Künstliche Intelligenz praktisch anwenden

Open Lab Day am 5. Juli 2018 am Fraunhofer IPA

Open Lab Day
Mit KI ausgestattete Roboter werden vermehrt Einzug in alle Arbeits- und Alltagsumgebungen halten und neue Aufgaben übernehmen Bild: Fraunhofer IPA
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Auf dem Weg zu personalisierten Produkten sorgt Künstliche Intelligenz (KI) für einen enormen Produktivitätsschub. Um die Forschung und den Technologietransfer von KI und maschinellem Lernen (ML) voranzutreiben, haben sich Wissenschaftler des Fraunhofer-Instituts für Produktionstechnik und Automatisierung IPA zum Zentrum für Cyber Cognitive Intelligence (ZCCI) zusammengeschlossen. Beim Open Lab Day am 5. Juli 2018 geben sie nicht nur Einblicke in ihre Arbeit, sondern bieten Unternehmensvertretern auch die Möglichkeit, deren Anwendungsideen im Rahmen einer Feldstudie umzusetzen.

Auch bei der Herstellung personalisierter Produkte zu Preisen von Massenware spielen Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eine Schlüsselrolle: „Maschinen und Roboter können unmöglich für jedes einzelne personalisierte Produkt aufwendig umgerüstet und umprogrammiert werden. Sie müssen sich über lernende Algorithmen selbstständig an veränderte Gegebenheiten anpassen können“, sagt Werner Kraus, stellvertretender Leiter der Abteilung Roboter- und Assistenzsysteme am Fraunhofer IPA. Wie das gelingen kann, erforschen Kraus und Wissenschaftler anderer Abteilungen des Fraunhofer IPA. Sie haben sich zu diesem Zweck zum ZCCI zusammengeschlossen. In Vorträgen und anhand verschiedener Demonstratoren präsentieren sie ein breites Spektrum maschineller Lernverfahren für die

  • Robotik – Im Projekt Deep Grasping wenden die Forscher beispielsweise ML auf den Griff-in-die-Kiste an. Dabei werden die nötigen Daten in einer virtuellen Lernumgebung gewonnen und die vortrainierten Neuronalen Netze anschließend auf den realen Roboter übertragen.
  • Optimierung von Produktionsprozessen – Das selbstlernende Analysetool Smarte Systemoptimierung etwa erkennt und meldet selbstständig Fehler und deren Ursachen in laufenden Produktionsprozessen.
  • Umgebungserfassung – In den Projekten Ambos und MonSiKo werden maschinelle Lernverfahren für die Gestenerkennung eingesetzt, um Unterstützung bei manuellen Arbeitsschritten an Behindertenarbeitsplätzen oder Montagearbeitsplätzen zu bieten.
  • Qualitätssicherung – Deep Learning wird beispielsweise für die Bewertung von Laser- Schnittkanten an Blechen mittels Bilddaten eingesetzt. Bewertungskriterien sind hierbei Rauheit und Grate. Auf Basis der Ergebnisse wird anschließend die Optimierung der Schnittkantenqualität durch die Verbesserung der Bearbeitungsparameter erfolgen.

Darüber hinaus haben die Besucher des Open Lab Days die Möglichkeit, mit den anwesenden Wissenschaftlern ihre Ideen zur Anwendung von KI und ML in den vier Bereichen Robotik, Optimierung von Produktionsprozessen, Umgebungserfassung und Qualitätssicherung zu diskutieren und sich um einen der insgesamt 40 Quick Checks zu bewerben. Die Gewinner dürfen ihre Anwendungsidee im Rahmen einer Feldstudie gemeinsam mit den Experten vom Fraunhofer IPA realisieren. Die zwölf vielversprechendsten Anwendungsfälle aus den Quick Checks werden später in Exploring Projects detaillierter untersucht. Schließlich bauen die Experten vom Fraunhofer IPA sechs Anwendungsfälle zu Demonstratoren aus. Denn der Wissens- und Technologietransfer ist die zentrale Aufgabe des ZCCI. bt

http://s.fhg.de/openlabday

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Basierend auf dem brandneuen Standard Wireless-IO-Link zeigt Timo Mauderer, Leiter Vorentwicklung bei der Zimmer Group den intelligenten Roboterflansch, der kabelgebundene mechatronische Greifer mit wireless-IO-Link verknüpft und somit eine externe Roboterverkabelung in vielen Fällen überflüssig macht.

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