Ob als autonome Fahrzeuge, fest installiert in Fabriken oder in menschlicher Gestalt: Roboter übernehmen zunehmend mehr Aufgaben – das weckt Hoffnungen und Ängste zugleich. In Freiburg arbeitet Professor Abhinav Valada daran, die Maschinen flexibel einsetzbar zu machen. Im Interview spricht der Informatiker und Robotik-Experte über PR-getriebene Ankündigungen von Techfirmen, aktuelle Forschungsherausforderungen und ethische Fragen der Automatisierung.

Herr Professor Valada, wenn Hersteller humanoide Roboter zeigen, die Wäsche zusammenlegen oder die Küche aufräumen, sieht das beeindruckend aus. Wie nah sind wir daran, solche Roboter in unseren Haushalten zu haben?

Diese Demos zeigen, welche enormen Fortschritte Roboter gemacht haben. Ich erwarte, dass wir in den kommenden fünf Jahren deutlich mehr Roboter im Einsatz sehen werden – vor allem bei wiederkehrenden Aufgaben in Fabriken, Lagerhäusern und anderen teilstrukturierten Umgebungen. Ein Roboter, der zuverlässig jede Aufgabe im Haushalt übernimmt, muss allerdings über ein breiteres Fähigkeitsspektrum verfügen und anpassungsfähiger sein.

Was sind die großen technischen Herausforderungen?

Flexible Roboter müssen in wechselnden Umgebungen zuverlässig arbeiten. Sicherheit ist besonders wichtig, weil Roboter unmittelbar in der physischen Welt handeln – oft in der Nähe von Menschen und Gegenständen. Bei längeren Aufgaben können selbst kleine Fehler spätere Entscheidungen beeinflussen. Deshalb müssen Roboter Unsicherheiten erkennen, feststellen, wenn eine Handlung nicht den gewünschten Effekt hatte, und sicher darauf reagieren können. Je nach Situation müssen sie das Tempo drosseln, um Hilfe bitten oder ganz anhalten. Unsere Forschung im Robot Learning Lab in Freiburg zielt darauf ab, diese Fähigkeiten miteinander zu verbinden. So können Roboter aus Erfahrungen lernen, ohne ihr bereits vorhandenes Wissen zu verlieren.

Sie meinen, dass sie sich in Situationen zurechtfinden, für die sie nicht explizit trainiert worden sind? 

Genau. Viele Robot-Learning-Systeme werden auf Grundlage gezielt ausgewählter Demonstrationen und Daten entwickelt, die für bestimmte Aufgaben gesammelt wurden. Generative KI hilft Robotern dabei, auf ein breiteres Wissen aus Bildern, Videos und Sprache zurückzugreifen. Leider gibt es noch nicht so viele Daten, die zeigen, wie Roboter in der physischen Welt handeln. Wir wollen, dass Roboter ihr Wissen auch auf unbekannte Objekte und Situationen übertragen können. Zu den vielversprechenden Ansätzen zählen Weltmodelle, die vorhersagen, wie eine Handlung die Umgebung verändert.

Haben Sie ein Beispiel für uns?

Nehmen Sie das autonome Fahren: Kommerzielle Robotaxi-Flotten zeigen unter klar definierten Einsatzbedingungen bereits erhebliche Fortschritte. Wenn solche Dienste auf neue Regionen ausgeweitet werden, müssen sie mit anderen Wetterbedingungen, Straßenverläufen, Baustellen und Verkehrsgewohnheiten zurechtkommen. Unsere Forschung untersucht, wie Systeme unbekannte Situationen erkennen, vorhersagen, was als Nächstes passieren könnte, und Unsicherheiten bei ihren Entscheidungen berücksichtigen. Ähnliche Fragen stellen sich in Fabriken, auf Feldern und in Haushalten – auch wenn für jede Anwendung eigene Anforderungen an die physische Umgebung und die Sicherheit gelten.

Ein besonderer Schwerpunkt Ihrer Forschung ist weniger technischer als ethischer Natur: Sie untersuchen, wie „faire“ Robotiksysteme aussehen sollten. Was ist damit gemeint?

Im Kern bedeutet Fairness, Menschen nicht ohne sachlichen Grund unterschiedlich wahrzunehmen oder zu behandeln. Wir müssen zum Beispiel prüfen, ob ein Roboter Menschen unabhängig von ihrem Aussehen und Alter zuverlässig erkennt – auch wenn sie Mobilitätshilfen nutzen. Ebenso wichtig ist sein Verhalten: Hält er zu bestimmten Menschen systematisch weniger Abstand oder lässt er sie länger warten? Fairness bedeutet dabei nicht, dass sich der Roboter allen gegenüber gleich verhalten muss. Menschen im Rollstuhl brauchen zum Beispiel möglicherweise mehr Abstand.

Ihre Expertise wäre auch in Technologieunternehmen hochwillkommen. Was hält Sie in der Wissenschaft? 

Vor allem die Freiheit, langfristig zu forschen und dabei den engen Kontakt zur Praxis zu halten. Wir arbeiten mit vielen Unternehmen zusammen und untersuchen zugleich Fragen, die möglicherweise erst in fünf bis zehn Jahren praktisch relevant werden. Hinzu kommt der Bildungsauftrag. Ich finde es sehr erfüllend, junge Forschende auf ihrem Weg zu eigenständigen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern zu begleiten. Die Menschen, die wir ausbilden, tragen ihre Ideen in Unternehmen und Universitäten auf der ganzen Welt. So wirkt unsere Arbeit weit über einzelne Projekte hinaus.

Sie sind Vorstandsmitglied der Zuse School ELIZA. ELIZA bündelt die deutschen Einheiten von ELLIS, einem europäischen Forschungsnetzwerk für maschinelles Lernen. Wie bewerten Sie Europas Stellung in der internationalen KI-Landschaft?

Europa würde von weiteren Investitionen in Rechenkapazitäten, Wachstumskapital und Unterstützung beim Ausbau von Technologieunternehmen profitieren. In der Robotik verfügt Europa über eine starke Basis in den Bereichen Wahrnehmung, Steuerung, Robot Learning und vertrauenswürdige KI. Hinzu kommen etablierte Industrien in den Bereichen Automobil, Fertigung, Sensorik und Maschinenbau. Physische KI führt diese Stärken zusammen, denn Fortschritte hängen nicht nur von Rechenleistung ab, sondern ebenso von realen Maschinen, Daten und technischem Know-how.

KI und Robotik verändern, wie viele Aufgaben erledigt werden. Wie beurteilen Sie ihre langfristigen Auswirkungen auf die Arbeitswelt?

Die Auswirkungen werden je nach Branche und Beruf unterschiedlich ausfallen. In alternden Gesellschaften und in Branchen mit Arbeitskräftemangel kann Robotik die Produktivität steigern und gefährliche oder körperlich belastende Arbeiten übernehmen. Nicht alle Menschen werden jedoch gleichermaßen davon profitieren. Deshalb sind Weiterbildung, soziale Absicherung und die Beteiligung der Beschäftigten so wichtig. Sie sollten mitbestimmen dürfen, welche Systeme zum Einsatz kommen. Wissenschaft, Wirtschaft und Politik tragen gemeinsam Verantwortung dafür, dass möglichst viele Menschen von den Vorteilen profitieren.

Interview: Steffen Ermisch (20. Oktober 2026)