Die Digitalisierung wird zukünftig alle Bereiche des Lebens durchziehen, angefangen bei der eigenen Wohnung über die industrielle Produktion bis zur vernetzten Stadt. Die Anzahl an technischen Geräten und deren Rechenleistung und Vernetzung nimmt stetig zu, sodass Realität und digitale Welt mehr und mehr zum “Internet der Dinge” (IoT) verschmelzen. So gibt es bereits heute viele Milliarden IoT-Geräte weltweit und es wird erwartet, dass sich diese Zahl in den nächsten Jahren noch mehr als verdoppeln wird. Gleichzeitig nimmt die Wahrnehmung und Akzeptanz von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen in der Gesellschaft zu.

Diese technischen und sozialen Veränderungen stellen die Grundlage zur Entwicklung Autonomer Systeme dar. Diese bestehen aus Robotern, intelligenten und kommunizierenden Maschinen und Geräten sowie Softwarekomponenten, die selbständig für und häufig auch mit dem Menschen komplexe Probleme lösen. Autonome Systeme werden oft mit Hilfe des Multiagenten-Paradigmas umgesetzt und zielen auf eine Anwendung in dynamischen und unbestimmten Umgebungen ab. Aus diesem Grund muss ihre Einsatzumgebung nicht eindeutig und vollständig vorab definiert sein; sie passen sich ihrer Umgebung und der Situation an. Entsprechende Systeme werden unter anderem in gefährlichen Einsatzgebieten angewendet (z.B. Rettungsroboter) oder auch für ermüdende Aufgaben wie Autofahren oder Wartungsaufgaben.

Die aufgezeigten Trends gepaart mit den weiterhin bestehenden Herausforderungen ermöglichen und erfordern deshalb eine intensive Forschung zum Aufbau einer neuen Generation Autonomer Systeme, die die folgenden essentiellen Eigenschaften stärker adressieren:

• Autonomie: Eigenständiges, planendes Handeln und Koordination
• Adaption: Umgang mit unvorhergesehenen Ereignissen
• Vorhersage: Lernen und Vorhersage zukünftiger Ereignisse
• Nahtlose Interaktion: Intuitive, proaktive und multimodale Nutzerinteraktion
• Skalierbarkeit: Anwendbarkeit im Großen wie im Kleinen
• Sicherheit: Absicherung von System und (Nutzer-)Daten gegen Angriffe
• Interoperabilität: Interaktionsmöglichkeiten mit der restlichen digitalen Welt
• Erklärbare KI: Nachvollziehbarkeit und Erklärbarkeit aller Entscheidungen

Zum Aufbau von Autonomen Systemen ergeben sich insbesondere auch hohe Anforderungen an Werkzeuge zur effizienten und fehlerfreien Entwicklung, und zur umfassenden und realitätsnahen Erprobung und Beobachtung.