Der Roboter lernt selbst

Möglich geworden ist das durch Fortschritte in der Entwicklung künstlicher Intelligenz und ihrem Teilgebiet maschinelles Lernen, die Menschen helfen, mit den Datenmengen umzugehen, die die Industrie 4.0 erzeugt. "Für Menschen ist es schwierig, hier ein analytisches Modell zu finden", sagt Ira Effenberger, stellvertretende Leiterin des Zentrums für Cyber Cognitive Intelligence am Fraunhofer IPA.

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Zudem hat die schiere Datenmenge noch ein anderes Problem: Nicht alle Daten sind gute Daten. In der Produktion entstehen auch Daten, deren Qualität für das maschinelle Lernen nicht ausreicht. Manche sind verrauscht oder es fehlen komplette Datenfelder, weil Sensoren defekt sind oder in der Datenübermittlung Störungen auftreten.

Manchmal tragen Daten auch unterschiedliche Zeitstempel, weil sie von Maschinen erzeugt wurden, deren interne Uhren minimal voneinander abweichen. "Daten sind der Schlüssel für maschinelles Lernen", sagt Huber, "und da gilt das bekannte Prinzip garbage in, garbage out". Anders ausgedrückt: Sind die Daten fehlerhaft, gilt das auch für die Auswertung. Künstliche Intelligenz kann in Zukunft Menschen helfen, die brauchbaren Daten aus dem Ozean von Rohmaterial herauszufiltern.

Diese können dann dazu genutzt werden, einem Roboter seine Aufgaben beizubringen. Möglich wird das wiederum durch Fortschritte im Deep Learning. Dieser Teilbereich des maschinellen Lernens nutzt neuronale Netze und kann große Datenmengen verarbeiten. Hier haben Steigerungen der Rechenleistung, speziell durch das Aufkommen leistungsstarker Grafikkarten, den Einsatz von Deep Learning stark erleichtert. Technische Basis sind künstliche neuronale Netze.

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Künstliche Intelligenz wird erzeugt, indem man Trainingsmethoden benutzt, die auf großen Datenmengen und deren Analyse beruhen. Mit den vorhandenen Informationen und durch das neuronale Netz verknüpft das System das Gelernte mit neuen Inhalten und entwickelt so sein Wissen weiter. Dadurch kann die Maschine Prognosen und Entscheidungen treffen und diese bewerten. Sie werden dann entweder bestätigt oder in einem neuen Anlauf geändert. Der eigentliche Lernprozess geschieht unabhängig von menschlichen Eingriffen.

In der Arena 2036 entstehen neue Fertigungstechnologien

Obwohl diese Technologien bereits auf verschiedenen Feldern angewandt werden, steht die Entwicklung echter kognitiver Produktionsroboter noch am Anfang. Diese Roboter sind aber für die Industrie ein wichtiges Ziel. Werner Kraus, Leiter der Abteilung Roboter- und Assistenzsysteme des Fraunhofer IPA, spricht hier vom "Universal-Roboter als Heiligem Gral der Robotik", Vorbild sei das iPhone mit seiner Funktionsvielfalt.

Die Forschungsfabrik Arena 2036 hat aber durchaus ein Spezialgebiet. Sie ist ausgerichtet auf neue Technologien für die Automobilproduktion.

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 Kognitive Produktionssteuerung: Auf der Suche nach dem UniversalroboterEin Montageband aus einzelnen Modulen 
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