Autonome Systeme

Möglichkeiten und Auswirkungen des Einsatzes autonomer Systeme

von Bernhard Haselbauer

Autonome Systeme (AS) sind in der Lage, selbstständig komplexe Aufgaben zu lösen. Sie basieren auf schlauen Algorithmen und Methoden der künstlichen Intelligenz. Dabei bilden Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL) die Basis. Sie lernen auf der Grundlage von Daten und können auch in unbekannten Situationen weitgehend ohne Eingriff des Menschen agieren. Autonome Systeme sind dabei nicht nur klassische Roboter sowie Netzwerke, sondern auch Produktionsanlagen, Fahrzeuge, Drohnen, Gebäude und Softwaresysteme.

Nichtsdestotrotz gibt es keine allgemeingültige Definition für autonome Systeme. Autonome Systeme kommen nicht nur für autonomes Fahren, sondern auch für menschenfeindliche Umgebungen, Smarthome, industrielle Produktion, Landwirtschaft, Energie und die Gesundheit zum Einsatz. Die Entwicklung und Implementierung autonomer Systeme wird viele gesellschaftliche und wirtschaftliche Bereiche verändern. Es besteht somit die Chance, dass autonome Systeme zur Lösung oder konstruktiven Gestaltung zahlreicher gesellschaftlicher und wirtschaftlicher Herausforderungen beitragen.

Die Expertenkommission Forschung und Innovation (EFI) stellte in ihrem Gutachten 2018 zum Thema autonome Systeme nachfolgend fest: „Im Vergleich zum Anteil der transnationalen Patentanmeldungen deutscher Erfinder (horizontale Linie) in allen Sektoren zeigt sich eine Spezialisierung Deutschlands insbesondere auf die Anwendungsbereiche ‚autonomer Fahrzeuge‘ und ‚menschenfeindliche Umgebungen‘. Hier liegt Deutschland etwa gleichauf mit den USA und Japan an der Weltspitze (autonome Fahrzeuge) bzw. an Position zwei hinter den USA (menschenfeindliche Umgebungen).“