Grüß euch! Kriegt ihr einen Applaus, bitteschön? Ja! Danke, danke! Ja, das fühlt sich einfach viel besser an, als wenn man in so eine schweigende Masse blickt. Herzlich willkommen endlich wieder Science Slam im Treibhaus. Super, super, dass ihr alle da seid. Mutige Menschen trauen sich wieder heute auf diese Bühne, vor diese vielen erwartungsvollen Menschen, um über ihre eigene Forschung zu reden. In, ihr wisst es sicher alle schon, maximal sechs Minuten. Bima gibt es bei uns keinen. Der Mensch, die Forscherpersönlichkeit, soll im Mittelpunkt stehen. Aber man kann gerne unterschiedlichste kreative Hilfsmittel einsetzen. Unser Themenespektrum reicht vom Leben neben einem schwarzen Loch über das literarische Leben im Mikrokosmos Hotel bis zur abenteuerlichen Datensammlung eines sportlichen Erziehungswissenschaftlers, von der Transparenz in digitaler Kommunikation über Exoskelette bis zur Frage, was Erkenntnistheorie mit Tier- und Klimaethik zu tun hat. Also ein sehr, sehr, sehr breites Spektrum. Irgendwo wird noch geklingelt. Ich glaube, der Norbert will noch die letzten Gäste herein motivieren. Die kommen. Mein Name ist Bernhard Weingartner, theoretischer Physiker, der irgendwie in die Wissenschaftskommunikation abgedriftet ist und seit er jede Gelegenheit nützt, um Menschen Wissenschaft näher zu bringen, egal ob das auf der Straße ist oder im ORF, wo ich immer wieder mal Fakts von Fakes trennen kann mit seltsamen Experimenten. Oder eben bei den Science Slams und vor allem habe ich es mir zur Aufgabe gemacht, möglichst viele andere Forscherinnen und Forscher dazu zu motivieren und dabei zu unterstützen, eben mit möglichst vielen Menschen zu reden. Und deswegen die Science Slams samt Vorbereitungsworkshops. Also alle, die jetzt schon irgendwie Lust bekommen, wenn ihr nächstes Mal dabei sein wollt, meldet euch, info at science-slam.at und ihr bekommt natürlich auch eine psychologisch-inhaltliche Vorbereitung, damit ihr dann euch möglichst wohlfühlt da oben auf der Bühne. Das Ganze heute ist keine Berieselungsveranstaltung, sondern ihr habt ganz wichtige Aufgaben. Am Schluss seid ihr unsere Jury. Ihr erklärt euch dann, wie das funktioniert. Ihr wählt, wer heute zum Slam-Champion gekürt wird. Ihr könnt auch Fragen stellen. Da werden wir gleich ein Experiment machen mit neuer Technik, die hoffentlich da unten funktioniert. Aber ganz wichtig, ihr müsst unsere mutigen Slammer, Slammerinnen emotional durchtragen. Und um erstens eure Reaktionsfähigkeit und eure Aufnahmefähigkeit zu fokussieren und eure Hände auf Betriebstemperatur zu bringen, Stammgäste, die vor einigen Jahren da waren, kennen es schon, sind jetzt leicht im Vorteil. Alle, die noch nie da waren, können es aber sofort mit mir lernen. Folgende schwierige Aufgabe. Nehmt bitte eure linke Hand und klopft auf euren linken Schenkel. Und zwar mit mir. Eins, zwei. Eins, nicht zu stressig. Ganz, ganz schnell. Eins, zwei. Eins, zwei. Ihr seid Naturtalente, danke. Okay. Dem bleibt das Ding. Rechte Hand. Im gleichen Zeitabschnitt drei Schläge. 1, 2, 3. 1, 2, 3. 1, 2, 3. Achtung, Wechsel. 1, 2. 1, 2. 1, 2. 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, super. Und jetzt beides gleichzeitig. Los geht's. Ui, ui, ui, ui, ui, ui, Leute, nein, nein, Moment, Moment, Moment. Das ist ja das komplette Chaos. Was hilft uns, um den Weg aus dem Chaos zu finden? Die Mathematik. Mathematik ist sehr, sehr sinnvoll, um Probleme wie dieses zu lösen. Wie können wir zwei und drei Schläge im richtigen Rhythmus klatschen? Was ist das kleinste gemeinsame Vielfache von zwei und drei? Sechs, genau. Wir teilen also unseren Takt in sechs Zeiteinheiten. Achtung, das war ein wertvolles Glas. Und zwar bei der linken Hand. An welchen Positionen schlägt sie? Bei 1 und bei 1 und 4. 1, 2, 3, 4, 5, 6. 1, 2, 3, vier, fünf, sechs. Eins, zwei, drei, vier, fünf, sechs. Super. Andere Hand. Wo schlägt die? Lass die andere Hand. Okay, du weißt es. Ja, bitte. Achtung. Eins. Nein. Eins, zwei. Genau. Drei, vier, fünf, sechs. Eins, zwei, drei, 4, 5, 6. 1, 2, 3, 4, 5, 6. Okay? Wo war die noch einmal? Bei 1 und 4. Und die ist bei 1 und 3 und 5. Okay, in Zeitlupe. Bei 1 schlagen beide... Konzentration jetzt. Konzentration. Bei 1 schlagen beide... Konzentration jetzt. Konzentration. Bei 1 schlagen beide. 1, Pause bei 2. 2 und jetzt? 3, 4, 5, Pause. Noch einmal die Zeitlupe. 1, 2, 3, 4, 5, Pause. 1, 2, 3, vier, fünf. Pause. Eins, zwei, drei, vier, fünf. Pause. Eins, zwei, drei, vier, fünf. Pause. Super! Bravo! Das ist es. Also noch einmal ein bisschen schneller. Achtung. Eins, zwei, drei, vier, fünf, sechs. Ein Wahnsinn! Gebt euch selber einen Applaus. Applaus. So leicht kann man komplexe Probleme mit Mathematik lösen. Jetzt nächste Schwierigkeitsstufe 3 und 4. Das macht als Hausübung. Also, wunderbar. Spürt ihr das leichte Kribbeln da jetzt? Das wollte ich erreichen. Eure Hände sind auf Betriebstemperatur. Ihr seid fokussiert, ihr seid aufnahmebereit. Damit können wir starten. Wie gesagt, 6 Minuten jeweils Zeit. Wenn die überschritten werden, kommt ein Ticken als Zeichen, bald zum Ende zu kommen. Wenn das nicht funktioniert, komme ich auf die Bühne und schaue streng. Aber das brauchen wir hoffentlich heute nicht. Akademische Titel werden aus Zeiteffizienzgründen unter den Tisch gekehrt. Reihenfolge wurde ausgelost. Seid ihr bereit? Unser erster Beitrag wird hier auf die Bühne gebracht von Katharina Schmerrnbeck und Benjamin Reimeyer. Ihr Fachgebiet ist die Mechatronik. Sie forschen an der Uni Innsbruck. Und ihr Thema heute, Exoskelette-Rente mit 107. Riesenapplaus für Katharina und Benjamin! Ich glaube, ihr könnt euch alle vorstellen, wie es ihm geht. Und es gibt Jobs, bei denen geht es einem leider öfter so. Und es gibt Studien zum Beispiel von der Europäischen Kommission, die haben herausgefunden, drei von fünf Menschen, die körperliche Arbeit leisten, leiden an sogenannten muskoskeletalen Erkrankungen. Das heißt an Nackenschmerzen, Schulterschmerzen, Bandscheibenforscherfälle oder chronischen Rückenschmerzen. Und es gibt natürlich verschiedene Lösungen dafür oder Ansätze, wie man es lösen kann, sagen wir zum Beispiel aus der Ergonomie oder heutzutage Automatisierungstechnik, Roboter. Aber wir können uns auch alle vorstellen, es gibt Sachen, da funktionieren Roboter, heute zumindest noch nicht. Sagen wir mal auf dem Bau, der Zimmerer. Er ist jeden Tag an einer anderen Baustelle, da funktioniert der Roboter nicht Und auch die Erfahrung, die jemand mit sich bringt nach 20 Jahren Arbeit, die ist nicht so leicht darstellbar. Und deswegen, das was wir machen an unserem Institut, ist an Exoskeletten forschen. Ich bin Katharina Schmernbeck, mein Kollege, der hier gleich die Bühne noch ein bisschen renovieren wird. Benjamin Reimeyer, genau. Wir arbeiten an Exoskeletten. Und ich denke, vielleicht haben ein paar Leute schon eine Idee, was ein Exoskelett ist. Denken an Science Fiction oder vielleicht an Menschen, die mithilfe von einem Exoskelett wieder gehen können. Wir machen Exoskelette für die Arbeit. Ich habe hier eins mitgebracht. Das ist die Iron Hand von der schwedischen Firma Bioservo. Und Exoskelette sind definiert als tragbare mechanische Systeme, die sich dem Körper nachempfinden. Hier zum Beispiel haben wir Bautenzüge, so wie die beim Fahrrad normalerweise sind, bei den Bremsen oder Schaltungen. Und die empfinden die Sehnen meines Unterarms nach und das heißt, wenn ich den Handschuh anziehe, kann es mich unterstützen, wenn ich Sachen greifen will. Und das hier ist ein aktives System, das heißt, ich habe eine externe Energiequelle, hier den Akku, den ich trage und wenn ich das System einschalte, dann messen die Sensoren hier vorne an der Spitze meines Fingers, wenn Druck aufgebracht wird und dann zieht es mir die Hand zusammen. Das heißt, wenn ich dann was greifen will und zum Beispiel in der Montage schwere Werkzeuge greifen muss, dann halten die, ich kann die rumschwingen, muss meine Hand nicht wirklich halten und ich kann in Ruhe arbeiten und meine Hand ist nicht so angestrengt. Das Exoskelett ist unser Forschungsexoskelett. Damit beschäftigen wir uns jeden Tag und es ist ein Schulter-Exoskelett. Das heißt, es unterstützt vor allem bei Überkopfarbeit und es ist pneumatisch. Genau, bitte. Ja, warte mal, mach mal hier. Genau, warte. Aber Systeme funktionieren natürlich noch nicht immer und unsere Forschungssysteme sowieso nicht. Aber nein, das Problem ist wirklich, heutzutage sind Exoskelette ziemlich dumm, könnte man sagen. Und was macht man heutzutage, wenn Sachen dumm sind? Wir haben die künstliche Intelligenz, Chat-GBT. Und die packe ich in meiner Forschung in das Exoskelett. Wie fühlt es sich an? Besser? Ja? Na dann, geht's weiter. Und das, was ich mache, ich verwende die Sensordaten, die wir aufnehmen mit dem Exoskelett und die normalerweise für die Regelung sind und verarbeite diese, benutze verschiedene statistische Modelle, Algorithmen und berechne Sachen. Man kann dann zum Beispiel mit dem Bedienelement verschiedene Einstellungen machen, das heißt, wenn man nur einen Arm haben will oder beide Arme. Aber was ist, wenn man jetzt beide Arme oben hat? Dann kann man nichts mehr umschalten. Aber auch dafür gibt es AI. Das heißt, man kann mit einer Sprachsteuerung stopp, einfach ihn fernsteuern. Aber, ja, bitte. Ich hoffe, damit funktioniert es besser. Und was ich jetzt mit meinem Doktor mache, ist, ich probiere das noch weiter zu denken und die Systeme komplett automatisiert laufen zu lassen. mit Modellen aus der Bewegungswissenschaften oder aus der Medizin und schaue, dass die Personen wirklich genau die Unterstützung bekommen, die sie brauchen für die richtige Tätigkeit und auch zum Beispiel für Leute, die sowieso schon Rückenbeschwerden haben oder Schulterbeschwerden, mehr Unterstützung oder weniger Unterstützung. Und ich glaube, dass wenn wir an Technik arbeiten, wir mit der Zeit Lösungen finden dafür. Aber gleichzeitig ist es natürlich so, dass alles an technischem Fortschritt auch einen Diskurs braucht. Und dafür sind wir auch heute hier, damit wir und ihr auch darüber nachdenkt, was man mit Technik tun kann und wie sie gut eingesetzt wird, damit wir vielleicht nicht alle mit 107 noch arbeiten müssen. Wow! Darf ich das mal in die Hand nehmen? Ja, bitte. Was für ein fulminanter Start in diesen Zeitraum. Wie ist das, wenn so ein Mensch wie ich das zum ersten Mal verwenden will? Probier es aus. Na lieber nicht. Nicht vor Publikum. Man braucht eine Lernkurve. Man kann es ja nicht sofort verwenden. Ja, deswegen funktioniert es manchmal nicht so gut. Aber ich glaube, es gibt ja auch zum Beispiel passive Systeme, die keinen Motor haben, die sind relativ einfach zu verwenden. Und ansonsten gibt es sehr gute Benutzerhandbücher, die kann man sich durchlesen. Die liest natürlich keiner durch. Aber du hast erwähnt, künstliche Intelligenz ist im Spiel. Ist das auch ein selbstlernendes System? Also lernt das System sich an den Nutzer, die Nutzerin anzupassen oder wird das von euch trainiert? Also das auf jeden Fall nicht. Unser System, ja, jein, das ist auf jeden Fall das Ziel. Wir verwenden verschiedene Algorithmen und verschiedene Ansätze. Das ist so ein bisschen, was wir erforschen, wie sehr die Unterschiede sind zwischen Daten von Einzelpersonen oder verschiedenen. Das heißt, man hat so vortrainierte Modelle auf Daten, die wir mit Firmen und in unserem Labor aufnehmen. Und dann werden die quasi weiter trainiert auf Einzelpersonen für bestimmte Anforderungen. Also Lernkurve auf beiden Seiten vom Nutzer und vom System. So ist es. Was macht das mit einem Menschen, wenn man plötzlich so ein System zur Verfügung hat? Fühlt man sich dann wie ein Superhero und überschätzt sich komplett? Also was macht das mit den Menschen im Arbeitsprozess? Das müssten wir mal einen Kollegen fragen. Ich glaube, zum Teil ja, zum Teil nicht. Es kommt ganz darauf an, weil die kommerziellen Systeme, die es heutzutage gibt, die sind oft auch eben störend, weil wenn man dann irgendeine bestimmte Tätigkeit machen will, die für das Exoskelett nicht spezialisiert ist, dann stört es eigentlich. Das heißt, viele Leute denken vielleicht am Anfang, sie sind ein Superhero und dann sind sie eigentlich der Krüppel auf der Baustelle. Weil die Systeme heute eben noch nicht besonders gut funktionieren. Aber daran forschen wir. Mit dem Blick in die Zukunft wird alles besser. Was für eine spannende Geschichte. Vielen, vielen Dank Katharina Schmerbeck und Benjamin Reimeyer. Danke.