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Foto: PopTika | shutterstock.com

Forschungsquartett | Künstliche Intelligenz in der Industrie

Smarte Fabriken

Energiesparender, effizienter, flexibler – die Anwendung von KI in der Industrie soll Fabriken smart machen. Wie funktioniert das konkret und wo liegen die Herausforderungen?

Das Forschungsquartett – dieses Mal in Kooperation mit der Fraunhofer-Gesellschaft

Künstliche Intelligenz in der Industrie

Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) – diese Begriffe haben die meisten Menschen inzwischen schon oft gehört. Und kennen sie auch aus dem Alltag – denn die Technologien kommen in Suchmaschinen, Gesichtserkennung oder etwa bei Empfehlungen von Streamingdiensten zum Einsatz. Das Ganze funktioniert mithilfe der Verarbeitung riesiger Datenmengen. Doch auch für die Industrie und das Ingenieurwesen bietet der Einsatz von KI und ML ein großes Potenzial.

Unzureichende Daten

Ein paar Herausforderungen gibt es aber noch zu meistern. Ein Problem liegt bei der Datenerhebung. Im Gegensatz zu anderen Anwendungsbereichen liegen in der industriellen Produktion oft nur wenige Daten vor, mithilfe derer der Algorithmus der KI lernen kann. In diesen Fällen ist es wichtig, das Wissen aller Expertinnen und Experten einzubeziehen und dieses Vorwissen für Maschinen nutzbar zu machen. Das wird auch Informed Machine Learning genannt.

Das bedeutet, dass Dinge, die ohnehin schon aus vorhandenem Wissen bekannt sind, nicht erst umständlich durch Beobachtung gelernt werden müssen.

Stefan Wrobel, Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS

Stefan Wrobel, Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAISIAIS

Problem der Unvorhersehbarkeit

Eine weitere Herausforderung liegt darin, dass man mit lernenden Systemen schlecht planen kann. Da sie stetig mit Daten gefüttert werden und immer dazu lernen, entwickeln sie erst während des Betriebs ihre finale Funktionalität.

Beim Entwurf einer Brücke weiß der Ingenieur, welche Träger er einbauen muss und was die leisten können. Beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz fehlt diese Planbarkeit im Entwurf.

Jürgen Beyerer, Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB

Jürgen Beyerer, Fraunhofer-Institut für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSBIOSB

Das will die neue wissenschaftliche Disziplin des sogenannten KI-Engineerings ändern. Ziel ist es, Künstliche Intelligenz für Ingenieurinnen und Ingenieure beherrschbar und damit nutzbar zu machen. 

Über Herausforderungen, Chancen und darüber, wie KI schon ganz konkret in Herstellungsprozessen angewendet wird, spricht detektor.fm-Redakteurin Amelie Berboth mit zwei Wissenschaftlern der Fraunhofer-Gesellschaft: Prof. Dr. Jürgen Beyerer, Leiter des Fraunhofer-Instituts für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB in Karlsruhe und Prof. Dr. Stefan Wrobel, Leiter des Fraunhofer-Instituts für Intelligente Analyse- und Informationssysteme IAIS in Sankt Augustin.

Weitere Einblicke in die Welt der Fraunhofer-Wissenschaftlerinnen und -Wissenschaftler gibt es im Fraunhofer-Podcast „Forschung erleben – Zukunft hören“ unter fraunhofer.de/podcast und überall dort, wo es Podcasts gibt.

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