Nachgefragt: Wo bleibt die Intelligenz in der Industrie?

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Arbeiten Sie derzeit an KI-Projekten? Und: An welchen?

Johannes Kalhoff: Ja, und das bereits in verschiedenen konkreten Projekten. Der Einsatz von automatisierter und regelbasierter Wissensermittlung verwendet Phoenix Contact in eigenen Prozessen. Darüber hinaus bietet das Unternehmen Kommunikationsmittel zur Bereitstellung von Daten für KI-basierte Dienste auch über Produkte wie die Profi- cloud an.

Benedikt Rauscher: Auch Pepperl+Fuchs verwendet KI in mehreren Projekten, z.B. zur Mustererkennung in Multisensorsystemen.

Thorsten Schröer: Wir arbeiten an einer ganzen Reihe von KI-Projekten, auch im industriellen Umfeld – über die wenigstens können und dürfen wir allerdings sprechen. ABB etwa nutzt die künstliche Intelligenz von IBM Watson, um Fehler mit Hilfe von Echtzeit-Produktionsbildern zu finden, die von einem ABB-System erfasst und anschließend mit IBM Watson loT for Manufacturing analysiert werden. Während die Teile den Herstellungsprozess durchlaufen, macht die Lösung den Hersteller auf Mängel in der Montagequalität aufmerksam und ermöglicht so ein schnelles Eingreifen. Ganz aktuell kommt KI auch im Rotterdam Additive Manufacturing Lab (RAMLAB) zum Einsatz. Im Rotterdamer Hafen, der in den nächsten Jahren mit Hilfe von IBM zum smartesten Hafen der Welt werden soll, wird ein erstes 3D-Druck-Feldlabor für den Druck von Schiffskomponenten entstehen. KI-basierte IBM IoT-Technologien werden dabei in die Produktionsprozesse integriert.

Rahman Jamal: Nun, es sind eher unsere Kunden, die auf Basis unserer Plattform solche Projekte realisieren. Beispiele dafür gibt es in der Tat einige. Die Offenheit unsere Hard- und Softwareplattform gestattet solche Erweiterungen und Implementierungen im Hinblick auf Deep Learning. So gestatten etwa die Labview-basierten Softwarewerkzeuge von Cogito Instruments eine mühelose Integration in die Anwendung. Eine einfache API erlaubt es, Signale einer Kamera, eines Sensors oder über einen Host übertragene Daten innerhalb des Compact-Rio-Systems zu erfassen. Ebenso lassen sich damit Erkennungsmerkmale extrahieren sowie Daten in 256 Byte große Vektoren umwandeln und an das CI9120 senden. Zuerst für das Lernen: Anhand von Referenzvektoren, die von Referenzsignalen erstellt wurden, kann dem Neuron ein Vektor beigebracht werden, dem der Anwender dann außerdem eine Kategorie zuweisen kann. Somit weiß das Neuron, was es lernen soll. Mit Erlernen eines jeden neuen Vektors wird automatisch das Wissen der Neuronen vertieft. Dann für das Erkennen: Das Modul antwortet, ob es den Vektor erkannt hat oder nicht. Ist dies der Fall, gibt es die damit verbundene Kategorie des Vektors aus. Kommen mehrere Kategorien infrage, wird gemeldet, dass es unklar ist, ob ein Vektor wiedererkannt wurde. Hier kann überprüft werden, wie viele Neuronen im Erkennungsprozess einer jeden Kategorie beteiligt waren. Ebenso lässt sich eine Messung mit Distanz für jedes Neuron durchführen, wodurch es möglich ist, herauszufinden, welches das aussagekräftigste Ergebnis ist. Auf diese Weise können die Kriterien verfeinert werden – der Lernprozess findet noch während der Ausführung statt. Nach Abschluss der Lernphase und wenn das System alle übertragenen Vektoren erkennt, lässt sich das interne Wissen auf andere Systeme übertragen und somit replizieren.

Jürgen Wirtgen: Microsofts Vision ist es KI zu demokratisieren, also für jeden einfach nutzbar zu machen. Dementsprechend arbeiten hunderte von Microsoft-Forschern an neuen Verfahren und Algorithmen im Umfeld der künstlichen Intelligenz mit dem Ziel einfach zu nutzende Produkte zu entwickeln. So bieten wir auf Basis von Microsoft Azure z.B. Cognitive Services, Machine-Learning-Dienste und den Azure-Bot-Service an. Zu den Microsoft-Anwendungen, die selbst diese Services nutzen, gehört z.B. Seeing AI, eine Smartphone-App, die Menschen mit eingeschränkten visuellen Fähigkeiten die unmittelbare Umgebung erklärt und ihnen so die Teilhabe am Alltag erleichtert.

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