Maschinelles Lernen

Intelligente und autonome Roboter sind für die Entwicklung der Industrie 4.0 von essentieller Bedeutung. Sie werden als direkte Interaktionspartner gemeinsam mit dem Mensch Aufgaben lösen und Arbeiten verrichten, die wesentlich komplexer als die heutigen Aufgaben typischer Industrieroboter sind. Dabei müssen sie sich in einer unübersichtlichen und unvorhersehbaren Umwelt zurechtfinden und auf Ereignisse sofort reagieren können. Um diese Umwelt erfassen zu können und Handlungen zu planen, ist die Echtzeitverarbeitung komplexer Sensorinformationen notwendig. Herkömmliche Rechnerarchitekturen stellen sich hierbei als unzureichend heraus. Daher werden am DFKI RIC Hardware-Beschleuniger für die Robotik auf Basis des Datenflussparadigmas entwickelt.

Roboter sollen möglichst flexibel in unterschiedlichen Handlungsumgebungen und -zusammenhängen agieren können. Um das zu realisieren, werden Lernalgorithmen entwickelt, die ein Lernen nach dem Vorbild der Natur ermöglichen. Wenn eine so lernende Maschine einen Schaden verursacht, stellt sich die Frage, wer diesen verantwortet. Es kann eine Grauzone zwischen Produkt- und Halterhaftung entstehen. Ausgehend von Ersetzbarkeitskriterien wird ein konkreter Vorschlag unterbreitet, wie man mit dieser Grauzone umgehen könnte.

Mithilfe der selbstlernenden Suchmaschine wird die Suche nach relevanter Information in Unternehmen verbessert. Dazu werden das Profil des Suchenden und ein zur Suchanfrage gehörender Kontext verwendet. Mithilfe von fallbasiertem Schließen erlernt die selbstlernende Suchmaschine, welche Informationsquellen des Unternehmens für die gegebene Kombination aus Profil und Kontext relevant sind und bevorzugt diese Quellen in der Suche.

Trotz rasanter Entwicklungen im Bereich Automatisierung kommen Maschinen nicht ohne den Menschen aus. Aber wie muss ihre Interaktion gestaltet sein? Welche Prozesse müssen dafür angepasst werden? Diese Ausgabe von Industrie Management liefert Antworten auf diese und weitere Fragen. Erfahren Sie jetzt mehr über lernende Systeme, die autonome Steuerung modularer Produktionsanlagen oder die Intentionserkennung in automatisierten Lagerhallen.