Künstliche Intelligenz ist mittlerweile integraler Teil vieler technischer Systeme. In zahlreichen Anwendungsgebieten eröffnen Künstliche Intelligenz (KI), Maschinelles Lernen, Deep Learning und Neuronale Netze vielversprechende Pfade der Weiterentwicklung. Sie sind Schlüsseltechnologien, damit Systeme autonom reagieren und selbständig aufgrund äußerer Einflüsse Entscheidungen treffen können.

Das Programm

Das Forum Künstliche Intelligenz, welches die Fachmedien Computer&AUTOMATION, Elektronik und Elektronik automotive am 21. April 2021 erneut virtuell veranstalten, beleuchtet dazu die rasanten Entwicklungen in Hard- und Software.

Die Keynote

In diesem Jahr eröffnet Prof. Dr. Marco Huber vom Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA mit seiner Keynote „Zuverlässige KI – Absicherung künstlicher neuronaler Netze“ den virtuellen Expertentreff. Darin geht er auf Anwendungsfälle für KI ein, in denen nicht die die Genauigkeit, sondern die Sicherheit und das Vertrauen in die Algorithmen von enormer Bedeutung sind. In solchen Applikationen ist es wichtig, dass kritische algorithmische Entscheidungen abgesichert werden. In seinem Vortrag betrachtet Prof. Dr. Huber die Aspekte einer zuverlässigen und vertrauenswürdigen KI. Insbesondere wird der Aspekt der Absicherung maschinell gelernter Modelle mit Fokus auf tiefe künstliche neuronale Netze beleuchtet.

Künstliche Intelligenz in der Fabrik

In der Session „KI in der Fabrik“ begrüßen wir unter anderem Dr. Christoph Eichhorn von Sick. In seinem Vortrag „Deep Learning: Vom Hype zum realen Kundennutzen“ erläutert er, wie sein Unternehmen Deep Learning für die Verbesserung eigener Applikationen in der Logistikautomation genutzt hat und dieses Wissen in die Produktentwicklung eingeflossen ist. Anhand von Beispielen zeigt Eichhorn, dass Deep Learning nicht nur geeignet ist, selbst komplexere Aufgaben zu bewältigen, sondern dass durch intuitive Arbeitsabläufe auch die Lösungsentwicklung enorm vereinfacht und beschleunigt wird. Die neuen Deep Learning Werkzeuge sind ohne detaillierte Vorkenntnisse nutzbar und werden somit für einen breiteren Anwenderkreis zugänglich.

3D-Umgebungserfassung für Roboter

Dr. Birgit Hasenberger von BECOM Systems stellt in ihrem Vortrag „3D-Umgebungserfassung für Roboter“ ein System zur Objektklassifizierung und Personenerkennung im Umfeld einer autonomen Maschine vor, das auf Tiefendaten von 3D-Time-of-Flight-Sensoren und künstlicher Intelligenz basiert. Insbesondere autonome Maschinen sind mit einer großen Anzahl neuer Anforderungen konfrontiert, zum Beispiel komplexe Navigations- und Handlingaufgaben, unstrukturierte Umgebungen und die Mensch-Maschine-Kooperation. Das vorgestellte System besteht aus angepassten 3D-Sensormodulen, einer NVIDIA-basierten Recheneinheit und Deep-Learning-Software. Im Rahmen einer Machbarkeitsstudie zur Personen- und Objekterkennung zeigt Dr. Hasenberger den kompletten Workflow von der Erfassung der Trainingsdaten bis zum Deployment für derartige Lösungen mit einer Deep-Learning-Plattform.

Safety und KI - Wie funktioniert das?

Holger Laible von Siemens behandelt in seinem Vortrag „KI-Klassifikationsschema für Safety“ das Spannungsfeld des Einsatzes von künstlicher Intelligenz (KI) im Zusammenhang oder im Rahmen von Sicherheitsanwendungen. Neben der Risikobetrachtung von Applikations-Beispielen wird ein KI-Klassifikationsschema vorgestellt, wie es in der Normungsarbeit (ISO SC42) bereits diskutiert wird. Es werden Denkansätze aufgestellt, welche Aspekte für die weitere Erarbeitung von Empfehlungen und normativen Anforderungen zu betrachten sind und aktuelle Schwerpunkte aus der KI Normung vorgestellt.

Mit KI Fehler vermeiden

Ausschuss und Nacharbeit in Produktion und Montage verursachen Kosten und vermindern die Wettbewerbsfähigkeit. Produkte und Herstellprozesse werden immer komplexer und die Zahl von möglichen Einflussgrößen und Abhängigkeiten wächst. Als Folge nehmen Ausschuss, Nacharbeit und Gewährleistungsrisiken stetig zu. Hier setzt das Forschungsprojekt IntelPromo – Intelligente Produktion und Montage an, welches das Institut für Werkzeugmaschinen und Betriebswissenschaften (iwb) der Technischen Universität München (TUM) in Zusammenarbeit mit Continental und der mts Consulting und Engineering GmbH bis Dezember 2020 durchführt. Durch betriebsparallele automatisierte Prozessüberwachung und die KI-Software Analyser werden potenzielle Fehlermöglichkeiten während des Montageprozesses in Echtzeit erkannt und durch steuerndes Eingreifen verhindert. Das Projekt sowie die Ergebnisse stellt Frank Thurner von Contech Software & Engineering in seinem Vortrag „Schluss mit Ausschuss und Nacharbeit – mit KI Fehler automatisiert vermeiden“ vor.

Mit Cloud- und Edge-Lösungen zur effizienten Produktion

„Intelligente Edge Lösungen für mehr Produktivität und Effizienz in der vorausschauenden Wartung von Maschinen und Systemen“ ist der Titel des Vortrags von Rudolf Krumenacker, Emerson Automation Solutions, ICC Intelligent Platforms. Durch die zunehmende Digitalisierung wird bald jedes Gerät, jede Maschine, jede Anlage, jedes Gebäude über Edge Devices vernetz bzw. mit der Cloud verbunden sein und Unmengen von Daten stehen für eine intelligente Echtzeitauswertung zur Verfügung. Im Vortrag wird aufgezeigt, wie mit intelligenten Edge Devices und Cloud Verbindung diese Datenmenge für eine vorausschauende Instandhaltung und Wartung von Maschinen, Anlagen und Systemen genutzt werden können bzw. heute schon realisiert sind. Des Weiteren wird im Vortrag auch auf die Herausforderungen, Bedeutung und Tragweite von Cyber Security in Verbindung mit Edge und Cloud Computing eingegangen. Der Vortrag wird abgerundet mit einem Ausblick in zukünftig mögliche Szenarien.

Alle Informationen sowie das vollständige Programm des Forum Künstliche Intelligenz finden Sie unter www.forum-ki.eu