Wieso haben Sie Ihr KI-Knowhow in einer Marke wie Maisart gebündelt?
Pütz: Das Thema künstliche Intelligenz ist von so großer strategischer Bedeutung für uns, dass wir unsere Entwicklungen im Bereich künstlicher Intelligenz leicht verständlich kommunizieren möchten und sie daher in Form einer Marke konsolidiert haben. Damit stellen wir in den Vordergrund, dass Mitsubishi Electric bei diesem wichtigen Thema strategisch unterwegs ist. Ansonsten besteht die Gefahr, dass KI-Technologien in unserem sehr umfangreichen und diversifizierten Portfolio untergehen.
Wird es künftig eigene Maisart-Produkte geben oder ist Maisart dann eine Art Logo für „AI-inside“ wie Intel inside?
Pütz: Hinter Maisart verbirgt sich tatsächlich eine physische Entwicklung, das heißt ein Produkt mit dem Markennamen Maisart. Dieses Produkt soll Schritt für Schritt in die unterschiedlichsten Bereiche implementiert werden.
Haben Sie die Technologie dahinter im eigenen Haus entwickelt?
Pütz: Unsere Strategie ist es, Basistechnologien so weit wie möglich selber zu entwickeln. Und das ist auch bei Maisart der Fall. Dafür unterhalten wir ein globales Netzwerk von Forschungs- und Entwicklungszentren, in Japan, Europa und den USA. Natürlich arbeiten diese Zentren lokal mit Partnern, Universitäten und Instituten zusammen, so dass hier ein großer Wissenspool besteht.
Technisch betrachtet liegen ja die Schwerpunkte von Maisart auf drei Säulen: Deep Learning, Reinforcement Learning und Big Data Analysis. Wo sind hier die Unterschiede?
Pütz: Bei diesen drei Säulen handelt es sich um unterschiedliche Themen. Fangen wir mit der Big Data Analysis an. Die Big Data Analysis verwendet KI-Technologien, um größere Datenmengen entweder offline oder in Echtzeit effizienter analysieren zu können – und mehr noch gleichzeitig auch Schlüsse aus den Daten ziehen zu können. Ein typischer Anwendungsfall ist zum Beispiel Predictive Maintenance: Über die entsprechende Sensorik können wir Maschinenzustände in Echtzeit aufnehmen und mittels KI-Technologien daraus dann Handlungsempfehlungen für den Maschinenbetreiber ableiten. Die Bereiche Reinforcement und Deep Learning sind im Grunde genommen Untermengen des Oberbegriffs künstliche Intelligenz. Dabei handelt es sich um unterschiedliche Algorithmen, die in unterschiedlicher Präzision oder Ausprägung Daten, Maschinenzustände oder generell Situationen analysieren können. Wenn wir den Deep-Learning-Algorithmus betrachten, ist er von der Intensität, mit der die Daten bearbeitet werden, sicher am Weitesten fortgeschritten.
Wenn die vorausschauende Wartung ein wichtiges Einsatzfeld für die Big Data Analysis ist – wo werden dann Technologien wie Reinforcement Learning und Deep Learning eingesetzt?
Pütz: Ein Ausgangspunkt für Deep Learning, und damit letztendlich auch für Maisart, war unter anderem eine automatisierte 3D-Mapping-Technologie für das autonome Fahren. Im Bereich Fabrikautomatisierung ist ein Anwendungsfall für Deep-Learning-Algorithmen die Robotik, zum Beispiel bei Pick-and-Place-Anwendungen. Hier erreichen wir mit dem Einsatz von KI eine wesentlich höhere Produktivität. Diese ermöglicht durch einen eigenständigen Lernprozess eine extreme Effizienz beim Greifen sich bewegender und verschiedenster geformter Objekte.
Wo sehen Sie sonst bevorzugte Einsatzbereiche für Maisart im industriellen Umfeld?
Pütz: Überall da, wo Daten entstehen, die bei richtiger Analyse Rückschlüsse auf Maschinenzustände geben können. Und auf deren Basis sich dann Handlungsempfehlungen ableiten lassen. Zwar wäre die Optimierung einer kompletten Anlage oder einer Fertigungslinie zum heutigen Zeitpunkt zu komplex für unsere Maisart AI, allerdings können wir damit beispielsweise einen kritischen Anlagenteil optimieren. Hier arbeiten wir nach dem japanischen Kaizen Ansatz, der für schrittweise Verbesserung und Perfektionierung steht. Das Große und Ganze vor Augen wird nach jedem Schritt reflektiert, ob die Richtung noch stimmt oder angepasst werden muss.
Wo wird es erste KI-integrierte Produkte geben? In der Robotik oder in der SPS-Welt?
Pütz: Ein Raumklimagerät mit simplerer AI ist bereits in Japan auf dem Markt. Im industriellen Umfeld ist sicherlich der Bereich der Robotik das wichtigste Anwendungsgebiet der Maisart-Technologie, aber auch für industrielle Steuerungen, wie CNC und SPS. Dabei geht es darum, in wie weit wir durch Einsatz von der Maisart-Technologie existierende Control-Algorithmen automatisch anpassen können aufgrund eines veränderten Anlagenteilzustands. Bis dato wird ein Steuerungsalgorithmus geschrieben, der dann stabil bleibt. Ändert sich der Maschinenzustand, lässt sich die Maschine nicht in eine optimale beziehungsweise optimierte Situation fahren. Eine dynamische Anpassung wäre so ein denkbarer Anwendungsfall für unsere compact AI. Dass wir also die Daten die in der Sensorik entstehen aufnehmen, mithilfe unseres Deep-Learning-Algorithmus analysieren und auf Grundlage dieser Analyse den Steuerungsalgorithmus für einen bestimmten Anlagenteil automatisch korrigieren.
Was kann Mitsubishi Electric in Sachen künstliche Intelligenz besser als KI-Größen aus dem IT-Umfeld wie Google und IBM?
Pütz: Es ist schwierig zu sagen, was wir besser oder schlechter können. Wir gehen die Dinge anders an. Wir könnten im Bereich der komplexen KI-Anwendung nicht, was zum Beispiel IBMs Watson kann. Das wollen wir aber auch nicht. Daher arbeiten wir im Rahmen der e-F@ctory Initiative mit diesen Unternehmen zusammen. Wir sind Automatisierungsexperten und ermöglichen es, künstliche Intelligenz lokal einsatzfähig zu machen.
Mitsubishi Electric Europe B.V.
https://de3a.mitsubishielectric.com
Portfolio ausgebaut
Mit der Marke Maisart (Mitsubishi Electric‘s AI creates the State-of-the-Art in Technology) fasst Mitsubishi Electric die ganze Bandbreite seiner künstlichen Intelligenz (KI)-Technologien zusammen.
Zudem bauen die Japaner ihr KI-Portfolio weiter aus:
- So wurde auf Basis von Maisart eine KI-unterstützte Wireless Kommunikationstechnologie für Smartphones, Wearables oder batteriebetriebene Sensoren entwickelt, die verschiedene Frequenzen und Kommunikationsstandards unterstützt und sich selbst optimiert.
- Zudem hat man eine modellgestützte künstliche Intelligenz für selbst lernende Anlagensteuerungen entwickelt. Damit ist keine manuelle Programmentwicklung von Menschenhand mehr erforderlich, um dem System die korrekten Steuerungsaktionen beizubringen.
- Auch nutzt Mitsubishi Electric die Maisart-Technologie für die KI-Implementierung auf Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) mit kleinem Formfaktor. Auf deren Basis lassen sich maßgeschneiderte KI-Anwendungen für Haushaltsgeräte oder extrem detaillierte Karten entwickeln.
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