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Glasfasern aus der Optoelektronik in der Fakultät für Elektrotechnik, Informatik und Mathematik, Foto: Universität Paderborn

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Glasfasern aus der Optoelektronik in der Fakultät für Elektrotechnik, Informatik und Mathematik, Foto: Universität Paderborn

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1,9 Millionen Euro vom Bund für Projekt „RAKI“

KI-Verfahren für effizientere Konfiguration von Maschinen

Kundenspezifische Maschinen stellen einen bedeutenden Anteil der Industrieanlagen in Deutschland dar. Ihre Konfiguration ist jedoch mit hohen Kosten verbunden. Wissenschaftler*innen der Universitäten Paderborn und Leipzig wollen gemeinsam mit den Unternehmen AI4BD Deutschland GmbH und der Siemens AG dieses Problem in einem neuen Forschungsprojekt mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) lösen. Seit dem 1. September fördert das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) das Vorhaben für drei Jahre im Rahmen des Technologieprogramms „Smarte Datenwirtschaft“ mit rund 1,9 Millionen Euro.

„Rapide Erklärbare Künstliche Intelligenz für Industrieanlagen“ (RAKI), so lautet der Titel des Projekts, an dem sich neben Forscher*innen der Universität Paderborn und Universität Leipzig ebenso der KI-Software-Hersteller AI4BD Deutschland GmbH als Projektleiter sowie die Siemens AG beteiligen. Um mithilfe von KI Produktionsprozesse zu optimieren, verfolgt die Projektgruppe das Ziel, zwei verschiedene Familien von maschinellen Lernverfahren miteinander zu kombinieren. Die Herausforderung: „Anlagen sind komplexe Modelle, die aufgrund einer Vielzahl von Parametern nicht einfach zu optimieren sind. Für komplexe Problemstellungen haben wir oft nicht genügend Trainingsdaten, mit denen eine KI zuverlässig arbeiten kann“, sagt Prof. Dr. Axel-Cyrille Ngonga Ngomo, wissenschaftlicher Leiter von RAKI und Informatiker an der Universität Paderborn. Induktive logische Programmierung (ILP) und verstärkendes Lernen sollen das nun ändern. Dazu Ngonga Ngomo: „Bei ILP geht es darum, eine Problembeschreibung in eine logische Formel umzuwandeln. Der große Vorteil ist, dass sich diese Formeln direkt in natürliche Sprache umwandeln lassen. Ein wesentlicher Nachteil dieses Verfahrens ist jedoch, dass sich seine Algorithmen auf große Datenmengen nur sehr schwer anwenden lassen.“ Dieses Problem soll das verstärkende Lernen lösen, bei dem ein Computer durch Interaktionen mit seiner Umgebung lernt. „Das berühmteste Beispiel für dieses Verfahren dürfte DeepMinds Computerprogramm „AlphaGo“ sein, welches das Spielen des Brettspiels „Go“ erlernte, indem es gegen sich selbst spielte“, erklärt der Paderborner Wissenschaftler.

Künstliche Intelligenz für den Mittelstand

Mit den beiden kombinierten Verfahren möchten die Projektpartner KI-Lösungen entwickeln, die in der Lage sind, eine Maschine oder Anlage interaktiv zu konfigurieren. Ngonga Ngomo: „Es gibt beispielsweise den Anwendungsfall, dass eine KI eine Anlage so zu konfigurieren hat, dass sie eine vorgegebene Anzahl von Bauteilen pro Minute produziert. Dabei ist es wichtig, dass sie ihre Aktivitäten auch erklären kann – etwa dem jeweiligen Ingenieur oder Anlagentechniker. Eine solche KI muss dann auch so intelligent sein, dass sie bei Unsicherheiten über Fragen und Antworten eine bessere Lösung findet als die bereits vorhandene.“ Dr. Martin Voigt, Geschäftsführer der AI4BD Deutschland GmbH, über den praktischen Nutzen des Vorhabens: „Die im Projekt geschaffenen Lösungen gilt es der deutschen Wirtschaft zu Verfügung zu stellen. Dieser Aufgabe stellen wir uns. Eine Integration der Lösungen in bestehende Produktplattformen soll insbesondere dem deutschen Mittelstand die Möglichkeit der Integration von KI ins Unternehmen ermöglichen.“ Erste Ergebnisse des Projekts werden im Laufe des kommenden Jahres erwartet.

Weitere Informationen

Website des Projekts: https://raki-projekt.de/
Twitter: https://twitter.com/ProjektRaki

Stabsstelle Presse und Kommunikation, Kamil Glabica

Kontakt

Axel-Cyrille Ngonga Ngomo

Prof. Dr. Axel-Cyrille Ngonga Ngomo

Data Science

Zur Person

Die Universität der Informationsgesellschaft