Mit spezifischen Förderbekanntmachungen wurden verschiedene Forschungsthemen wie Software- und Hardware-Verifikation, Mensch-Maschine-Kommunikation, wissensbasierte Systeme, Neuronale Netze und maschinelles Lernen gefördert. Die aus der Künstlichen Intelligenz entwickelte intelligente Servicerobotik ist weiterhin Gegenstand der Forschungsförderung.
KI wird an deutschen Hochschulen in der Mehrzahl der Informatik-Studiengänge angeboten; 22 Hochschulen bieten Künstliche Intelligenz zudem als Studienschwerpunkt an. In zahlreichen Forschungsinstituten der Fraunhofer Gesellschaft, der Max-Planck Gesellschaft, und der Helmholtz-Gemeinschaft Deutscher Forschungszentren (HGF) wird zur KI geforscht.
Plattform „Lernende Systeme“
Lernende Systeme sind Maschinen, Roboter und Softwaresysteme, die
abstrakt beschriebene Aufgaben auf Basis von Daten, die ihnen als
Lerngrundlage dienen, selbstständig erledigen. Sie basieren auf
Technologien und Methoden der Künstlichen Intelligenz, bei denen derzeit
große Fortschritte erzielt werden. Lernende Systeme unterstützen den
Menschen zunehmend in Arbeit und Alltag. Sie ermöglichen autonome
Verkehrssysteme oder eine verbesserte medizinische Diagnostik und
unterstützen Rettungskräfte in Katastrophengebieten. Sie können helfen,
die Lebensqualität in vielen Bereichen zu verbessern, verändern aber
auch grundlegend die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine. |
Zentral für die Künstliche Intelligenz war 1988 die Gründung des Deutschen Forschungsinstituts für Künstliche Intelligenz (DFKI), das sich mit Forschungsprojekten der Industrie und der öffentlichen Hand mit seinem Umsatz, seinen fast 900 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern und 78 ausgegründeten Unternehmen zum weltweit größten Forschungsinstitut für Künstliche Intelligenz entwickelt hat.
Auf den in dieser Zeit vom BMBF geförderten Projekt Verbmobil gezeigten Fähigkeiten zur maschinellen Erkennung und Übersetzung gesprochener Sprache basieren die Technologien einiger heutiger Standardprodukte der Sprachverarbeitung, die zu einer Schlüsselfunktion der Konsumgüterelektronik geworden sind. Auch die Dokumentenerkennung und -verarbeitung auf Basis maschinellen Lernens, deren Ausgangspunkt die damalige Förderung war, sind heute in vielen Lebensbereichen nicht mehr wegzudenken.
Ergebnisse aus der Forschung zu „Künstlicher Intelligenz“, deren Methoden und Werkzeuge gehören heute in Deutschland zu den etablierten Werkzeugen der Softwareentwicklung. Bei der Wissensmodellierung und wissensbasierten Systemen, dem Einsatz von Heuristiken oder Daten-Semantiken wird kaum bedacht, in welchem Umfang die KI-Forschung dazu beigetragen hat.
Heute sind semantische Technologien integraler Bestandteil der Internet-Suche und der Datenintegration – zum Beispiel auch in der Landwirtschaft (Projekt iGreen). Das maschinelle Lernen verbessert die Ausbeute aus Windkraftwerken und verringert den Verschleiß von Gasturbinen (Projekt ALICE). Mit Projekten wie ADIWA oder Aletheia wurde die Brücke vom Maschinellen Lernen zum Internet der Dinge geschlagen. Intelligente Assistenzroboter lernten, den Menschen bei der Pflege zu unterstützen und die Mobilität von Behinderten (Projekte CAPIO, RECUPERA-Reha) zu erhöhen. Flexible Montageroboter sind Realität (Projekte Hybr-iT, SmartFIT).
Analysewerkzeuge aus der KI sind zudem eine der wichtigsten Bausteine in Big Data-Systemen. Dies umfasst sowohl die Techniken zur Text- und Videoanalyse, als auch das Maschinelle Lernen zur Detektion von Strukturen in riesigen Mengen von Daten.
