Roboterschwärme, die ein ganzes Gebiet durchsuchen

Viele Hände bereiten der Arbeit ein schnelles Ende: Ähnliches gilt auch für viele Roboter und Drohnen, die schnell ein großes Gebiet absuchen, aber auch reinigen oder inspizieren können. Khalil Al-Rahman Youssefi entwickelt in seiner Dissertation neue Technologien, die es Roboterschwärmen ermöglichen sollen, ein Gebiet mit Hilfe der so genannten „Exploration for Robot Swarms“ vollständig zu erfassen.

Roboterschwärme haben viele Vorteile: Sie sind ungleich schneller als einzelne Geräte, sie können sich flexibel an verschiedene Gegebenheiten anpassen und sie benötigen weit weniger Rechenleistung als andere Technologien. Darüber hinaus können Roboter- und Drohnenschwärme Aufgaben übernehmen, die für Menschen gefährlich sind.

Khalil Al-Rahman Youssefi hat sich in seiner Masterarbeit, die er 2020 an der Ferdowsi Universität in Mashhad in Iran abschloss, damit befasst, wie es Roboter- und Drohnenschwärmen gelingen kann, in einem zerstörten Gebäude Personen zu finden. Dabei benötigt der Schwarm ein Signal, das von der Person ausgeht. Am Ende seiner Abschlussprüfung fragten einige Prüfer:innen danach, wie das Problem denn nun ohne dieses Signal lösbar wäre: „Mir war dabei klar: Für viele Anwendungsfelder wie Search & Rescue-Aufgaben muss es möglich sein, ein gesamtes Gebiet vollständig zu scannen, damit am Ende auch klar ist: Nein, in diesem zerstörten Gebäude befindet sich keine Person.“ Ähnliche Aufgabenfelder finden Schwärme auch beispielsweise bei der Reinigung von Fußböden oder bei der Inspektion von Schiffen vor. Sie alle haben gemeinsam: Der Schwarm muss dazu in der Lage sein, alle Gebiete zu erfassen. Das Problem dabei: „Dazu müssen die einzelnen Roboter und Drohnen immer wissen, wo sie sind. Die Kamera sieht erstmals ja nur eine bestimmte Oberfläche. Nur wenn der Roboter selbst weiß, wo er ist, kann er sich auch mit anderen darüber austauschen, welcher Bereich noch nicht erfasst wurde.“ Neben den Herausforderungen bezüglich der Lokalisierung ist auch die Kommunikation unter den Schwarmteilnehmer:innen komplex, wie Khalil Al-Rahman Youssefi erklärt: „Wir haben es hier mit einem großen Kommunikationsaufwand zu tun, der schwer zu organisieren ist.“

Für sein Doktoratsstudium kam Khalil Al-Rahman Youssefi dann 2021 nach Österreich, wo er als Projektassistent in der Arbeitsgruppe von Wilfried Elmenreich am Institut für Vernetzte und Eingebettete Systeme forscht. Seit 2022 ist er darüber hinaus als Forscher bei den Lakeside Labs GmbH tätig. Khalil Al-Rahman Youssefi, der Software Engineering auf Bachelor- und Artificial Intelligence auf Master-Level studierte, kam schrittweise zur Schwarmforschung, die ihn nun seit vielen Jahren fasziniert. „Algorithmen, die auf Schwarmintelligenz basieren, sind vielfältig einsetzbar. Sie haben das Potenzial, bisher ungelöste Schwierigkeiten wie beispielsweise Optimierungsprobleme in Industriebetrieben effizient und schnell zu lösen. Das Besondere ist dabei, dass die Schwärme selbstorganisiert arbeiten: Ähnlich wie Bienen, die eine große Blumenwiese abfliegen, können sie sich ohne zentrale Steuerung selbst organisieren“, erklärt Khalil Al-Rahman Youssefi.

Seine Dissertation möchte er bis zum Ende des Jahres abschließen. Danach kann er sich auch vorstellen, ein Start-up zu gründen, um die von ihm entwickelten Technologien zum Einsatz zu bringen. In Klagenfurt sieht er dafür ein unterstützendes Umfeld gegeben, wie er ausführt: „Ich bin in einer Stadt in der Wüste aufgewachsen, die ähnlich groß wie Klagenfurt ist. Während meines Masterstudiums war ich dann in einer Mega-City mit drei Millionen Einwohner:innen. Heute weiß ich: Ich mag überschaubare Städte. Klagenfurt ist dabei nicht nur ein schöner Ort mit vielen Freizeitmöglichkeiten im Umfeld, sondern ich habe hier auch viel Unterstützung erlebt, als ich hierhergekommen bin.“