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Intelligente Maschinensteuerung

In den letzten Jahren haben zwei Begriffe die Welt erobert. Industrie 4.0 und Big Data scheinen heute die einzigen zukunftsfähigen Strategien zu sein. Bei all der Euphorie wird jedoch übersehen, dass beide Begriffe sich eigentlich gar nicht auf Technologien an sich beziehen. So ist die „Industrie 4.0“ ein Kunstwort eines Forschungsprojektes.

Die industrielle Produktion soll mit moderner Informations- und Kommunikationstechnik verzahnt werden. Technische Grundlage hierfür sind intelligente und digital vernetzte Systeme. Wikipedia

Und Big Data beschreibt nur den Ansatz auch Informationen in Prozesse mit einzubeziehen, welche zunächst keinen Zusammenhang zur Fragestellung aufweisen. So ist die momentane Philosophie von so vielen Stellen wie möglich so viele Daten wie möglich zu sammeln und zu verarbeiten. Davon ausgehend, dass die Komplexität weiter zunimmt, ist diese Herangehensweise zwangsläufig zum Scheitern verurteilt (Spektrum der Wissenschaft).

Lösungsansätze aus der Biologie

Betrachtet man die Funktionsweise des Gehirns, so kann man heute sagen, dass es zwar größere Bereiche mit bestimmten Aufgaben, wie der Verarbeitung von Bilddaten, dem Gedächtnis oder der Steuerung unserer Gliedmaßen gibt. Versucht man jedoch, ähnlich einem heutigen Programm, einzelne Funktionen oder Algorithmen zu finden, so scheitert man an dem scheinbar chaotischen neuronalen Netzwerk, welches die Funktionalität abbildet. Die „Rechenleistung“ ist nicht punktuell verteilt, sondern flächig verteilt.

In der letzten Zeit wurden immer wieder größere Erfolge im Bereich des maschinellen Lernens erzielt. So ist es heute möglich, dass Algorithmen erkennen können, ob auf einem Bild ein Hund, eine Katze oder eine Tankstelle abgebildet ist (LeNet). Jedoch scheint sich die Forschung derzeit auf die Verarbeitung von Bilddaten und deren Kategorisierung, so wie das Meistern von komplexen Spielen wie Go (AlphaGo) oder Starcraft (Paper) zu beschränken. Industrienahe Projekte, wie intelligente Steuerungen und deren Algorithmen, werden jedoch kaum entwickelt. Gerade hier verbirgt sich jedoch ein breites praxisnahes Anwendungsgebiet.

Neues Forschungsthema am iPAT

Ein neues Forschungsthema innerhalb des Lehrstuhls soll sich mit den praxisnahen Problemen von intelligenten (maschinell optimierten) Komponenten und Steuersystemen beschäftigen. Hierbei sollen sowohl qualitativ hochwertige Datensätze zum Training von Algorithmen als auch praxisnahe Systeme zur Steuerung von Anlagen durch intelligente Algorithmen entstehen. Im Detail bedeutet dies unter anderem:

  • Komponentenentwicklung mit dezentraler Intelligenz aufbauend auf dem Forschungsprojekt ENPRO
  • Intelligente Sensordatenverarbeitung zur Optimierung der Informationsdichte
  • Dezentrale Steuermechanismen für komplexe Anlagenstrukturen
  • Entwicklung leistungsfähiger Algorithmen für rechenleistungsarme Systeme

Projektbearbeitung:

Thomas Pircher, M. Sc.

  • Tätigkeit: Wiss. Mitarbeiter
  • Adresse:
    Raum 1.624
  • Telefonnummer: +49 9131 85-29456
  • E-Mail: pi@ipat.fau.de

Dominik Haspel, M. Sc.

  • Tätigkeit: Wiss. Mitarbeiter
  • Adresse:
    Raum 1.634
  • Telefonnummer: +49 9131 85-29460
  • E-Mail: has@ipat.fau.de