Auf das HerMes-Projekt baut seit 2023 das durch das SPRUNG-Programm vom MWK geförderte Projekt Kognitiv und Empathisch Intelligente Kollaborierende Roboter (KEIKO) auf.

Die zunehmende Vernetzung und Digitalisierung durchdringt alle Bereiche unserer Industriegesellschaft. Sie ermöglicht neue vernetzte Prozesse und Systeme sowie innovative Anwendungen, Dienste und Geschäftsmodelle in der industriellen Fertigung, Logistik und Supply Web Management, Energiemanagement, Transport und Verkehr oder dem Lebenszyklusmanagement komplexer Produkte. Es entsteht ein neuer Typus soziotechnischer cyberphysischer Systeme, in denen Softwarekomponenten, Maschinen, Förder- und Transportmittel und intelligente Objekte (Werkstücke, Sendungen) Akteure darstellen, die zunehmend mit Autonomie und Selbststeuerungsfähigkeit ausgestattet sind. Durch die übergreifende Vernetzung und Koordination dieser maschinellen Akteure untereinander einerseits sowie mit dem Menschen andererseits entstehen komplexe und dynamische Gesamtsysteme, deren Entwicklung (Engineering, Modellierung und Simulation), Absicherung und Optimierung mit großen wissenschaftlichen Herausforderungen verbunden sind.

Für die interdisziplinäre wissenschaftliche Untersuchung dieser Fragestellungen vor dem Hintergrund der oben genannten Anwendungsbereiche ist von besonderer Bedeutung die Betrachtung heterogener Funktions- und Organisationsverbünde (im Folgenden: Mensch-Maschine-Teams (MMTs)), die aus vernetzten menschlichen und maschinellen Akteuren bestehen. Diese koordinieren in gemeinsamen Umgebungen Handlungen zur Erreichung lokaler Ziele oder sind mit der Ausführung gemeinsamer Aufgaben betraut. Dabei tauschen sie Informationen aus und optimieren ihre Ressourcennutzung oder die aufgabenbezogene Zusammenarbeit.

Die Beherrschung heterogener Mensch-Maschine-Teams erfordert eine interdisziplinäre Zusammenarbeit insbesondere von Informatik, Informations- und Systemtechnik, Mathematik, Data Science und Wirtschaftswissenschaften. Die Erforschung von Modellen, Methoden und Technologien für Engineering, Simulation, Absicherung und Optimierung heterogener MMTs bildet die Grundlage zukünftiger industrieller Produktionssysteme, in denen Menschen zusammen mit automatisierten Förder- und Robotersystemen Teams zur Realisierung einer flexiblen und effizienten Fertigung oder Demontage bilden.

In einem interdisziplinären Forscherteam sollen aktuelle Fragestellungen im Kontext heterogener MMTs erforscht werden:

1. Engineering und Absicherung heterogener MMTs: Mit welchen Modellen und Methoden kann eine Absicherung des Verhaltens heterogener MMTs erfolgen? Konkrete Fragestellungen umfassen dabei:
    
   1. Wie müssen Mensch-Maschine-Schnittstellen gestaltet sein, um die Kontrollübergabe zwischen menschlichen und maschinellen Akteuren in sicherer Art und Weise zu ermöglichen?
       
   2. Wie kann vor der Übergabe der Kontrolle von einem Menschen zur Maschine oder zurück die Kontrollfähigkeit des Menschen (d.h., die Bereitschaft oder Fähigkeit, die Kontrolle zu übernehmen oder zu halten) zuverlässig abgeschätzt werden?
2. Simulation und Optimierung heterogener MMTs: Mit welchen Methoden und Werkzeugen können heterogene MMTs unter Berücksichtigung realer Systemkontexte in Simulationen abgebildet werden? Wie kann im Zusammenspiel mit Sensorik, Aktorik und Simulation eine kontinuierliche Überwachung, Steuerung und Optimierung heterogener MMTs erreicht werden? Konkrete Fragestellungen umfassen:
    
   1. Wie können unter Nutzung vernetzter Sensortechnologien akkurate kontextaktuelle Modelle heterogener MMTs (z.B. realistische Bewegungs- und Intentionsmodelle auf operativer oder taktischer Ebene) bereitgestellt und z.B. in Simulationen genutzt werden?
       
   2. Welche Mechanismen sind zur Modellierung und Optimierung von Koordination heterogener MMTs geeignet? Mit welchen Algorithmen kann eine kontinuierliche Optimierung unter Betrachtung zeitlicher Randbedingungen erfolgen?

• S. Hossain et al. SFMGNet: A Physics-based Neural Network To Predict Pedestrian Trajectories. 2022. arXiv:2202.02791 [cs.RO].
• B. Alhaji, M. Prilla, and A. Rausch. “Trust Dynamics and Verbal Assurances in Human Robot Physical Collaboration”. In: Frontiers in Artificial Intelligence 4 (2021), p. 103.
• B. Alhaji, M. Prilla, and A. Rausch. “Trust, but Verify: Autonomous Robot Trust Modeling in Human-Robot Collaboration”. In: Proceedings of the 9th InternationalConference on Human-Agent Interaction. HAI ’21. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, Nov. 2021, pp. 402–406.
• F. Merz et al. “An Auction-based Mechanism for the Formation and Scheduling of Heterogeneous Human-machine Teams”. In: 2021 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM). IEEE. 2021, pp. 863–868.
• N.-O. Rohweder, J. Gertheiss, and C. Rembe. “Sub-micron pupillometry for optical EEG measurements”. In: tm-Technisches Messen 88.7-8 (2021), pp. 473–480.
• B. Alhaji, A. Rausch, and M. Prilla. “Toward Mutual Trust Modeling in Human-Robot Collaboration”. English. In: Proceedings of the Workshop on Respecting Human Autonomy through Human-Centered AI at NordiCHI 2020. Accepted. 2020, p. 4.
• B. Alhaji et al. “Engineering human–machine teams for trusted collaboration”. In: Big Data and Cognitive Computing 4.4 (2020), p. 35.
• F. Merz et al. “A Multi-Round Auction for Staff to Job Assignment Under MyopicBest Response Dynamics”. In: 2020 IEEE International Conference on IndustrialEngineering and Engineering Management (IEEM). IEEE. 2020, pp. 1137–1141.
• N.-O. Rohweder, C. Rembe, and J. Gertheiss. “Towards a remote EEG for use in robotic sensors”. In: Forum Bildverarbeitung 2020. KIT Scientific Publishing. 2020, pp. 225–237.
• F. Merz et al. “Mechanisms for Scheduling Jobs with Unknown Processing Timeson Unrelated Machines”. In: Preproceedings of 2nd International Workshop on Simulation Science (SimScience 2019). Clausthal-Zellerfeld, Germany, 2019.
• F. Merz et al. “Mechanisms for Scheduling Jobs with Unknown Processing Timeson Unrelated Machines”. In: Book of abstracts of 30th European Conference on Operational Research. Dublin, Ireland, 2019, p. 291.

• Prof. Dr. Jörg Müller