KI Made in Germany — im Porträt: Micropsi CEO Ronnie Vuine

Deutschland, das Land der Roboter? Auch wenn die Bundesrepublik den Ruf hat, die Digitalisierung zu verschlafen — bei der Automatisierung spielen wir in der Spitzenliga. Nur in Singapur und Südkorea gibt es mehr Industrieroboter pro Arbeitskraft. Zwar treiben vor allem einzelne Branchen diese Zahl nach oben — doch Micropsi will den Roboter-Einsatz auch für Unternehmen aus dem Mittelstand in den Bereich des Möglichen rücken. Durch künstliche Intelligenz (KI) können Roboter trainiert statt programmiert werden. Wie das geht? Erfahren Sie es in unserem Porträt über Ronnie Vuine, den CEO und Mitgründer des Berliner Unternehmens.

Das Problem

Das Interesse an Robotik wurde in Ronnie Vuine nicht erst gestern geweckt. Bereits anfangs der 2000er, als er noch Philosophie und Informatik an der Humboldt-Universität in Berlin studierte, tüftelte er an der Programmierung emotionaler Roboter-Persönlichkeiten. Mit seinem Unternehmen „Micropsi Industries”, das er 2014 mit Dominik Welland, Joscha Bach, Priska Herger und Ulrich Deichsel in Berlin-Neukölln gründete, arbeitet er zwar nicht mehr an emotionalen Robotern. Dafür aber an einer anderen menschlichen Fähigkeit für Roboter, dem Lernen durch Zusehen.

Etwas zu sehen und dann zu wissen, wie die Bewegung dazu aussehen muss — diese Fähigkeit geben wir Industrierobotern.

Will ein Unternehmen Industrieroboter einsetzen, so ist heute noch viel Vorarbeit nötig. Spezialisten programmieren die notwendigen Bewegungen Codezeile für Codezeile, Abläufe werden exakt vordefiniert. Gerade bei komplexen Aufgaben kann diese Programmierung schnell kompliziert oder gar unmöglich werden. Beispielsweise wenn ein Werkstück nicht immer an derselben Stelle liegt oder nicht exakt die gleiche Form hat. Situationen, in denen Menschen intuitiv reagieren können, stellen für Roboter große Herausforderungen dar.

Für Roboter ist es schwierig, auf Varianz, Bewegungen oder Flexibilitäten in der echten Welt zu reagieren. Das ist normalerweise der Punkt, wo Spezialisten sagen: Ohne Mensch können wir es nicht machen.

Die Lösung

Genau das will Micropsi mit dem Produkt MIRAI nun möglich machen. Mit der KI-basierten Lösung können Anwender Maschinen trainieren statt sie zu programmieren. Kunden verbinden ihren Roboter mit der Controllerbox, der Mensch führt den Roboterarm durch den Arbeitsablauf und demonstriert ihm immer wieder die gewünschte Bewegung. Eine Kamera nimmt das Ganze auf, Sensoren messen die Bewegungen.

Solches „Learning from demonstration” ist nichts neues. Doch bisher konnten Roboter dadurch lediglich exakte Arbeitsabläufe lernen. Also „merke dir diesen Ablauf, nimm ihn auf und wiederhole ihn exakt”. Dies funktioniert, wenn es keine Varianzen gibt oder nichts Unvorhersehbares passieren kann. So sind die meisten Aufgaben jedoch nicht.

Wenn wir beispielsweise eine Glühbirne einschrauben, führen wir Menschen Bewegungen nicht durch Abfolge von expliziten Befehlen aus. Wir wissen von Moment zu Moment, wie die Glühbirne aussieht und wie es sich anfühlt, etwas zu tun. Das ist es, was MIRAI für Roboter nachbildet.

Mit der Demonstration wird ein künstliches neuronales Netz trainiert. Mit künstlichen neuronalen Netzwerken wird versucht, die Funktionsweise des menschlichen Gehirns nachzuahmen. Sie sind insbesondere für Deep Learning, eine Form des maschinellen Lernens, notwendig. Die Software lernt einerseits selbstständig, was relevante Merkmale des Werkstücks sind. Anderseits erkennt sie schon nach wenigen Stunden Training den Zweck hinter dem Ablauf. Die Maschine versteht also das grundlegende Ziel hinter einem Arbeitsschritt.

Dadurch können die Roboterarme flexibel Bewegungen ausführen und dynamisch auf die Umwelt und unvorhersehbare Dynamiken reagieren. MIRAI ermöglicht den Robotern also die menschliche Eigenschaft, Augen und Hände zu koordinieren. Beispielsweise kann ein hängendes Kabel, das in der Luft baumelt und sich daher laufend bewegt, vom Roboter zielgenau gegriffen und in die richtige Buchse gesteckt werden. MIRAI kann insbesondere Prozesse in der Elektroindustrie, in der Lebensmittelproduktion und im Maschinenbau automatisieren.

Das ist etwas, das es noch nie gegeben hat. Forscher fummeln schon seit 15 Jahren daran herum, aber als Produkt gab es das bisher nicht. Das ist unsere Kerninnovation.

Die Zielgruppe

Zwar haben die Berliner seit 2018 ein Vertriebsbüro in New York. Dass sie ihr Unternehmen aber in Deutschland und nicht im Silicon Valley gegründet haben, ist kein Zufall. Denn bei der Automatisierung spielt Deutschland in der Spitzenliga mit.

Wir Deutschen wissen, wie man Dinge produziert und automatisiert.

In der Bundesrepublik kommen rund 338 Industrieroboter auf 10.000 Arbeitskräfte, nur in Singapur und Südkorea sind es mehr. Gesagt werden muss aber auch: Einsatz finden sie vor allem in einzelnen Branchen. Über die Hälfte der Industrieroboter findet man in der Automobilindustrie. Dass sich viele Unternehmen noch nicht an die Robotik herantrauen liegt laut Vuine am „Flexibility Gap”. In vielen Branchen werden Produkte hergestellt, die heute nur vom Menschen wirtschaftlich produziert werden können. Denn die Produktion ist zu komplex für Standardlösungen der klassischen Robotik. Gleichzeitig wäre eine Automatisierung nicht wirtschaftlich, weil das Produktionsvolumen zu klein ist.

Man kann sich das schon als Forschungsprojekt irgendwie fünf Jahre bauen — dann kostet das aber furchtbar viel Geld und man beschäftigt eine Menge Ingenieure.

Große Konzerne können sich das vielleicht leisten — Vuine will es mit MIRAI nun auch Unternehmen aus dem Mittelstand ermöglichen, die nicht über eine riesige Robotik-Abteilung verfügen. Und bei diesen Unternehmen kommt das gut an:

Die Diskussion ist nie „brauchen wird das”, das ist sofort erledigt — klar brauchen wir das.

Das mittlerweile fast 30-köpfige Team überzeugt nicht nur immer mehr Kunden von sich, sondern auch Investoren. Im Herbst 2018 konnten sie in einer Series-A-Finanzierungsrunde gut fünf Millionen Euro sichern. Im Juni vermeldete das Unternehmen auf Medium zwei weitere Investoren. Das Investitionsvolumen beläuft sich nun auf ungefähr 13 Millionen Euro. Zu den Investoren gehören unter anderem Project A, Vito Ventures oder der staatliche Co-Investmentfonds Coparion.

Ist Deutschland zu zögerlich?

Mit den zur Verfügung stehenden Mitteln hat Vuine noch vieles vor. Einerseits will er weitere Robotermodelle unterstützen. Momentan kann MIRAI nur bei Universal Robots und ABB-Robots eingesetzt werden. Anderseits will er international weiter expandieren und insbesondere den US- und Asien-Markt erschließen. Für die Zukunft kann er sich vorstellen, dass ihr System auch die Automatisierung in anderen Branchen unterstützt, beispielsweise in medizinischen oder Forschungslaboren.

Doch so sehr er davon überzeugt ist, dass die Automatisierung trotz gesamtgesellschaftlichen Transformationsprozessen zu unserem Wohlstand beiträgt — auch er sieht Grenzen. Kritisch bewertet Vuine vor allem dein Einsatz beim Umgang mit Menschen, beispielsweise in der Pflege. Es sei fraglich, ob Roboter solche Aufgaben qualitativ jemals so gut erledigen könnten, wie ein Mensch. Zudem seien anders als bei Industrierobotern Empathiefähigkeit und ein gewisser Erfahrungshorizont gefragt.

Selbst wenn man das irgendwie hinkriegt, das mit einem Roboter zu machen, verstehe ich nicht, wozu.

Insgesamt wünscht sich Vuine jedoch mehr Mut. Gerade in Deutschland sei das Misstrauen noch immer groß, zu sehr ruhe man sich auf bisherigen Erfolgen aus. Es seien bewusst Entscheidungen gegen Innovationen gefallen, weil man dachte, man wisse es besser. Im Blick hat er damit nicht den als träge verschrienen Mittelstand:

Wenn ich in Deutschland oder Europa über Innovationsfähigkeit streite, dann sind es nicht Mittelständler. Dann sind es die ganz großen, die sich im Weg stehen und Strukturen gebaut haben, in denen man nichts mehr ausprobieren darf.

Keyfacts zum Unternehmen

1. Micropsi Industries wurde 2014 von Ronnie Vuine, Dominik Welland, Joscha Bach, Priska Herger und Ulrich Deichsel in Berlin-Neukölln gegründet.
2. Mit ihrer KI-basierten Lösung können Roboter trainiert werden, indem ihnen Aktionen vorgezeigt werden.
3. Zielgruppe sind vor allem Unternehmen aus dem Mittelstand, die sich teure Automatisierungen bisher noch nicht leisten konnten.

Originally published at https://blog.fintechcube.com on November 13, 2020.