Wie maschinelles Lernen den Markt verändert

Künstliche Intelligenz hat einen Hype ausgelöst - nicht zum ersten Mal. In der Presse liest man von Durchbrüchen im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere mittels Deep Neural Networks. Beispiele von automatischer Bilderkennung bis zur Weltmeisterschaft im Brettspiel «Go» lassen Erwartungen steigen. Ängste auch? Dieser Beitrag bietet (a) eine Einordnung und Erklärung zu den technologischen Hintergründen, destilliert (b) allgemeine "Lessons Learned" über deren Einsatzmöglichkeiten aus praktischen Beispielen und gibt (c) einen Ausblick, wie sich Markt und Gesellschaft zukünftig verändern könnten

Machine Learning Methods for Product Quality Monitoring in Electric Resistance Welding

Elektrisches Widerstandsschweißen (Englisch: Electric Resistance Welding, ERW) ist eine Gruppe von vollautomatisierten Fertigungsprozessen, bei denen metallische Werkstoffe durch Wärme verbunden werden, die von elektrischem Strom und Widerstand erzeugt wird. Eine genaue Qualitätsüberwachung von ERW kann oft nur teilweise mit destruktiven Methoden durchgeführt werden. Es besteht ein großes industrielles und wirtschaftliches Potenzial, datengetriebene Ansätze für die Qualitätsüberwachung in ERW zu entwickeln, um die Wartungskosten zu senken und die Qualitätskontrolle zu verbessern. Datengetriebene Ansätze wie maschinelles Lernen (ML) haben aufgrund der enormen Menge verfügbarer Daten, die von Technologien der Industrie 4.0 bereitgestellt werden, viel Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Datengetriebene Ansätze ermöglichen eine zerstörungsfreie, umfassende und präzise Qualitätsüberwachung, wenn eine bestimmte Menge präziser Daten verfügbar ist. Dies kann eine umfassende Online-Qualitätsüberwachung ermöglichen, die ansonsten mit herkömmlichen empirischen Methoden äußerst schwierig ist. Es gibt jedoch noch viele Herausforderungen bei der Adoption solcher Ansätze in der Fertigungsindustrie. Zu diesen Herausforderungen gehören: effiziente Datensammlung, die dasWissen von erforderlichen Datenmengen und relevanten Sensoren für erfolgreiches maschinelles Lernen verlangt; das anspruchsvolle Verstehen von komplexen Prozessen und facettenreichen Daten; eine geschickte Selektion geeigneter ML-Methoden und die Integration von Domänenwissen für die prädiktive Qualitätsüberwachung mit inhomogenen Datenstrukturen, usw. Bestehende ML-Lösungen für ERW liefern keine systematische Vorgehensweise für die Methodenauswahl. Jeder Prozess der ML-Entwicklung erfordert ein umfassendes Prozess- und Datenverständnis und ist auf ein bestimmtes Szenario zugeschnitten, das schwer zu verallgemeinern ist. Es existieren semantische Lösungen für das Prozess- und Datenverständnis und Datenmanagement. Diese betrachten die Datenanalyse als eine isolierte Phase. Sie liefern keine Systemlösungen für das Prozess- und Datenverständnis, die Datenaufbereitung und die ML-Verbesserung, die konfigurierbare und verallgemeinerbare Lösungen für maschinelles Lernen ermöglichen. Diese Arbeit versucht, die obengenannten Herausforderungen zu adressieren, indem ein Framework für maschinelles Lernen für ERW vorgeschlagen wird, und demonstriert fünf industrielle Anwendungsfälle, die das Framework anwenden und validieren. Das Framework überprüft die Fragen und Datenspezifitäten, schlägt eine simulationsunterstützte Datenerfassung vor und erörtert Methoden des maschinellen Lernens, die in zwei Gruppen unterteilt sind: Feature Engineering und Feature Learning. Das Framework basiert auf semantischen Technologien, die eine standardisierte Prozess- und Datenbeschreibung, eine Ontologie-bewusste Datenaufbereitung sowie halbautomatisierte und Nutzer-konfigurierbare ML-Lösungen ermöglichen. Diese Arbeit demonstriert außerdem die Übertragbarkeit des Frameworks auf einen hochpräzisen Laserprozess. Diese Arbeit ist ein Beginn des Wegs zur intelligenten Fertigung von ERW, der mit dem Trend der vierten industriellen Revolution korrespondiert

Föderales maschinelles Lernen

Unter dem Begriff föderales Lernen (Federated Learning – FL) wird eine Alternative zu zentralen Ansätzen des maschinellen Lernens (Machine Learning – ML) verstanden. Zentrale ML-Architekturen führen Daten von Nutzer/innen zu einem großen Datenpool zusammen und trainieren auf dieser Grundlage KI-Modelle. Bei FL werden die Rohdaten der Nutzer/innen erst gar nicht an einen zentralen Server übertragen. Vielmehr wird das KI-Modell dezentral auf den jeweiligen Endgeräten der Nutzer/innen trainiert. Lediglich die Ergebnisse des lokal ausgeführten Trainingsprogramms werden anschließend zusammengeführt und für das Training eines zentralen KI-Modells verwendet. Unternehmen wie auch Datenschützer erhoffen sich davon eine höhere Akzeptanz bei Nutzer/innen, womit erhebliche gesellschaftliche und ökonomische Potenziale verbunden wären. Bei Smartphones und Sprachassistenten kommt FL bereits heute zum Einsatz. Im Zusammenhang mit industriellen Services, wie der vorausschauenden Instandhaltung (Predictive Maintenance), sind erste Anbieter am Markt. Für sensible Anwendungskontexte, wie das Gesundheitswesen und die Strafverfolgung, sind entsprechende Systeme in der Entwicklung. Jüngste Forschungsergebnisse deuten darauf hin, dass trotz zusätzlich implementierter Privacymechanismen (z.B. Differential Privacy und homomorphe Verschlüsselung) der Datenschutz durch FL nicht ohne Weiteres zu garantieren ist. Dies stellt Leistungsversprechen von Anbietern und bislang angenommene Vorteile beim Datenschutz grundsätzlich infrage. Sowohl für Unternehmen als auch für politische Entscheider/innen erwächst daraus unmittelbarer Handlungsbedarf

Vorhersage der MOF‐Synthese durch automatisches Data‐Mining und maschinelles Lernen

Trotz großer Fortschritte auf dem Gebiet der metallorganischen Gerüststrukturen (MOF) ist das volle Potential des Maschinellen Lernens (ML) für die Vorhersage von MOF-Syntheseparametern bisher noch nicht erschlossen. In diesem Beitrag wird dargestellt, wie Methoden des ML für die Rationalisierung und Beschleunigung von MOF-Entwicklungsverfahren eingesetzt werden können, indem die Synthesebedingungen der MOFs direkt anhand ihrer Kristallstruktur vorhergesagt werden. Unser Ansatz stützt sich auf: i) die Erstellung der ersten MOF-Synthese-Datenbank durch automatische Extraktion der Syntheseparameter aus der Fachliteratur, ii) das Trainieren und die Optimierung von ML-Modellen mit Daten der MOF-Datenbank und iii) die ML basierte Vorhersage der Synthesebedingungen neuer MOF-Strukturen. Schon jetzt übertreffen die Ergebnisse der Vorhersagemodelle die Vorhersagen menschlicher ExpertInnen, welche in einer Befragung ermittelt wurden. Die automatisierte Synthesevorhersage ist über ein Web-Tool unter https://mof-synthesis.aimat.science verfügbar

Künstliche Intelligenz und Museen – Ein Toolkit

In 2019 the Museums + AI network engaged with 50 senior museum professionals, and leading academics across the UK and US. Alongside these industry focussed events we were delighted to throw open the doors to the public through a series of events called Curator: Computer: Creator that encouraged diverse voices to join the conversation on what AI might look like for museums in the near future in partnership with the Barbican Centre (London), and Cooper Hewitt, Smithsonian Design Museum (NYC). During these workshops and events, we tested, challenged and refined models of practice, workshop formats, and development tools – this toolkit is one of the results of that work. We hope you will use this toolkit when developing future AI projects in your own museum, and signpost colleagues and peers to it as a free resource to support the development of ethically robust project concepts. The toolkit is designed to start a conversation, it does not provide all the answers, or indeed offer solutions, but instead it serves as a foundation for critical engagement with these technologies and the possibilities and challenges that they offer

Identification of Emerging Scientific Topics in Bibliometric Databases

Bibliometrie, Maschinelles Lernen, LDA, Clustering, Neue Themen Abstract = Frühzeitiges Erkennen von aufkommenden Themengebieten in der Wissenschaft unterstützt sowohl Entscheidungen auf individueller als auch öffentlicher Ebene. Viele bestehende Verfahren beschränken sich auf eine retrospektive (Zitations-)Analyse der Publikationsdaten. Das Ziel der vorliegenden Arbeit war deshalb die Entwicklung eines Verfahrens, das zeitnah und neutral sogenannte "emerging topic candidates" aus einem Set von wissenschaftlichen Publikationen auswählt

Identification of Emerging Scientific Topics in Bibliometric Databases

Bibliometrie, Maschinelles Lernen, LDA, Clustering, Neue Themen Abstract = Frühzeitiges Erkennen von aufkommenden Themengebieten in der Wissenschaft unterstützt sowohl Entscheidungen auf individueller als auch öffentlicher Ebene. Viele bestehende Verfahren beschränken sich auf eine retrospektive (Zitations-)Analyse der Publikationsdaten. Das Ziel der vorliegenden Arbeit war deshalb die Entwicklung eines Verfahrens, das zeitnah und neutral sogenannte "emerging topic candidates" aus einem Set von wissenschaftlichen Publikationen auswählt

Proceedings of the 2019 Joint Workshop of Fraunhofer IOSB and Institute for Anthropomatics, Vision and Fusion Laboratory

In 2019 fand wieder der jährliche Workshop des Fraunhofer IOSB und des Lehrstuhls für Interaktive Echtzeitsysteme des Karlsruher Insitut für Technologie statt. Die Doktoranden beider Institutionen präsentierten den Fortschritt ihrer Forschung in den Themen Maschinelles Lernen, Machine Vision, Messtechnik, Netzwerksicherheit und Usage Control. Die Ideen dieses Workshops sind in diesem Buch gesammelt in der Form technischer Berichte