Interview Martin Hägele, Leiter der Abteilung Roboter- und Assistenzsysteme am Fraunhofer IPA „Simulationen trainieren das maschinelle Lernen“

Interview Martin Hägele, Leiter der Abteilung Roboter- und Assistenzsysteme am Fraunhofer IPA

„Simulationen trainieren das maschinelle Lernen“

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Hintergründe und Tipps zum KI-Einsatz in Robotik und Produktion liefert Martin Hägele, Abteilungsleiter am Fraunhofer IPA.

Autor: Rochus Rademacher

Wo sehen Sie Einsatzmöglichkeiten für KI-Anwendungen in der Produktion?

Hägele: Gerade die Robotik ist ein zentrales Anwendungsgebiet der KI und des Maschinellen Lernens. Und zwar in dreierlei Hinsicht: Erstens ist die Bildverarbeitung eine Schlüsseltechnologie, um Objekte zu identifizieren und zu lokalisieren oder um Umgebungen zu erfassen. Hier optimieren KI-Algorithmen und maschinelles Lernen die Erkennungsleistungen. Zweitens werden KI und maschinelles Lernen zur intuitiven Instruktion von Robotern genutzt und so Programmierzeiten von Industrierobotern verkürzt. Und drittens wird begonnen, KI auch zur Verbesserung der Leistungsfähigkeit des Roboters zu nutzen.

Was wird besser?

Hägele: Genauigkeitssteigerung, Geschwindigkeitsoptimierungen oder Standzeitverbesserung können durch typische Methoden der KI wie genetische Algorithmen oder Verstärkungslernen erzielt werden.

Und wie setzen Sie KI konkret ein?

Hägele: Beispielsweise nutzen wir Methoden des maschinellen Lernens bei der Optimierung unserer Software bp3 zum Griff in die Kiste. Die Software befindet sich in zahlreichen Anwendungen im industriellen Einsatz. Mögliche Optimierungen behandeln nun das Erlernen bisher unbekannter oder komplexer Objekte als Verbesserung zur bisherigen Eingabe mithilfe von CAD-Objektdaten. Ebenso sollen auch unvollständige Sensordaten zu verlässlichen Greif-Hypothesen führen und auch Greifstrategien bei Teilen etwa mit Verhakungsgefahr erlernt werden. Die Lernerfahrung wird größtenteils in Simulationsumgebungen erzielt.

Wie groß ist dabei der Aufwand?

Hägele: Objektkonstellationen und Sensordaten werden erzeugt und in zahlreichen, oft mehreren hunderttausend Beispielgriffen variiert, die in der Realität nicht mit angemessenem Aufwand zu leisten wären. Mit dem Greiferfolg in der Simulationsumgebung wird ein neuronales Netz trainiert, das die Erkennungs- und Greifleistung von bp3 dann perfektioniert. Für andere industrielle Prozesse wie das Schweißen oder die Montage funktioniert das maschinelle Lernen ähnlich, ist aber noch Forschungsthema. Hauptgrund ist, dass hier Simulationen aufwändiger sind.

Wie finde ich als Anwenderunternehmen einen erfolgversprechenden Ansatz, um KI- und ML-Methoden zu etablieren?

Hägele: Initiativen wie das vom Land Baden-Württemberg finanzierte Zentrum für Cyber Cognitive Intelligence (ZCCI) am Fraunhofer IPA sollen Firmen unterstützen, Anwendungsfälle für den Einsatz von KI zu identifizieren und Methoden und Technologien der KI im Praxisalltag erfolgreich zu nutzen. Wir möchten ein Verständnis schaffen, Daten intelligent zu nutzen sowie sicher und rechtskonform zu verwerten.

Wie unterstützt das ZCCI Firmen?

Hägele: Das ZCCI versteht sich als zentrale Anlaufstelle für Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz. Es ist ein Anwendungs- und Expertenzentrum für produzierende Unternehmen und Ausrüster, vom Start-up bis zum Konzern, die dort Technologieberatung und Realisierungsbegleitung erhalten können. Zudem werden Grundlagen und Anwendungen mit KI für die Produktionstechnik, Logistik und Automatisierung erschlossen. Und nicht zuletzt ist der Technologietransfer eine zentrale Aufgabe des ZCCI.

Noch bis Ende dieses Jahres können sich Unternehmen für sogenannte Quick Checks bewerben. Was hat es damit auf sich?

Hägele: Wenn Firmen eine erste Idee oder ein Entwicklungsprojekt für KI in ihrer Produktion haben und ausarbeiten möchten, können sie uns diese vorstellen. In Quick Checks werden die 40 besten Ideen evaluiert und Geschäftsmodelle hierfür entwickelt. In einem weiteren Schritt werden zwölf dieser Ideen in Transferanalysen exploriert und möglicherweise als einer von sechs Demonstratoren realisiert.

Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA

www.ipa.fraunhofer.de

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