Selbstlernende Maschinen überwachen Prozesse

Pneumatikroboter trifft künstliche Intelligenz

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Am Beispiel der kollaborativen, weil pneumatisch betriebenen Bionicsofthand zeigt Festo das Potenzial des Machine Learning. Bild: Festo
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Ob Greifen oder selbstlernende Maschinen: Festo treibt die Nutzung von künstlicher Intelligenz und Machine Learning aktiv voran.

Neben den komplexen Cloud-Services sieht Festo großes Potenzial in der KI-basierten Echtzeit-Datenanalyse direkt auf der Feldkomponente (KI on Edge) oder in der Steuerung der Anlage oder eines Produktionswerkes (KI on Premises). Vorteil: Der Anlagenbetreiber behält die volle Hoheit über seine Maschinendaten, die gar nicht erst in eine Cloud verschickt werden müssen. Festo hat dazu mit dem Kauf der Resolto Informatik im April 2018 seine KI-Kompetenz ausgebaut. Resoltos Software Scraitec analysiert Daten in Echtzeit und erkennt Anomalien. Zudem lernt das System durch permanente Datenanalyse kontinuierlich dazu und erweitert seine Wissensbasis.

Zudem zeigt Festo am Beispiel der Bionicsofthand das Potenzial des Machine Learning. Die pneumatisch betriebene Bionicsofthand kann sicher mit dem Menschen interagieren, weil ihre Finger aus flexiblen Balgstrukturen mit Luftkammern bestehen, die von einem speziellen 3D-Textilmantel umschlossen sind.

Für eine Anwendung, bei der die Bionicsofthand einen zwölfseitigen Würfel so drehen soll, dass am Ende eine vorher festgelegte Seite nach oben zeigt, kommt das Reinforcement Learning zum Einsatz, also das Lernen durch Bestärken. Statt einer konkreten Handlung bekommt die Hand lediglich ein Ziel vorgegeben. Dieses versucht sie durch Ausprobieren zu erreichen. Anhand des Feedbacks optimiert sie nach und nach ihre Aktionen, bis sie die gestellte Aufgabe erfolgreich löst. Das Einlernen der dazu nötigen Bewegungsstrategie geschieht in einer virtuellen Umgebung anhand eines digitalen Zwillings.

Festo AG & Co. KG

www.festo.com


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