ROBO.KIWI

Das Leuchtturmprojekt ROBO.KIWI entwickelt neue Ansätze, um das Erfahrungswissen von Pflegefachpersonen langfristig zu sichern und für die Ausbildung nutzbar zu machen. Mithilfe körpernaher Sensorik, Künstlicher Intelligenz und humanoider Robotik werden pflegerische Handlungsroutinen erfasst, analysiert und als interaktive Lernerfahrungen verfügbar gemacht.

Wenn Erfahrung verloren geht

Der demografische Wandel stellt die Pflege vor große Herausforderungen. Bis zum Jahr 2049 könnten in Deutschland je nach Entwicklung zwischen 280.000 und 690.000 Pflegefachpersonen fehlen, während der Bedarf durch eine älter werdende Bevölkerung kontinuierlich steigt. Gleichzeitig verstärken die zunehmenden Arbeitsbelastungen Ausfallzeiten und damit das Problem der Unterversorgung.

Scheiden erfahrene Pflegekräfte aus dem Berufsleben aus, geht mit ihnen jedoch nicht nur Personal. Auch wertvolles Erfahrungswissen droht verloren zu gehen: Bewegungsroutinen, Interaktionsstrategien und situative Entscheidungen, die über Jahre oder Jahrzehnte praktischer Arbeit entstanden sind. Dieses Wissen lässt sich oft nur schwer dokumentieren oder über klassische Lehrformate vermitteln.

Erfahrungswissen für die Pflege von morgen bewahren

Genau hier setzt ROBO.KIWI an. Das Forschungsprojekt untersucht, wie sich pflegerisches Erfahrungswissen mit körpernaher Sensorik erfassen, digital sichern und mithilfe humanoider Robotik für die Ausbildung nutzbar machen lässt.

Ziel ist ein neuartiges Lernsystem, das pflegerische Expertise nicht nur zeigt, sondern körperlich erfahrbar macht. So können Auszubildende von den Erfahrungen langjähriger Pflegefachpersonen profitieren, auch wenn diese nicht mehr direkt zur Verfügung stehen.

Verkörperte KI für die Pflegeausbildung

ROBO.KIWI verbindet Sensorik, Künstliche Intelligenz und humanoide Robotik, um Erfahrungswissen zu sichern und für die Ausbildung nutzbar zu machen. Roboter werden dabei von Werkzeugen zu physischen Lernpartnern. Die entwickelte Methodik dient als technologische Blaupause und soll künftig auch in anderen Bereichen eingesetzt werden können, in denen wertvolles Erfahrungswissen verloren zu gehen droht – etwa in der industriellen Produktion, in Handwerk oder Landwirtschaft.

Erfahrungswissen erfassen und digitalisieren

Reale Pflegehandlungen, etwa Umlagerungen und Transfers, werden mithilfe des körpernahen Sensornetzwerks maphera® erfasst und in einem multimodalen Datensatz dokumentiert.

Der Roboter als Wissensträger

Die erfassten Bewegungs- und Interaktionsdaten werden in ein Datenmodell überführt, kuratiert und zu repräsentativen Referenzbewegungen fusioniert. Anschließend werden sie auf ein humanoides Robotersystem übertragen. 

Der Roboter als Lernpartner

In Ausbildungsszenarien nimmt der Roboter eine Doppelrolle ein: als Pflegefachperson demonstriert er Bewegungsabläufe erfahrener Pflegekräfte, als Pflegeempfangender simuliert er realistische Reaktionen und Widerstände.

Vorgehensweise: Vom Erfahrungswissen zum Lernpartner

Der Ansatz des Projekts ROBO.KIWI verbindet Sensorik, Künstliche Intelligenz und Robotik.

Mithilfe des mobilen, dezentralen Sensornetzwerks maphera® werden physiologische Signale und  über Jahrzehnte optimierte Bewegungsabläufe direkt im Pflegealltag erfasst. Die gewonnenen Daten bilden die Grundlage für einen multimodalen Datensatz, aus dem KI-Verfahren charakteristische Bewegungs- und Interaktionsmuster ableiten.

Im Zentrum des Vorhabens steht das Konzept der Embodied AI (Verkörperte KI). Der humanoide Roboter speichert nicht nur Wissen; er macht es als interaktives Lernmedium körperlich erfahrbar. Er demonstriert als Pflegefachperson kuratierte Bewegungsabläufe und simuliert als Pflegeempfangender realistische Reaktionen und Widerstände.

Die Evaluation erfolgt in sogenannten Skills Lab, einem realitätsnahen Ausbildungs- und Simulationslabor. Dort wird untersucht, wie sich Erfahrungswissen künftig wirksam, praxisnah und sicher vermitteln lässt.

ROBO.KIWI infographic showing how nursing expertise is captured with wearable sensors, analysed through AI, and transferred to humanoid robots for interactive nursing education and training.
© Fraunhofer IIS / KI-gestützte Visualisierung

Fragen und Antworten zu ROBO.KIWI

  • ROBO.KIWI untersucht, wie sich das Erfahrungswissen von Pflegefachpersonen langfristig sichern und für die Ausbildung nutzbar machen lässt. Dazu werden reale Pflegehandlungen mithilfe mobiler, körpernaher Sensorik erfasst, analysiert und auf ein humanoides Robotersystem übertragen. Ziel ist ein neuartiges Lernmedium, das pflegerische Expertise nicht nur dokumentiert, sondern für Auszubildende körperlich erfahrbar macht. So soll wertvolles Erfahrungswissen auch über Generationen hinweg erhalten bleiben.

  • Pflegerisches Erfahrungswissen umfasst mehr als Fach- und Lehrbuchwissen. Dazu gehören auch über Jahre entwickelte Bewegungsroutinen, Interaktionsmuster und situationsabhängige Entscheidungen, die Pflegefachpersonen in ihrem Arbeitsalltag anwenden. Ein wichtiger Bestandteil ist das sogenannte verkörperte Bewegungswissen, etwa bei Mobilisationen, Transfers oder der ergonomischen Unterstützung von Pflegeempfangenden. 

    Dieses Wissen ist häufig implizit im praktischen Handeln verankert und lässt sich nur schwer vollständig beschreiben oder dokumentieren. Geht eine erfahrene Pflegefachperson in den Ruhestand, droht daher auch ein Verlust von Wissen und Fertigkeiten, die für eine qualitativ hochwertige Versorgung von großer Bedeutung sind.

    maphera Sensor Frontend
    © Fraunhofer IIS / Paul Pulkert

    Um dieses Wissen sichtbar und auswertbar zu machen, nutzt ROBO.KIWI das körpernahe Sensornetzwerk maphera®. Die mobile Sensorplattform erfasst Bewegungsabläufe und physiologische Signale direkt im Pflegealltag und ermöglicht eine synchrone, multimodale Datenerfassung unter realen Bedingungen. Die gewonnenen Daten bilden die Grundlage für einen Datensatz, mit dem charakteristische Bewegungs- und Interaktionsmuster analysiert und für die Pflegeausbildung nutzbar gemacht werden können.

  • Künstliche Intelligenz analysiert die mit dem erfassten Sensordaten und identifiziert charakteristische Bewegungs- und Interaktionsmuster erfahrener Pflegefachpersonen. Diese werden zu einem digitalen Wissensmodell zusammengeführt und auf ein humanoides Robotersystem übertragen. So hilft KI dabei, pflegerisches Erfahrungswissen zu sichern und für die Ausbildung nutzbar zu machen.

  • Nein. Der humanoide Roboter in ROBO.KIWI ist nicht als Ersatz für Pflegekräfte gedacht, sondern als interaktiver Lernpartner in der Pflegeausbildung. Er unterstützt dabei, Bewegungsabläufe und Erfahrungswissen erfahrener Pflegefachpersonen zu vermitteln. Menschliche Kompetenzen wie Empathie, Kommunikation und individuelle Fürsorge bleiben auch künftig unverzichtbarer Bestandteil professioneller Pflege. 

    Stattdessen soll der Roboter in sogenannten Skills Labs, realitätsnahen Ausbildungs- und Simulationslaboren für die Pflege, eingesetzt werden. Dort können Auszubildende praktische Fertigkeiten unter sicheren Bedingungen trainieren und von den Erfahrungen langjähriger Pflegefachpersonen profitieren. Ziel ist es, die Pflegeausbildung zu unterstützen und neue Formen des praxisnahen Lernens zu ermöglichen.

  • Pflegefachpersonen erwerben viele wichtige Kompetenzen nicht allein durch Lehrbücher oder die Beobachtung anderer, sondern durch praktische Erfahrung. Zwar haben sich digitale Lernformate wie Videoanwendungen, Virtual Reality (VR) oder Augmented Reality (AR) für die Vermittlung von theoretischem und prozeduralem Wissen bewährt. Sie können jedoch die körperliche Dimension pflegerischer Interaktionen nur eingeschränkt abbilden.

    Genau hier setzt ROBO.KIWI an: Der humanoide Roboter soll pflegerisches Erfahrungswissen nicht nur zeigen, sondern körperlich erfahrbar machen. In realitätsnahen Ausbildungssituationen kann der Roboter Bewegungsabläufe erfahrener Pflegefachpersonen demonstrieren oder als Pflegeempfangender realistische Reaktionen und Widerstände simulieren. So entstehen neue Möglichkeiten, praktische Fertigkeiten unter realitätsnahen und sicheren Bedingungen zu trainieren und bewährte Handlungsmuster langfristig in der Ausbildung zu verankern.

Aktuelles

08. – 10. Oktober 2026

ROBO.KIWI auf der
CURAC 2026

Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Computer- und Roboterassistierte Chirurgie am TUM Klinikum München

1.7.2026

Pressemitteilung zum Projektstart

Sicherung des Erfahrungswissens in der Pflege

Erfahren Sie mehr

 

Plug & Research

maphera®

Dezentrales Sensornetzwerk für die mobile, multimodale Aufnahme physiologischer Daten

 

Motion Lab

Bewegungsdaten für die Forschung

Objektive Analyse von Gang- und Bewegungsmustern für Medizin und Forschung

 

Strategische Forschungsprojekte

Forschung für die Gesundheitsversorgung von morgen