Interoperabilität: Wie große KI-Modelle das Zusammenspiel von Robotern erleichtern

Eine Flugdrohne erkundet das Gelände, ein Roboterhund untersucht schwer zugängliche Bereiche, ein Fahrzeug transportiert Material: Bei einem Brand in einer Chemiefabrik könnten unterschiedliche Robotiksysteme ihre Fähigkeiten ergänzen. Beim jüngsten Zugunglück in Spanien unterstützen beispielsweise Drohnen mit Thermokameras die Rettungsteams. Auch bei der Obsternte oder beim Warentransport können Roboter mit anderen Robotern und mit Menschen zusammenarbeiten. In der Praxis erschweren jedoch unterschiedliche Schnittstellen und teils geschlossene Betriebssysteme das Zusammenspiel.

Mit dieser Herausforderung befasst sich das Impulspapier „Interoperabilität zwischen Robotiksystemen – das Potenzial großer KI-Modelle“, das die Plattform Lernende Systeme am 28. Oktober 2026 in München vorgestellt hat.

Zur Interoperabilität zwischen Robotern fehlt ein einheitliches Verständnis

Interoperabilität schafft die Grundlage für Kommunikation und Kooperation, bewirkt aber nicht selbst das gemeinsame Handeln. Bislang wird sie vor allem durch Standards für Schnittstellen, Protokolle, Datenformate oder gemeinsame Modelle hergestellt. Das ist aufwendig und wenig flexibel. Besonders schwierig ist es, ein gemeinsames Verständnis von Informationen und deren Bedeutung für das Handeln herzustellen.

Vier Ebenen der Interoperabilität

Die Autorinnen und Autoren unterscheiden vier Ebenen. Die technische Ebene verbindet Systeme miteinander, die syntaktische Ebene sorgt für kompatible Datenformate. Die semantische Ebene betrifft die Bedeutung der ausgetauschten Informationen, die pragmatische Ebene das Verständnis für die Folgen von Handlungen in einem bestimmten Kontext. Erst auf dieser letzten Ebene lässt sich das Handeln von Systemen am besten aufeinander abstimmen.

Wie der Einsatz großer KI-Modelle helfen kann

„Große KI-Modelle können in eleganter und effizienter Weise dabei helfen, Interoperabilität zwischen unterschiedlichen Robotiksystemen auf semantischem oder gar auf pragmatischem Niveau zu erreichen“, sagt Jürgen Beyerer. Er ist geschäftsführender Institutsleiter sowie Direktor des Fraunhofer-Instituts für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung (IOSB) in Karlsruhe und Inhaber des Lehrstuhls Interaktive Echtzeitsysteme am Karlsruher Institut für Technologie (KIT).

Neben klassischen Sprachmodellen kommen auch Reasoning-Modelle infrage sowie Modelle, die Sprache, Sehen und Handeln verbinden. Sie können helfen, Informationen unterschiedlicher Systeme einzuordnen und für die Koordination nutzbar zu machen. Entscheidend ist ein breites Allgemeinwissen – das sogenannte „Weltwissen“, das im Modell repräsentiert ist. Hinzu kommen Kontextinformationen, die dem Modell im laufenden Betrieb zur Verfügung stehen.

Zusammenarbeit unter Robotern erfordert verlässliches Weltwissen

„Roboter können im Verbund komplexe Handlungsstränge oder Missionen abarbeiten, wenn sie in der Lage sind, zuverlässig physisch zu interagieren, Informationen auszutauschen und zu interpretieren. Der Kern der Herausforderung liegt oft in der Autonomie und dem Weltmodell der Systeme. Heutige große generative KI-Modelle können hier Lücken schließen und Roboter koordinieren. Durch zukünftige Modelle könnten sich sogar neue Formen von Interoperabilität etablieren“, erläutert Sirko Straube. Er ist Forschungsbereichsmanager Emergency Response and Recovery Management am Robotics Innovation Center der DFKI GmbH.

Das fehlt heutigen Modellen laut Acatech

Gegenwärtigen Modellen fehlten laut dem Acatech-Positionspapier jedoch häufig Aktivitätsdaten sowie domänenspezifische Daten. Sie erzeugen demnach mitunter fehlerhafte Aussagen und verstehen Ursache und Wirkung nur eingeschränkt. Zudem gelinge es ihnen noch nicht zuverlässig, Objekte, Positionen oder Handlungen in präzise Angaben für physikalische Modelle zu übersetzen. Dadurch kann die Interoperabilität zeitweise „abreißen“ – mit Risiken für die funktionale und die Prozesssicherheit, heißt es.

Vielversprechend sind dagegen künftig zuverlässigere multimodale KI-Modelle. Sie sollen Fakten in Echtzeit überprüfen und mithilfe physikalischer Simulationen und Weltmodellen die Folgen von Handlungen besser abschätzen können. Für die Praxis müssen diese Fähigkeiten aber verlässlich verfügbar sein.

Nächster Schritt: Kooperationen zwischen Anwendern, Roboterherstellern und Forschung

„Interoperabilität zwischen Robotern ist ein entscheidender Zukunftsbaustein, der die praktische Nutzung und das Zusammenspiel vielfältiger Robotiksysteme nachhaltig voranbringen wird. Die Forschung entwickelt bereits vielversprechende Projekte und Konzepte – nun gilt es, diese gemeinsam in marktfähige und anwendungsnahe Lösungen zu überführen“, sagt Johannes Hinckeldeyn, Director of Advanced Core Technologies bei der Kion Group. Dafür brauche es jetzt einen starken Schulterschluss zwischen Anwendern, Robotikherstellern und Forschung, um die Robotik gemeinsam auf das nächste Entwicklungsniveau zu heben.

Das Impulspapier steht kostenfrei zum Download bereit. Interoperabilität zwischen Robotiksystemen. Das Potenzial großer KI-Modelle (Impulspapier)