Ameisenartige Sicherheits-Roboter

Sicherheitsroboter bei der Arbeit ©Siemens

Heute ist unser Wartungsteam bereits früh am Morgen unterwegs. Wir wollen nicht zu viel Aufmerksamkeit auf uns ziehen, wenn wir unsere ANTS an den Wolkenkratzern hochlaufen lassen. Mit ihren Saugfüßen klettern die Autonomous Networked Systems die Glasfassaden hoch, wie etwas zu groß geratene Geckos. Mit Hilfe des Windes, der durch ihre piezokeramischen Haare streicht, laden sie ihre Akkus auf, was sie energieautark macht. Die Aufgabe der Mini-Roboter: Tausende von Video-Überwachungskameras zu finden, ihre Mikrochips gegen die aktuellsten Versionen auszutauschen und die neueste Software zu testen – damit können dann die Kameras erstmals die Gesichter der vorbei eilenden Menschen tief unter ihnen heranzoomen, dreidimensional scannen und mit einer Datenbank vergleichen. Ergibt sich eine hohe Übereinstimmung mit gesuchten Personen, dann werden diese auf den Monitoren der Sicherheitszentrale markiert, und die Kameras verfolgen automatisch ihren Weg…

In der global vernetzten Welt des Jahres 2050 wird Sicherheit eine entscheidende Rolle spielen. Die Sicherheit von Energie-, Verkehrs- oder Wassersystemen gegen Hackerangriffe ebenso wie die Sicherheit vor terroristischen Anschlägen. Dabei ist es für menschliche Beobachter allerdings unmöglich, die Bilderflut vieler Tausenden von Kameras selbst zu analysieren – diese Aufgabe müssen Computer übernehmen. Schon heute schaffen es die besten von ihnen, herrenlose Koffer am Flughafen zu erkennen oder Autos, die im Tunnel in die falsche Richtung fahren, oder Hunde im Garten nachts von menschlichen Eindringlingen zu unterscheiden. Was allerdings noch schlecht funktioniert, ist, in Videobildern automatisch nach Verbrechern zu fahnden; zu groß sind die möglichen Variationen hinsichtlich Blickwinkel, Beleuchtung oder Veränderungen durch Brillen oder Bärte. Doch mit einer Vertausendfachung der Rechengeschwindigkeit und einer entsprechend leistungsfähigen Software werden Computer im Jahr 2050 zumindest angeben können, mit welcher Wahrscheinlichkeit jemand einer gesuchten Person entspricht oder nicht.

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