Neuromorphe Chips Lidar-Sensoren und KI für sichere Industrieroboter

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Im Rahmen der Fraunhofer-Technologieplattform „NeurOSmart“ kombinieren Forscher Sensorik mit KI-gestützter Datenverarbeitung und energieeffizienten neuromorphen Chips. Das System ermöglicht eine sichere Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter in der Produktion.

Die sichere Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter gehört zu den Schlüsseltechnologien der modernen Industrieproduktion. Mit der neuen Technologieplattform NeurOSmart haben Fraunhofer-Forschende einen entscheidenden Durchbruch erzielt: Sie verbinden intelligente LIDAR-Sensorik mit KI-gestützter Echtzeitdatenverarbeitung und energieeffizienten neuromorphen Chips zu einem integrierten System, das erstmals eine risikofreie Kooperation zwischen Mensch und Maschine ermöglicht.

Das von fünf Fraunhofer-Instituten entwickelte System überwacht kontinuierlich den gemeinsamen Arbeitsbereich und kann binnen Millisekunden auf kritische Situationen reagieren. "Gemeinsam mit den Projektpartnern haben wir die Technologien weiterentwickelt und in ein Gesamtsystem integriert. Für den Menschen ist die Kooperation mit der Maschine ohne Risiko", erklärt Prof. Shanshan Gu-Stoppel, Gruppenleiterin Optische Systeme am koordinierenden Fraunhofer ISIT.

Lidar-Sensorik mit hocheffizienten MEMS-Spiegeln

Das Herzstück des Systems bildet eine innovative LIDAR-Technologie, die den Arbeitsbereich aus der Vogelperspektive überwacht. Anders als bei herkömmlichen Systemen setzen die Fraunhofer-Forscher auf bewegliche MEMS-Spiegel aus piezoelektrischem Aluminiumscandiumnitrid (AlScN). Diese nur ein Mikrometer dünnen Schichten ermöglichen es, den Laserstrahl präzise über die gesamte Arbeitsfläche zu führen und dabei hochauflösende 3D-Bilder zu generieren.

Lidar nutzt kurze Impulse im Nahinfrarot-Bereich und wertet die Reflexionen für eine präzise 3D-Entfernungsmessung aus. Durch die Optimierung der MEMS-Spiegel konnten die Forscher sowohl Leistung als auch Energieeffizienz des Systems erheblich steigern. Das ist ein entscheidender Faktor für den industriellen Einsatz.

Edge-Computing reduziert Latenz und Energieverbrauch

Ein zentraler Entwicklungssprung liegt in der direkten Integration der Datenverarbeitung in das Sensorsystem selbst. Statt die große Datenmengen zur externen Auswertung zu übertragen, werden sie bereits im Sensor vorverarbeitet. KI-gestützte Algorithmen, die das Fraunhofer IMS entwickelt hat, bündeln die eingehenden Signale und identifizieren automatisch die Bereiche von besonderem Interesse.

Dank der Vorauswahl kann der Sensor exakt auf relevante Bereiche ausgerichtet werden, was sowohl den Energieverbrauch reduziert als auch die Datenrate erheblich senkt. Für Industrieanwender bedeutet dies geringere Infrastrukturkosten und eine höhere Systemeffizienz.

Neuromorphe Chips arbeiten wie das menschliche Gehirn

Für die eigentliche Datenauswertung, die als Grundlage für die Robotersteuerung dient, setzen die Forscher auf eine neue Chiptechnologie. Das Fraunhofer IPMS unter Leitung von Prof. Thomas Kämpfe hat spezielle Beschleuniger-Chips nach dem Konzept des Neuromorphic Computing entwickelt.

Diese Prozessoren bestehen aus vielen kleinen Recheneinheiten, die auf einem Wafer in einer Matrix zusammengeschaltet sind. Jeder Chip agiert als denkende Zelle und trifft eigenständige Entscheidungen. Das ist vergleichbar mit den Neuronen im menschlichen Gehirn. „Damit ist Neuromorphic Computing ein großer Schritt hin zu einer Hardware-Architektur, die ressourcenintensive KI-Anwendungen nicht nur schnell, sondern auch sehr energiesparend abarbeitet“, erläutert Thomas Kämpfe.

Die hochspezialisierten KI-Modelle für diese Hardware werden dabei vom Fraunhofer IAIS entwickelt. Durch Simulation der gesamten Roboterzelle konnten die Forscher sogar Gefahrensituationen für das Training nachstellen, die in der Realität nicht darstellbar sind.

Millisekunden-Reaktion für maximale Sicherheit

Das Zusammenspiel aller Komponenten ermöglicht Reaktionszeiten von wenigen Millisekunden. Das beginnt vom Empfang der Sensorsignale über die Auswertung und reicht bis zur mechanischen Reaktion des Roboterarms. Diese extrem kurzen Latenzzeiten machen den sicheren Einsatz auch von Schwerlastrobotern möglich, die durch die KI automatisch verlangsamt oder gestoppt werden, sobald sich ein Mensch nähert.

Für die Praxis bedeutet das einen Paradigmenwechsel: Statt starrer Sicherheitszäune können Mensch und Roboter flexibel im gleichen Arbeitsbereich agieren, ohne dass Sicherheitsrisiken entstehen. Dies erhöht nicht nur die Produktivität, sondern ermöglicht auch völlig neue Fertigungskonzepte.

Modulare Plattform für individuelle Industrieanwendungen

NeurOSmart ist als standardisierte Technologieplattform konzipiert, die Industriekunden für ihre spezifischen Szenarien anpassen können. Die modulare Architektur ermöglicht es, die Komponenten je nach Anwendungsfall zu konfigurieren und zu erweitern.

Dank der hohen Energieeffizienz der neuromorphen Chips eignet sich die Technologie nicht nur für stationäre Industrieanlagen, sondern auch für mobile Anwendungen. Längere Akkulaufzeiten machen den Einsatz in Drohnen oder autonomen Sensorsystemen in der Landwirtschaft möglich.

„Die Technologien von NeurOSmart machen die industrielle Produktion nicht nur agiler und effizienter, sie machen die Fabrikhalle für alle Mitarbeiter zu einem sicheren, kreativen und menschenfreundlichen Ort“, sagt Gu-Stoppel, Forscherin am Fraunhofer ISIT, die Bedeutung der Entwicklung voraus.

Am Leitprojekt NeurOSmart waren neben dem koordinierenden Fraunhofer ISIT die Institute IPMS (Photonische Mikrosysteme), IMS (Mikroelektronische Schaltungen), IWU (Werkzeugmaschinen und Umformtechnik) und IAIS (Intelligente Analyse- und Informationssysteme) beteiligt. (heh)

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