Machine Learning for Production ML4P

Im Leitprojekt Machine Learning for Production (ML4P) gehen wir davon aus, dass die Leistung in modernen Produktionsanlagen, sowohl in der Prozess- als auch in der stückgutproduzierenden Industrie, mithilfe von Maschinellem Lernen optimiert werden kann.

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Roboter – zuverlässige Helfer des Menschen

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Care-O-bot 4

Care-O-bot® ist die Produktvision eines mobilen Roboterassistenten zur aktiven Unterstützung des Menschen im häuslichen Umfeld.

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Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich damit beschäftigt, Maschinen mit Fähigkeiten auszustatten, die intelligentem (menschlichem) Verhalten ähneln. Dies kann mit vorprogrammierten Regeln oder durch Maschinelles Lernen erreicht werden. Starke bzw. generelle KI bezeichnet Maschinen, die generalisierende Intelligenz- und Transferleistungen erbringen können und somit nicht nur auf sehr begrenzte, vordefinierte Aufgabenfelder beschränkt sind.

Die Fraunhofer-Verbund Produktion bearbeitet in seinen Instituten Kompetenz- und Forschungsfelder der künstlichen Intelligenz (KI) und deren Anwendungen in den Bereichen Robotik, Bild- und Sprachverarbeitung sowie Prozessoptimierung.  

Die KI-Algorithmen und Systeme von Fraunhofer werden beispielsweise in der Werbebranche, in der Automotive-Industrie, in der industriellen Produktion, in der Medizin und in der Finanzindustrie eingesetzt.

Trends für die Künstliche Intelligenz

© Fraunhofer-Gesellschaft

Mit menschlicher und Künstlicher Intelligenz die Zukunft gestalten

Künstliche Intelligenz (KI), kognitive  Systeme und lernende Maschinen spielen eine entscheidende Rolle in der künftigen Transformation von Wirtschaft und Gesellschaft. Für die internationale Wirtschaft und die industriellen Wertschöpfungsketten bedeutet dies einen grund legenden Strukturwandel – denn diese technischen Systeme sind lernfähig und zunehmend in der Lage, Erlerntes auf neue Situationen zu übertragen. Sie können Prozesse planen, Prognosen treffen und sogar mit Menschen interagieren. Die International Data Corporation rechnet mit weltweiten Ausgaben für kognitive Lösungen in Höhe von 40 Milliarden US-Dollar bis zum Jahr 2020. Der Einsatz neuer Technologien eröffnet nicht nur Chancen, sondern stellt uns alle stets auch vor Herausforderungen. Für eine dauerhafte Technologieführerschaft Deutschlands im Bereich der KI sind nicht nur technologische Lösungen gefragt, sondern auch der gesellschaftliche Dialog. Ängsten und Mythen müssen wissenschaftliche Erkenntnisse entgegengesetzt werden. Maschinen werden unseren Wirkungskreis erweitern, jedoch nicht die Führung übernehmen.

Die Fraunhofer-Gesellschaft entwickelt an vielen Instituten Schlüsseltechnologien der KI und ihrer Anwendungen in Bereichen wie Robotik, Bild- und Sprachverarbeitung sowie Prozessoptimierung. Maschinelle Lernverfahren für die Industrie gehören ebenso dazu wie der Einsatz  kognitiver Systeme in der Cybersicherheit und die notwendige Erforschung künstlicher neuronaler Netze. Unsere Forschung leistet wesentliche Beiträge zur Theorie und ethischen Gestaltung der KI und orientiert sich zugleich eng am praktischen Bedarf der Kunden.

 

Fraunhofer Trendbroschüre: Künstliche Intelligenz

Kollege Roboter in der industriellen Produktion

Und wenn in der industriellen Produktion Mensch und Maschine direkt nebeneinander arbeiten und miteinander kooperieren sollen? Mobile Assistenzroboter müssen auch die Bewegungen des Werkers erkennen und entsprechend ausweichen können. Sie müssen zudem selbstständig entscheiden, welche Aktion notwendig ist, um vielfältige Aufgaben im Umfeld mit dem Menschen durchzuführen. Forscherinnen und Forscher vom Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung IFF entwickeln den mobilen Assistenzroboter ANNIE sowie das komplexe Softwareframework und die Sensordatenverarbeitung, um Aufgaben wie Schrauben, Bohren, Schweißen oder Kleben flexibel durchzuführen. »Mobile Assistenzroboter müssen fehlertolerantes Verhalten aufweisen, um auch in unvorhersehbaren Situationen handlungsfähig zu bleiben«, sagt Christoph Walter vom Fraunhofer IFF, der die Forschungsthemen zur mobilen Assistenzrobotik am Fraunhofer IFF koordiniert und leitet.

Für den Milliardenmarkt kognitiver Systeme besteht noch hoher Forschungs- und Entwicklungsbedarf, große Investitionen sind erforderlich. Fraunhofer ist hier mit den Kernkompetenzen ein bedeutender Systemanbieter. Ziel ist es, Forschung und Entwicklung kognitiver Maschinen als zukunftsweisendes Themenfeld in Deutschland zu fördern, prominent zu platzieren und in Innovationen umzusetzen. Dazu wurde bereits eine Reihe von Kooperationen und Initiativen ins Leben gerufen. So hat die Fraunhofer-Allianz Big Data eine weitreichende Untersuchung zur Marktentwicklung und zum Innovationspotenzial von Künstlicher Intelligenz als intern gefördertes Projekt initiiert. Auch die Young Research Class, das neue Fraunhofer-Karriereprogramm für Nachwuchswissenschaftler, widmet sich dem Thema Kognitive Maschinen. 2017 soll der Machbarkeitsnachweis für die Idee »selbstbestimmt lernender kognitiver Assistenten« erbracht werden. In einem Kooperationsvorhaben zwischen der Fraunhofer-Gesellschaft und der Max-Planck-Gesellschaft zum Thema Maschinelles Lernen will man gemeinsam große, multidimensionale Machine-Learning-Modelle auf die ereignisrelevanten Parameter reduzieren, ohne dabei nennenswerte Qualitätsverluste in Kauf nehmen zu müssen.

Es gibt noch eine Reihe von Fragen zu klären, etwa wie mit ethischen Aspekten umzugehen ist, oder wie sich mit revolutionären Technologien wie neuromorphen Chips die Effizienz der Verfahren weiter steigern ließe. »Alle notwendigen Disziplinen und Kompetenzen sind bei Fraunhofer in hoher Qualität vorhanden«, fasst Professor Jürgen Beyerer vom Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB zusammen. »Jetzt müssen wir die bisher nicht vernetzten Parallelaktivitäten in visionären, symbiotischen Projektteams zusammenführen.«

»Future Work Lab« – Innovationslabor für Arbeit, Mensch und Technik

© Fraunhofer IAO

Wohin entwickelt sich unsere Arbeit? Wie können wir das Potenzial neuer Technologien optimal für unsere Arbeit einsetzen? Die Digitalisierung über die Produktionshallen hinaus hin zu Prozessen und Dienstleistungen wirft viele neue Fragen auf. Antworten und innovative Ansätze bietet das »Future Work Lab«, das gemeinsam mit Prof. Dr. Johanna Wanka, Bundesministerin für Bildung und Forschung, dem Fraunhofer-Vorstand, den Institutsleitern und rund 150 hochkarätigen Gästen aus Politik, Forschung und Wirtschaft eröffnet wurde. In dem Innovationslabor für Arbeit, Mensch und Technik bündeln die Fraunhofer-Institute für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO und für Produktionstechnik und Automatisierung IPA sowie das Institut für Arbeitswissenschaft und Technologiemanagement IAT und für Industrielle Fertigung und Fabrikbetrieb IFF der Universität Stuttgart ihre Kompetenzen rund um die Industrie 4.0.

Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung IFF / Forschungsplattform für mobile Manipulation (ANNIE)

Future Work Lab macht Arbeit 4.0 erlebbar

Künstliche Intelligenz in der Automatisierung

Fraunhofer IPA

© ktsdesign - stock.adobe.com

Mit der Konzentration von Daten über Zeiträume greifen verstärkt Verfahren und Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) bzw. des Maschinellen Lernens (ML) mit erheblichem industriellen Nutzen. Zum einen sind Leistungssprünge in der Nutzung von Maschinen und Anlagen in Bezug auf Qualitätsausbeute, Flexibilität und Effizienz zu erwarten. Zum anderen werden mit KI ausgestattete Roboter vermehrt Einzug in Arbeits- und Alltagsumgebungen halten.

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Künstliche Intelligenz zum Wohl der Gesellschaft gestalten

Lernende Systeme sind der nächste Schritt der Digitalisierung. Sie lösen vorgegebene Aufgaben selbstständig und reagieren auf ihre Umwelt. Das Verhältnis von Mensch und Maschine ändert sich damit grundlegend – und muss im Sinne des Menschen gestaltet werden. Die Plattform Lernende Systeme bringt dazu führende Expertinnen und Experten aus Wissenschaft, Wirtschaft, Politik und zivilgesellschaftlichen Organisationen aus den Bereichen Lernende Systeme und Künstliche Intelligenz zusammen. In thematisch spezialisierten Arbeitsgruppen erörtern sie die Chancen, Herausforderungen und Rahmenbedingungen für die Entwicklung und den verantwortungsvollen Einsatz Lernender Systeme. Aus den Ergebnissen leiten sie Szenarien, Empfehlungen, Gestaltungsoptionen oder Roadmaps ab.

Zur Plattform "Lernende Systeme"

Univ.-Prof. Dr.-Ing. habil. Prof. E. h. Dr. h. c. mult. Michael Schenk, Prof. Dr.-Ing. Fabian Behrendt & Prof. Dr. Dr. h. c. Michael ten Hompel als Mitglieder in der Arbeitsgruppe Mobilität und intelligente Verkehrssysteme