Souveräne KI: assistive Technologien und kritische digitale Kapazitäten [DE]

Lesen Sie in: EN, FR, DE, ES, PT, IT, NL

Diese Seite ist eine Übersetzung des ursprünglichen englischen Artikels. Bitte beachten Sie, dass die Navigation nur auf Englisch verfügbar ist.

In Anlehnung an unseren vorherigen Beitrag zum Diskurs über assistive Technologien und souveräne Fonds, den Aufruf der Kommission zu Technologie- und Infrastrukturresilienz, Eurostack und den KI-Kontinent-Aktionsplan haben wir uns einem offenen Aufruf zur Bereitstellung kritischer digitaler Kapazitäten angeschlossen, der sowohl den geopolitischen Kontext als auch das sich intensivierende globale Technologierennen widerspiegelt. Unser Beitrag befasste sich mit einer breiten Palette von Modellen, Systemen und Komponenten der Wertschöpfungskette, die in den Bereichen KI-gesteuerte assistive, öffentliche und menschenverbundene Technologien und Robotik eingesetzt werden, einschließlich großer Sprachmodelle (Large Language Models, LLM) und kleiner Sprachmodelle (Small Language Models, SLM), Visionsprachmodelle (VLM), 3D-Foundation-Modelle, Embodied AI, Haptik und Aktuatorik, Simulationsumgebungen und mehr.

Verwandte Themen

1. Visionsprachmodelle für Barrierefreiheit und Wahrnehmung

Visionsprachmodelle wie PaLI, Flamingo, OpenFlamingo und Segment Anything (SAM) zeigen Potenzial für Anwendungen des visuellen Echtzeitverständnisses und der Untertitelung, die blinde Nutzer, autistische Personen und Nutzer mit kognitiven Beeinträchtigungen unterstützen. Diese Modelle nutzen Transformer-Architekturen mit Cross-Attention-Mechanismen zur Verarbeitung verschachtelter visueller und textueller Daten, was ausgefeilte multimodale Schlussfolgerungsfähigkeiten ermöglicht.

Ihr Einsatz ermöglicht eine sofortige visuelle Szenenbeschreibung und Objekterkennung durch Echtzeit-Inferenzpipelines, die eine Latenz von unter 100 ms auf Edge-Geräten erreichen. Darüber hinaus unterstützen diese Systeme multimodale Benutzerschnittstellen, die Gesten, Bilder und gesprochene Sprache durch einheitliche Einbettungsräume und aufmerksamkeitsbasierte Fusionsmechanismen integrieren. Sie bieten zudem Tools für Situationsbewusstsein in öffentlichen Räumen und zu Hause, die räumliches Denken und kontextuelles Verständnis durch semantische Szenengraphen einbeziehen.

Beitrag:

  • Unterstützung von barrierefreiheitsorientierten Visionsprachmodellen, die auf vielfältigen, offenen Datensätzen trainiert wurden (einschließlich ressourcenarmer Sprachen und vielfältiger Umgebungen), mit besonderem Augenmerk auf das Fine-Tuning assistiver Technologie-Datensätze, die Rollstuhlnavigation, Szenarien visueller Beeinträchtigungen und kognitive Barrierefreiheitskontexte enthalten

  • Förderung der API-Entwicklung für Visionsprachmodell-basierte assistive Tools, insbesondere solche, die Umweltverankerung, Text-zu-Szene-Verständnis und Echtzeit-Untertitelung mit standardisierten REST/GraphQL-Schnittstellen und WebRTC-Streaming-Protokollen ermöglichen

  • Entwicklung mehrsprachiger Visionsprachmodelle für sprachliche Minderheiten und unterversorgte EU-Bevölkerungsgruppen unter Einbeziehung von sprachübergreifendem Transferlernen und sprachunabhängigen visuellen Repräsentationen

2. 3D-Foundation-Modelle für räumliches Denken und Navigation

3D-Foundation-Modelle wie Point-E, Shape-E, DreamFusion und HoloAssist ermöglichen semantisches Szenenverständnis, Objektmanipulation und realistische 3D-Rekonstruktion – wichtige Fähigkeiten für die nächste Welle autonomer Mobilitätshilfen, Prothesennavigation und Smart-Home-Schnittstellen. Diese Modelle verwenden neuronale Strahlungsfelder (NeRFs), implizite Oberflächendarstellungen und Punktwolkenverarbeitung, um detailliertes 3D-Verständnis aus 2D-Eingaben zu erstellen.

Die technische Architektur zeigt bemerkenswerte Fortschritte in den 3D-Generierungsmethoden. Point-E erzeugt 3D-Punktwolken durch einen zweistufigen Diffusionsprozess, der Text-zu-Bild gefolgt von Bild-zu-3D-Konvertierung umfasst und eine etwa 600-fache Geschwindigkeitssteigerung gegenüber konkurrierenden Methoden erreicht. DreamFusion nutzt Score Distillation Sampling (SDS) zur Optimierung von NeRF-Darstellungen unter Verwendung von 2D-Diffusionsprioren, während Shape-E implizite Funktionsdarstellungen mit bedingten Diffusionsmodellen für die hochwertige 3D-Asset-Generierung verwendet. Diese Systeme sind mit SLAM-Algorithmen (Simultaneous Localization and Mapping) für räumliches Echtzeitverständnis integriert.

Beitrag:

  • Priorisierung der Forschung zu 3D-Affordance-Mapping (Handlungsmöglichkeiten von Objekten in bestimmten Kontexten), kontextbezogenen Overlays und räumlichem Denken zur Unterstützung mobilitätseingeschränkter Personen unter Einbeziehung von taktiler Feedback-Synthese und haptischen Rendering-Techniken

  • Erstellung EU-weiter Datensätze, die reale assistive Szenarien in Innenräumen und städtischen Umgebungen simulieren, um zuverlässiges 3D-Modelltraining für den Einsatz in Prothetik, Heimrobotik und räumlichen Leitsystemen mit standardisierten Datenformaten (PLY, OBJ, GLTF) und semantischen Annotationen zu ermöglichen

  • Entwicklung von 3D-Szenenverständnis-Pipelines, die geometrische Rekonstruktion mit semantischer Segmentierung für verbesserte Objektmanipulation und Navigationsunterstützung kombinieren

3. Große und kleine Sprachmodelle für adaptive Dialoge

Große Sprachmodelle wie GPT-4, Mistral und Phi sowie kompakte kleine Sprachmodelle (unter 7 Milliarden Parametern) bieten adaptive Argumentationsfähigkeiten, was sie potenziell für assistive Agenten, Pflegebegleiter und chronische Zustandsunterstützungen geeignet macht, die verschiedene Bevölkerungsgruppen bedienen, einschließlich Personen mit Sprach- oder kognitiven Beeinträchtigungen. Diese Modelle nutzen Transformer-Architekturen mit Aufmerksamkeitsmechanismen, die für das Verständnis langer Kontexte und personalisierte Anpassung optimiert sind.

Technische Implementierungsstrategien konzentrieren sich auf Bereitstellungseffizienz und Personalisierungsfähigkeiten. Quantisierungstechniken wie INT8 und INT4 ermöglichen effiziente Bereitstellung auf ressourcenbeschränkten Geräten, während LoRA (Low-Rank Adaptation) und QLoRA-Fine-Tuning personalisierte Unterstützung ohne vollständiges Modell-Retraining ermöglichen. Die Systeme unterstützen Kontextlängen von bis zu 32K+ Tokens zur Aufrechterhaltung des Gesprächsverlaufs und der Benutzerpräferenzen und integrieren sich in automatische Spracherkennungssysteme (ASR) und Text-to-Speech-Systeme (TTS) für multimodale Interaktion.

Beitrag:

  • Unterstützung offlinefähiger, energieeffizienter Sprachmodelle, die in ländlichen oder schlecht vernetzten Gesundheitsumgebungen einsetzbar sind, mit Fokus auf Modellkomprimierungstechniken, föderierte Lernansätze und Edge-Computing-Optimierung

  • Förderung der Entwicklung adaptiver Dialogsysteme, die fragmentierte, verrauschte oder mehrdeutige Benutzereingaben verstehen können – essenziell für inklusives Interaktionsdesign, das robuste Fehlerkorrektur, Intentionsdisambiguierung und kontextuelle Reparaturmechanismen umfasst

  • Vorantreibung personalisierter assistiver Argumentationswerkzeuge, die es großen Sprachmodellen ermöglichen, sich durch kontinuierliches Lernen und speichergestützte Architekturen an Benutzerpräferenzen, Gedächtnisstützen und sich entwickelnde Bedürfnisse anzupassen

4. Verkörperte KI: Haptik, Aktuation und sensorische Integration

Um die Lücke zwischen Kognition und Aktion zu schließen, muss KI über hochentwickelte Sensorfusions- und Steuerungssysteme mit der physischen Welt interagieren. Dies ist entscheidend für Roboterpflege, tragbare assistive Geräte und reaktionsfähige Wohnumgebungen, die eine Echtzeitanpassung an menschliche Bedürfnisse und Umweltveränderungen erfordern.

Die technischen Komponenten umfassen umfassende sensomotorische Integrationsfähigkeiten. Multisensor-Fusionsarchitekturen kombinieren RGB-D-Kameras, IMUs, Kraftsensoren und taktile Arrays für eine umfassende Umweltwahrnehmung. Echtzeit-Steuerungssysteme erreichen Reaktionszeiten im Submillisekundenbereich für sicherheitskritische Anwendungen, während maschinelles Lernen-basierte Kraftsteuerung und Impedanzmodulation eine sanfte Mensch-Roboter-Interaktion unterstützen. Diese Systeme arbeiten mit verteilten Rechnerarchitekturen, die Edge-basierte Verarbeitung und Cloud-Koordination für optimale Leistung und Reaktionsfähigkeit ermöglichen.

Beitrag:

  • Unterstützung der F&E modularer Aktuatorsysteme, tragbarer Haptik und Sensorfusionsarchitekturen, die taktile, visuelle und Kraftrückmeldung mit standardisierten Kommunikationsprotokollen (CAN-Bus, EtherCAT, ROS) und interoperablen Hardware-Schnittstellen kombinieren

  • Förderung der Integration von LiDAR, Wärmebildgebung und Kraftsensoren in kostengünstige eingebettete Plattformen (ARM Cortex, NVIDIA Jetson, Raspberry Pi) für assistive Robotik mit Open-Source-Software-Stacks

  • Vorantreibung interdisziplinärer Bereitstellungspiloten, die kognitive Modelle mit physischer Hardware integrieren, um Unterstützung im täglichen Leben zu demonstrieren, einschließlich standardisierter Sicherheitsprotokolle und Zertifizierungsrahmen

5. Sim2Real-Umgebungen für sicheres Training und Bewertung

Simulatoren wie Habitat, Isaac Sim und Gazebo ermöglichen ein sicheres, skalierbares Training von assistiven Agenten in realistischen Umgebungen vor dem Einsatz in der realen Welt. Diese Plattformen bieten physikalisch genaue Simulationen mit fotorealistischem Rendering und ermöglichen umfassende Tests von KI-Systemen in kontrollierten, aber vielfältigen Szenarien.

Die Simulationsfähigkeiten umfassen fortschrittliche Modellierungs- und Testframeworks, die für die umfassende KI-Entwicklung konzipiert sind. Hochpräzise Physik-Engines wie PhysX und Bullet ermöglichen genaue Objektinteraktionsmodellierung, während fotorealistisches Rendering mit Raytracing effektives Training visueller Wahrnehmungssysteme ermöglicht. Diese Plattformen unterstützen die prozedurale Umgebungsgenerierung für vielfältige Szenarienabdeckung und integrieren menschliche Verhaltensmodellierung für realistische Interaktionssimulation. Sie bieten zudem Hardware-in-the-Loop-Testfähigkeiten zur Unterstützung eines nahtlosen Sim2Real-Transfers für eingesetzte Systeme.

Beitrag:

  • Einrichtung von EU-weiten, frei zugänglichen Sim2Real-Testumgebungen, die auf assistiven Anwendungsfällen basieren (z. B. Sturzerkennung, Küchennavigation, Prothesengebrauch, intelligente Rollstuhlführung) mit standardisierten APIs und cloudbasiertem Zugang für Forscher und Entwickler

  • Erstellung gemeinsamer virtueller Benchmarks, die die Entwicklung sicherer KI-Agenten in den Bereichen Gesundheit, Haushalt und öffentliche Dienstleistungen beschleunigen, mit einheitlichen Bewertungsmetriken und Zertifizierungsprotokollen

  • Entwicklung von Domain-Randomisierungstechniken zur Verbesserung der Robustheit in der realen Welt und zur Verringerung der Sim2Real-Lücke

6. Affordance-Erkennung und verkörperte Wahrnehmung

Datensätze wie Ego4D und BEHAVIOR modellieren, wie Objekte im Kontext verwendet und verstanden werden, und liefern Trainingsdaten für KI-Systeme, die die funktionalen Beziehungen zwischen Menschen, Objekten und Umgebungen verstehen müssen. Die Affordance-Erkennung (Handlungsmöglichkeiten, die Objekte in bestimmten Kontexten bieten) ist entscheidend für die Entwicklung von KI-Systemen, die effektiv in menschlichen Umgebungen operieren können.

Diese Datensätze bieten umfassende Merkmale für die Entwicklung kontextbezogener KI. Ego4D bietet 3.670 Stunden Egocentric-Videodaten mit reichen zeitlichen Annotationen, während BEHAVIOR 100+ Aktivitäten in 50+ Innenräumen mit detaillierten Objektzustandsänderungen umfasst. Die Datensätze integrieren sich effektiv in Objekterkennungs-Frameworks wie YOLO und R-CNN sowie in Aktionserkennungsmodelle und unterstützen die Generierung semantischer Szenengraphen für ein verbessertes kontextuelles Verständnis von Mensch-Objekt-Umgebungsinteraktionen.

Beitrag:

  • Finanzierung von Datensatz-Kurationsbemühungen, die reale Handlungsmöglichkeiten für Nutzer mit Behinderungen erfassen (z. B. Rollstuhlfahrer, sehbehinderte Personen) mit umfassenden Annotationsstandards einschließlich Objekteigenschaften, Barrierefreiheitsmerkmalen und Nutzungsmustern

  • Entwicklung von Modellen, die assistenzspezifische Objekt-Handlungsmöglichkeiten identifizieren können – z. B. welche Werkzeuge zum einhändigen Zähneputzen verwendet werden können oder welche Griffe einen sicheren Transfer aus dem Bett ermöglichen, unter Berücksichtigung biomechanischer Einschränkungen und Sicherheitsaspekte

  • Erstellung von Benchmark-Aufgaben zur Bewertung des Handlungsmöglichkeits-Verständnisses in assistiven Kontexten mit einheitlichen Metriken und Bewertungsprotokollen

7. Normen, Prüfverfahren und regulatorische Testumgebungen

Der Einsatz von assistiver KI muss sicher, interoperabel und ethisch konform durch umfassende Testrahmen und regulatorische Aufsicht erfolgen. Die Arbeit der EU an regulatorischen Testumgebungen wird für die globale Wettbewerbsfähigkeit und das öffentliche Vertrauen entscheidend sein und gleichzeitig die Sicherheitsstandards gewährleisten.

Die regulatorischen Rahmenanforderungen sollten mehrere Compliance-Dimensionen umfassen, die für eine verantwortungsvolle Bereitstellung wesentlich sind. Systeme müssen die Anforderungen des EU-KI-Gesetzes für Hochrisiko-KI-Systeme erfüllen und in die Medizinprodukteverordnung (MDR) für gesundheitsbezogene Anwendungen integriert sein. Die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen gemäß DSGVO erfordert besondere Berücksichtigung sensibler Gesundheitsdaten, während die Barrierefreiheitsstandards den Anforderungen der EN 301 549 und WCAG 2.1 AA entsprechen müssen. Darüber hinaus sind robuste Cybersicherheitsrahmen für vernetzte assistive Geräte unerlässlich, um die Sicherheit der Nutzer und der Daten während des gesamten Bereitstellungslebenszyklus zu gewährleisten.

Beitrag:

  • Einführung von regulatorischen Testumgebungen speziell für assistive und verkörperte KI (im Einklang mit dem EU-KI-Gesetz und den kommenden harmonisierten Standards), die kontrollierte Umgebungen für die Prüfung der Einhaltung von Sicherheits-, Wirksamkeits- und ethischen Anforderungen bieten

  • Entwicklung von Testprotokollen für Sicherheit, Transparenz und Bias-Mitigation, die auf assistive Kontexte zugeschnitten sind, einschließlich adversarialer Tests, Edge-Case-Bewertung und langfristiger Zuverlässigkeitsbewertung

  • Förderung von Interoperabilitätsrahmenwerken für Software- und Hardwareplattformen, die in öffentlichen und persönlichen assistiven Technologien verwendet werden, durch die Einrichtung gemeinsamer APIs, Datenformate und Kommunikationsprotokolle, um Vendor-Lock-in zu verhindern und die Nutzerwahlfreiheit zu gewährleisten

Umsetzungszeitplan und Ressourcenanforderungen

Wir sehen einen phasenweisen Umsetzungsansatz über 5-7 Jahre vor:

Phase 1 (Jahre 1-2): Einrichtung regulatorischer Rahmenwerke, Finanzierungsmechanismen und anfänglicher Forschungsinfrastruktur

Phase 2 (Jahre 3-4): Bereitstellung von Pilotprogrammen und Testumgebungen bei gleichzeitiger Entwicklung von Kerntechnologien

Phase 3 (Jahre 5-7): Skalierung erfolgreicher Pilotprojekte und flächendeckende Bereitstellung in allen EU-Mitgliedstaaten

Geschätzte Budgetaufteilung

  • 40% für Forschung und Entwicklung von KI-Kerntechnologien

  • 25% für Infrastrukturentwicklung (Testumgebungen, Datensätze, Standards)

  • 20% für Pilotprogramme und Validierung in der realen Welt

  • 15% für regulatorische Entwicklung und Compliance-Rahmenwerke

Dieser Ansatz könnte die Position der EU im Bereich der öffentlichen und assistiven Technologien verbessern.

• • •

Referenzen

¹ Europäisches Parlament und Rat der Europäischen Union. "Verordnung (EU) 2024/1689 über einen europäischen Ansatz für künstliche Intelligenz (KI-Gesetz)." Amtsblatt der Europäischen Union. 1. August 2024.

² Europäisches Parlament und Rat der Europäischen Union. "Verordnung (EU) 2016/679 zum Schutz natürlicher Personen bei der Verarbeitung personenbezogener Daten und zum freien Datenverkehr (Datenschutz-Grundverordnung)." Amtsblatt der Europäischen Union. 2016.

³ Europäisches Parlament und Rat der Europäischen Union. "Verordnung (EU) 2017/745 über Medizinprodukte." Amtsblatt der Europäischen Union. 2017.

⁴ World Wide Web Consortium (W3C). "Richtlinien für barrierefreie Webinhalte (WCAG) 2.1." W3C-Empfehlung. 2018.

⁵ Europäisches Institut für Telekommunikationsnormen (ETSI). "EN 301 549 V3.2.1 (2021-03) Barrierefreiheitsanforderungen für IKT-Produkte und -Dienstleistungen." ETSI-Standards. 2021.

⁶ IEEE Computer Society. "IEEE-Konferenz über Computer Vision und Mustererkennung." Jahreskonferenzbeiträge. 2022.