Konzepte für maschinelles Lernen
Auch das Themenfeld KI und Machine Learning wurde auf den Stuttgarter Innovationstagen ausführlich behandelt. Dr. Akos Csiszar gab eine Einführung in Grundlagen sowie Modellierung und stellte neue Lösungsmethoden für bekannte Probleme aus der Steuerungs- und Produktionstechnik vor. Auch der Praxisbericht zur Optimierung großer Prozessanlagen von Markus Ahorner behandelte Fragen zum maschinellen Lernen: Wie werden Daten aus der Fabrik sinnvoll aufbereitet? Wie funktionieren neuronale Netze? Und wie führt man ein Optimierungsprojekt mit maschinellem Lernen durch? Dabei verdeutlichte Ahorner an konkreten Großanlagenbeispielen, wie schnell man mit KI in der Fabrik echte Potenziale heben kann. Dass es nicht immer riesige Datenmengen sein müssen, um maschinelles Lernen in der Fertigung gewinnbringend einzusetzen, erläuterte Prof. Sebastian Trimpe. Sein Beispiel des Apollo-Roboters, der lernt, einen Stab in seiner Hand auszubalancieren, belegt, dass intelligente Agenten mit nur wenigen Experimenten gezielt neues Verhalten erlernen können. Der Research Group Leader am Max Planck Institute for Intelligent Systems ging auch auf die Notwendigkeit theoretischer Garantien für die lernbasierte Regelung ein und wie sich diese durch Kombination von Lern- und Regelungstheorie erreichen lassen. Das Thema maschinelles Lernen streifte auch Dr. Florian Wilhelm von Inovex. Weil viele Unternehmen noch damit kämpfen, Data Science in die Praxis umzusetzen, erläuterte er verschiedene Gründe dafür. Seine Botschaft: Reibungen und Probleme auf dem Weg von einem Data-Science-Prototypen zur Produktion sind eher die Regel denn die Ausnahme. Aber es lohne durchaus, gegen diese Schwierigkeiten anzukämpfen.
Live-Demo für maschinelles Lernen
Einen sehr detaillierten Einblick in die Praxis gewährte Alexander Schreiber, Principal Application Engineer bei Mathworks, in einer Live-Demo zu Machine Learning. Er stellte vor, wie sich Matlab für Entwurf, Entwicklung und Implementierung von Computer-Vision- und Deep-Learning-Anwendungen einsetzen lässt. Egal ob auf einem lokalen Rechner, in einem Cluster oder auf eingebetteten Systemen. Die Live Coding Session umfasste Entwurf und Verifikation der Algorithmen in der Software, das Training der Netze sowie die Generierung des Codes.
TSN und 5G
Auch das vieldiskutierte Thema Ethernet TSN wurde in den Vorträgen unter verschiedenen Blickwinkeln behandelt. Eine Einführung kam aus dem Hause ISW – von Florian Frick, der die Gruppe ‚Echtzeitkommunikation und Steuerungshardware‘ am Institut leitet. Weitere Aspekte zu TSN steuerten Marian Ulbricht von InnoRoute und Stephan Kehrer von Belden bei. Sie referierten in ihren Vorträgen über die TSN-Prototyping-Plattform TrustNode sowie Lösungen auf Basis von Ethernet TSN für Brownfield-Anwendungen. Als zukünftigen branchenprägenden Standard ließ der Kongress 5G nicht aus. Dr. Markus Gruber aus der Nokia-Forschungsabteilung Bell Labs betonte, dass es um viel mehr gehe, als nur um den Nachfolger von LTE. Statt höherer Datenrate, stehe es bei der fünften Generation des Mobilfunks im Vordergrund, verschiedene Funktechnologien zusammenzuführen und das Internet der Dinge skalierbar zu machen.
