Coaching für Roboter: Jens Kober bringt Mensch und Maschine zusammen

Im Haushalt helfen, Patienten das Essen bringen, bei Operationen assistieren, im Gewächshaus Tomaten ernten, auf der Baustelle mit anpacken oder im Supermarkt Regale einräumen: „Kognitive Roboter müssen mehr können als 24 Stunden am Tag in der Fabrikhalle die gleiche Tätigkeit auszuüben“, erklärt Kober, der am Institut für Künstliche Intelligenz der Universität Stuttgart die neue Abteilung Lernende und Interaktive Roboter leitet. „Sie müssen wahrnehmen, was um sie herum passiert, reagieren, zum Teil in Eigenregie handeln, sich anpassen und gemeinsam mit ihrem menschlichen Gegenüber variierende Aufgaben erfüllen.“

Kognitive Roboter sind Systeme, die auf einem komplexen Zusammenspiel unterschiedlicher Komponenten basieren von der Sensorik und Spracherkennung bis zur Regelungstechnik und Mensch-Maschine-Interaktion. In diesem breit gefächerten Feld erforscht und entwickelt Jens Kober KI-gestützte Methoden, Instrumente und Algorithmen, die es ermöglichen, lernfähige Roboter in ihrem jeweiligen Einsatzgebiet über die Grundprogrammierung hinaus weiter zu schulen. Die Daten, die er für diese Spezialisierung braucht, sammelt er zielgerichtet während Menschen mit dem Roboter kommunizieren und interagieren, zum Beispiel über eine Tastatur, einen Touch Screen oder auch durch Berührungen. „Wir beziehen Menschen direkt in den Lernprozess ein“, erläutert Kober. „Sie stehen dem Roboter wie Trainer im Sport oder Lehrer in der Schule zur Seite. Das ist extrem wichtig, um kognitive Systeme effizient ans Laufen zu bringen.“ 

Die Herausforderung ist dabei, neue Informationen nicht nur abzuspeichern und direkt wieder abzurufen, sondern sie zu generalisieren und auf vergleichbare Situationen zu übertragen. Denn jeder Haushalt, jedes Produkt im Supermarkt, jeder Patient und jede Kleinserie in der industriellen Produktion ist anders. „Die unterschiedlichen Anwendungsfälle haben eines gemeinsam“, sagt Kober. „Es gibt unzählige Variationsmöglichkeiten der einzelnen Aufgaben.“ Roboter für jede Eventualität in ihrem jeweiligen Einsatzgebiet im Vorfeld zu programmieren hält der Experte für unrealistisch. Daher will er die künftigen Nutzer*innen und „Kolleg*innen“ der cleveren Maschinen in die Lage versetzen, ihre Roboter selbst anzulernen und einzuarbeiten. „Denn sie kennen das Einsatzgebiet und seine Anforderungen am besten.“

An der Universität Stuttgart will Kober, der in seiner Freizeit Origami-Modelle entwickelt und gerne im klassischen Chor singt, seine erfolgreiche Forschung auf dem Gebiet der kognitiven Robotik auf die nächste Stufe heben. Bislang hat er sich vor allem auf die Entwicklung und Optimierung von Algorithmen fokussiert. Nun will er den Schwerpunkt verstärkt auf die Mensch-Maschine-Interaktion legen. „Was mich dabei wirklich motiviert, ist es, einen Schritt weiter zu gehen - aus dem Labor heraus in Richtung anwendungsorientierte Forschung.“ Das Innovationsökosystem der Region Stuttgart mit seiner starken universitären und außeruniversitären KI- und Robotik-Forschung und einem industriellen Umfeld, das bereit ist, in Robotik, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen zu investieren, bietet ihm hierfür ein ideales Umfeld. „Hier kann ich das gesamte Spektrum von der Grundlagenforschung bis zur Anwendung abdecken.“

Jens Kober ist seit März 2026 ordentlicher Professor für Grundlagen der Kognitiven Robotik am Institut für Künstliche Intelligenz der Universität Stuttgart und Forschungsgruppenleiter am Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA. Zuvor war der 44-jährige außerordentlicher Professor und Assistenzprofessor an der TU Delft in den Niederlanden. Weitere Stationen seiner wissenschaftlichen Karriere waren unter anderem die Universität Bielefeld, das Honda Research Institute Germany, das Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme (MPI-IS) und die Technische Universität Darmstadt. Kober ist Preisträger des “Robotics Science and Systems Early Career Award 2022” und des “IEEE-RAS Early Academic Career Award in Robotics and Automation 2018”. Seine Doktorarbeit wurde 2013 mit dem „Georges Giralt PhD Award“ als beste Doktorarbeit im Bereich Robotik in Europa im Jahr 2012 ausgezeichnet. Er ist Fellow des European Laboratory for Learning and Intelligent Systems (ELLIS), Schriftführer der Robot Learning Foundation und engagiert sich in unterschiedlichen Funktionen für das Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE).

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