RoboWork Workshop
Organisationsteam
Vedant Dave M.Sc.*, Prof. Dr. Elmar Rückert#, Prof. Dr. Thomas Thurner+, Siegfried Altmann", Yassine El Manyari~
*# Chair of Cyber Physical Systems, Montanuniversität Leoben
+ Automation & Measurement, Montanuniversität Leoben
" CEO von Rosendahl Nextrom
~ Humanoid AI Robot Program, Rosendahl Nextrom
Motivation
Automation und Industrierobotik haben die Produktions- und Logistiktechnologie in den vergangenen Jahrzehnten grundlegend verändert. Mit der fortschreitenden Digitalisierung durch Industrie 4.0, IoT-Vernetzung, hochauflösende Simulationen und Digitale Zwillinge entstehen zunehmend vollständig vernetzte Produktionsstätten und Logistikzentren. Gleichzeitig ermöglichen aktuelle Fortschritte in maschinellem Lernen, KI und Sensorik- sowie Mikroelektroniktechnologien einen Technologiesprung hin zu humanoiden Robotersystemen.
Viele Branchenexperten gehen davon aus, dass humanoide Roboter die zukünftige Arbeitswelt und darüber hinaus auch den privaten Alltag maßgeblich prägen werden. Die frühzeitige Auseinandersetzung mit dieser Technologie ist daher entscheidend für die langfristige Wettbewerbsfähigkeit produzierender Unternehmen.
Der RoboWork Workshop bietet eine Plattform, um zentrale Fragestellungen, bestehende Herausforderungen, technologische Lösungsansätze und Erfahrungsberichte aus der Praxis zu diskutieren. Ziel ist es, den Austausch zwischen Forschung, Entwickler-Communities und Industriepartnern zu fördern, Wissen zu bündeln und Impulse für eine sichere, effektive und wirtschaftliche Einführung humanoider Robotik in der Industrie zu geben.
Ziele des Workshops
Das Hauptziel des Workshops ist der interdisziplinäre Austausch zwischen führenden Communities aus den Bereichen:
- Künstliche Intelligenz
- Robotik und humanoide Systeme
- Computer Vision
- Simulation und Digital Twins
- Industrielle Automatisierung und Systemintegration
sowie Industriepartnern, die humanoide Robotik bereits erproben oder deren Einsatz planen.
Der Workshop soll den Dialog stärken, Synergien schaffen und Wege aufzeigen, wie humanoide Robotersysteme sicher, skalierbar und praxisnah in industrielle Wertschöpfungsketten integriert werden können.
Themen
Der Workshop behandelt ein breites Spektrum aktueller und zukünftiger technologischer, organisatorischer und industrieller Fragestellungen. Zu den zentralen Themen gehören:
- KI-Methoden für humanoide Robotik
- Bewegungslernmethoden (Reinforcement Learning, Imitation Learning, Foundation Models, Diffussion Policies, VLAs)
- Foundation Models, Diffusion Policies, VLAs
- Taktile, visuelle und akustische Sensorik an humanoiden Robotern
- Taktile, visuelle und akustische Sensorik an humanoiden Robotern
- Simulation von Industrieumgebungen und Digital Twins
- Sicherheitsanforderungen, Gefahrenabschätzung, Normen und Compliance
- Trustworthy AI und regulatorische Aspekte (inkl. AI Act)
- Industrielle Einsatzszenarien und Anforderungen aus der Industire
- Erfahrungen aus Pilotprojekten und realen Testumgebungen
- Skalierung, Zuverlässigkeit und Komponentenverfügbarkeit
- Herausforderungen und Chancen bei der Integration humanoider Robotersysteme in industrielle Prozesse
Programm
Der Workshop wird als Halbtages-Session mit einer Gesamtdauer von drei Stunden durchgeführt. Er kann entweder
- 09:00-12:00
- oder
- 14:00-17:00
- stattfinden.
Vorträge mit einer Länge von 15 bis 20 Minuten dienen als fachliche Impulse und werden jeweils von etwa 10 Minuten Diskussion mit den Teilnehmenden begleitet
Beiträge können als Kurzartikel (2–4 Seiten) oder als Standardartikel eingereicht werden.
Alle akzeptierten Beiträge werden im Rahmen einer Poster-Session präsentiert. Eine Auswahl besonders relevanter oder herausragender Beiträge wird zusätzlich für Vortragsplätze im Workshopprogramm berücksichtigt.
Bestätigte Referenten
Zusätzlich zu den Vorträgen des Organisationskomitees sind folgende Beiträge bestätigt:
Keynote Speakers
Prof. Dr. Rudolf Lioutikov, KIT, Deutschland
Rudolf Lioutikov ist Tenure-Track-Professor am Karlsruher Institut für Technologie und leitet das Intuitive Robots Lab. Seine Forschung konzentriert sich auf Roboter-Lernmethoden für eine intuitive Mensch-Roboter-Interaktion.
Zuvor war er Assistenzprofessor an der University of Texas in Austin und Postdoktorand am Personal Autonomous Robotics Lab. Er promovierte mit Auszeichnung an der TU Darmstadt, wo seine Dissertation als Finalist für den Georges Giralt PhD Award nominiert wurde.
Prof. Dr. Dieter Büchler, JKU Linz, University of Alberta & MPI für Intelligente Systeme
Dieter Büchler ist zukünftiger Universitätsprofessor an der JKU Linz. Derzeit ist er Assistant Professor am Department of Computing Science der University of Alberta und leitet eine Forschungsgruppe am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme in Tübingen. Er ist Inhaber eines Canada CIFAR AI Chairs und Fellow am Alberta Machine Intelligence Institute (Amii).
Sein Ziel ist es, Robotern in athletischen, sich schnell ändernden und hochdimensionalen Aufgaben menschliche Leistungsfähigkeit zu ermöglichen. Er promovierte in Informatik an der TU Darmstadt und am MPI für Intelligente Systeme unter Jan Peters und Bernhard Schölkopf. Während seiner Promotion absolvierte er ein Forschungsstipendium bei X, the Moonshot Factory (ehemals Google X). Er hält einen M.Sc. des Imperial College London sowie einen B.E. der HAW Hamburg.
Prof. Dr. Kevin Sebastian Luck, Vrije Universiteit, Amsterdamn
Kevin Sebastian Luck ist unbefristeter Assistenzprofessor (Tenured Assistant Professor) an der Vrije Universiteit Amsterdam innerhalb der Computational Intelligence (CI) Gruppe, wo er das CI Robot Learning Lab leitet. Seine Forschung konzentriert sich auf die Schnittstelle zwischen Deep Reinforcement Learning und Robotik. Ein besonderer Schwerpunkt liegt dabei auf der Ko-Adaption von Robotermorphologie und -verhalten, um KI-gestützte Designmethoden und verkörperte Intelligenz (Embodied Intelligence) zu entwickeln.
Er promovierte 2019 in Informatik an der Arizona State University, nachdem er zuvor an der TU Darmstadt studiert hatte. Vor seiner jetzigen Berufung war er als Postdoktorand und Forscher am Finnish Center for Artificial Intelligence (FCAI) an der Aalto University, der University of Edinburgh, bei Google DeepMind sowie bei Facebook AI Research tätig. Kevin ist Mitglied der ELLIS-Gesellschaft und engagiert sich regelmäßig in der akademischen Gemeinschaft, beispielsweise als Editor für die IROS und als Co-Organisator des European Workshop on Reinforcement Learning.