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Künstliche Intelligenz Maschinelles Lernen braucht Big Data

Von Mag. Victoria Sonnenberg 7 min Lesedauer

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Fraunhofer-Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik IPK
GeRotor AG
Verein Deutscher Werkzeug- maschinenfabriken e. V. (VDW)

Als Kerntechnologie der Industrie 4.0 dürften selbst lernende Systeme vor allem dann den Weg in die Fabriken finden, wenn sie schrittweise eingeführt werden und beweisen, dass mit maschinellem Lernen Geld verdient werden kann.

Wenn Maschinen das Lernen erlernen, liegt Faszination dicht bei der Angst.(Bild: Pixabay)
Wenn Maschinen das Lernen erlernen, liegt Faszination dicht bei der Angst.
(Bild: Pixabay)

Als Teilgebiet der künstlichen Intelligenz (KI) ist vor allem machine learning (maschinelles Lernen, ML) für die industrielle Fertigung relevant. ML versetzt Systeme in die Lage, ihre Umgebung zu verstehen, Handlungen zu planen, auf Hindernisse zu reagieren und mit Menschen zu kommunizieren. Dabei lernen Maschinen, anhand von Betriebsdaten und intelligenten Algorithmen eigenständig wiederkehrende Muster und Objekte zu erkennen. Das erlernte Wissen kann dann auf unbekannte und unsortierte Daten angewendet werden. So lassen sich Fehlerquellen identifizieren, Prozesse planen und optimieren, Prognosen erstellen.

Maschinelles Lernen geht nur mit Big Data

Dass Maschinelles Lernen derzeit einen Hype erlebt, obwohl das Konzept eigentlich aus den 80er Jahren stammt, ist den modernen Möglichkeiten der Datenverarbeitung zu verdanken. Erst mit Big-Data-Anwendungen, hohen Rechnerleistungen und riesigen Cloud-Speichern entstand die passende Infrastruktur, die zunächst vor allem Internet-Giganten für sich zu nutzen wussten. Doch die Industrie zieht nach. „Aus der Perspektive der Robotik verfolgen wir sehr aufmerksam, was Akteure im Weltmarkt wie Google und Amazon mit ihren IT-Kompetenzen und Infrastrukturen entwickeln und mit Bezug zur Produktionstechnik erforschen“, bestätigt Prof. Jörg Krüger, Leiter des Geschäftsfelds Automatisierungstechnik des Fraunhofer Instituts für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik (IPK), Berlin. Doch eins zu eins umsetzen lassen sich die Beispiele aus den IT-Konzernen eben nicht ohne weiteres auf industrielle Anwendungen.

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