ÌÇĐÄÍűÒł°æ

29 maj 2023

När kungaparet besökte Linköping berättade Mattias Tiger, postdoktor vid Institutionen för datavetenskap, om LiU:s stora satsningar inom artificiell intelligens och autonoma system. Han visade samtidigt upp robotarna Spot och Elsa.

Man pÄ scenen med roboten Spot och publik framför. Fotograf: Tobias Tiger

Torsdagen den 25 maj besökte kungaparet Linköping. Besöket var en del av jubileumsåret för att fira kungens 50 år på tronen och för att uppmärksamma att det gått 500 år sedan Gustav Vasa valdes till kung. Firandet leddes av Camilla Smedberg, ceremonimästare vid Linköpings universitet (LiU).

Serviceroboten Elsa sitter pĂ„ scen.Roboten Elsa Foto Tobias Tiger Mattias Tiger, postdoktor i ämnet Artificiell intelligens (AI), deltog tillsammans med robotarna Spot och Elsa i programmet på yttre Borggården vid Linköpings slott. Där lyfte han fram att LiU leder många forskningsaktiviteter inom artificiell intelligens och autonoma system bland annat forskningsprogrammet WASP, Wallenberg AI Autonomous Systems and Software Program, som är den största enskilda forskningssatsningen i Sverige i modern tid.

LiU leder också utbildning av dagens lärare för att öka deras förståelse av AI och ge dem möjlighet att lära kommande generationer att använda AI effektivt. Internationellt leder LiU bland annat det stora EU-nätverket TAILOR, vars syfte är att skapa grunderna för en säker och pålitlig AI.

– Vi arbetar korsdisciplinärt, är väldigt pragmatiska och bygger saker som fungerar på riktigt. Vi visar vägen framåt genom att möjliggöra och visa på hur man realiserar säkra pålitliga och användbara AI-system. För oss är det viktigt att säkerställa att AI kommer så många som möjligt till nytta, och att vi undviker de värsta riskerna, sade Mattias Tiger.

Mattias Tiger demonstrerade också den gula fyrbenta roboten Spots förmåga att kunna hitta, plocka upp och leverera förnödenheter, här ett första-hjälpen-kit, men det skulle även kunna vara en vattenflaska eller en mobiltelefon.Demonstration pĂ„ scen av robothunden Spot.Spot levererar ett första-hjälpen-kit till Mattias Tiger. Foto Tobias Tiger

– I WASP:s forskningsarena för samhällssäkerhet, 'Public Safety', WARA-PS, arbetar vi för att stärka räddningstjänsten så att det exempelvis ska gå att ta sig snabbare till fjärran katastrofområden som kan ligga ute till havs, djupt inne i skogen eller uppe i bergen. Det kan också handla om att nå nödställda först i direkt farliga miljöer såsom kärnkraftverk eller byggnader som rasar. Då skulle man kunna flyga in ett antal robotar, som Spot, som hittar människor själva och identifierar vad de behöver. Förnödenheter släpps från luften och Spot hämtar och ger de nödställda det de behöver i väntan på att räddningspersonal kommer på plats, sade Mattias Tiger.

Det var en stor publik på plats på Borggården under uppvisningen och många, inte minst kungen och drottningen, verkade roade av att se Spot skutta runt och utföra komplicerade uppgifter, rapporterar Mattias Tiger.

På Linköpings universitets kan du se ett videoinlägg från presentationen.

Kontakt

LiU:s initiativ på AI-området

Läs mer om säker utveckling av AI

Senaste nytt från LiU

En person med fÀrgglada skor som ligger pÄ grÀset.

LiU i världstoppen inom forskning om fotbollsskador

Ny studie kartlägger över 120 års forskning -  Linköpings universitet rankas högst och utmärker sig både i antal publikationer och som en av världens mest citerade och inflytelserika forskningsinstitutioner.

En grupp mÀnniskor som stÄr runt ett metallföremÄl.

Roboten som ska ge räddningstjänsten övertaget

Hur bygger man en robot som kan arbeta där människor inte kan? Sex studentgrupper vid Linköpings universitet utvecklade tillsammans Helios 3.0 – en brandrobot som kan ge räddningstjänsten stöd i riskfyllda miljöer.

En nÀrbild av en man som bÀr glasögon.

David Engblom prisas för forskning om hjärnan och sjukdomskänsla

David Engblom, professor i neurobiologi, blir årets mottagare av Onkel Adams pris för framstående forskning vid Medicinska fakulteten. Han forskar om hjärnans roll i att vi mår dåligt vid olika sjukdomstillstånd.