wiederum Befehle erzeugt werden. Der Roboter handelt auf der Grundlage der Befehle, die er von der Cloud empfängt. Wenn die Sensorsignale und die berechneten Befehle nicht schnell genug gesendet und empfangen werden können, ist die Funktionalität des Roboters stark eingeschränkt.

Die mobilen Roboteranwendungen der nächsten Generation erfordern eine äußerst niedrige Latenz, die mit 4G nicht umsetzbar ist. Die Latenzzeit in 4G-Netzwerken beträgt etwa 50 ms (Millisekunden). Zudem reagieren Robotersysteme neben großen Datentransport- und -verarbeitungsmengen auch empfindlich auf verlorene und fehlerhafte Daten. Aufgrund von Latenz- und Stabilitätsproblemen bei früheren Generationen der Mobilfunktechnologie bestand die einzige Möglichkeit für zuverlässige Übertragung und Empfang großer Datenmengen darin, die Roboter mit einer drahtgebundenen Verbindung zu vernetzen. Die 5G-Standards gehen diese Einschränkungen offensiv an.

5G ist der erste 3GPP-Standard, der verspricht, die Latenzzeit auf weniger als 1 ms zu reduzieren, nahezu das 10-fache der 4G-Bandbreite zu bieten und gleichzeitig die Kompatibilität mit 4G aufrechtzuerhalten. Das bedeutet, dass die Industrie 5G umsetzen kann, ohne sich um die Langlebigkeit ihrer 4G-Netze sorgen zu müssen.

Die Latenz verringert sich, je näher sich Quell- und Zielpunkt kommen. 5G-Architekturen bringen die Datenverarbeitung näher an den „Rand“ (Edge) oder die Roboter-Endknoten, um eine extrem niedrige Latenz zu erzielen. Im Gegensatz zur 4G-Technologie, bei der der Endpunkt nur mit einem Mobilfunkmast kommuniziert, erfolgt die Kommunikation der Endpunkte in einer 5G-Infrastruktur gleichzeitig mit vielen Mobilfunkmasten und Antennen, um höhere Geschwindigkeiten und niedrigere Latenzzeiten zu erreichen. Dafür sind mehr Mobilfunkmasten und Antennen sowie mehr Rechenzentren erforderlich, mit denen die Daten in der Nähe des Randes (Edge) verarbeitet werden können. Die Rechenzentren müssen also geografisch expandieren, um die 5G-Infrastruktur umzusetzen.

KI-gesteuerte Roboter werden auch als Schlüsselfaktoren für smarte, intelligente Fabriken gesehen, in denen Industrieroboter Aufgaben autonom ausführen oder mit Menschen bei Aufgaben zusammenarbeiten können, die ein menschliches Eingreifen erfordern (kollaborative Roboter oder Cobots). In solchen intelligenten Fabriken ist ein ständiger Informationsfluss über die verschiedenen Prozesse in den Fertigungsabläufen unerlässlich. Aktuelle Mobilfunknetze sind nicht für solche bandbreitenintensive Anwendungen ausgelegt. Die 5G-Technologie kann die Bandbreite jedoch in mehrere Segmente aufteilen. Diese Segmente können über eine gemeinsame Netzinfrastruktur laufen, so dass jeder Aspekt des Fertigungsprozesses ein anderes Segment nutzen kann, um Sensorsignale und Roboterbefehle zuverlässig und in Echtzeit auszutauschen. 

Fazit

Allgegenwärtige KI/Robotikanwendungen wie Telechirurgie, autonome Fahrzeuge usw. befinden sich noch in einer frühen Konzeptphase und 5G muss noch weltweit in kommerziellem Maßstab eingeführt werden. In den USA wird die Vermarktung von 5G im Jahr 2020 und die weltweite Vermarktung bis 2023 erwartet. Die Zuverlässigkeit von Remote-Robotikanwendungen hängt von der breiten Markteinführung von 5G ab und es gibt bereits umfangreiche Allianzen und Partnerschaften zwischen Herstellern von HF-Chipsätzen, Cloud-Anbietern, Systementwicklern und Mobilfunkanbietern, um 5G-fähige Systeme für die Zukunft zu entwerfen, zu entwickeln, zu testen und zu härten.