Integration eines Service-Portfolio-Managers (SM) in ein Product-Lifecycle- Management-System (PLM)

In vielen Branchen ist es üblich, dass Produkte oder Dienstleistungen nicht voneinander losgelöst angeboten werden, sondern gemeinsam in einem Produkt-Dienstleistungs-Bündel. Der Kunde hat möglicherweise beim Kauf die Wahl zwischen verschiedenen Produktvariationen, die dem Verkäufer wiederum verschiedene Dienstleistungen ermöglichen. Die Daten aus beiden Bereichen werden in Produkt-Lebenszyklus-Management-Systemen (PLM) bzw. Service-Portfolio-Management-Systemen (SM) verwaltet. Diese Systeme werden in aller Regel durch Software unterstützt. Dass es erhebliche ökonomische Vorteile für ein Unternehmen bietet, die gesamten Lebenszyklen seiner Produkte in einem System zu verwalten, ist erwiesen. Das Gleiche gilt für die elektronische Dienstleistungsverwaltung, die für zahlreiche Firmen bereits zur Notwendigkeit geworden ist. Ein zentrales Paradigma von PLM ist es, alle Unternehmensdaten in einem System zu integrieren. Bisher geschieht das überwiegend nur für Produkte während die Servicedaten-Integration weitgehend übersehen wird. Ziel dieser Arbeit ist es, die Einfachheit durch eine exemplarische Integration aufzuzeigen. Dazu wurde zunächst ein frei verfügbares PLM-Softwaresystem recherchiert und ausgewählt, der Aras Innovator. In dieses sollen die Daten aus dem SM-System „Service-Modeller“ integriert werden. Zu diesem Zweck soll eine Software entwickelt werden, welche die Daten aus dem SM extrahiert und im PLM verfügbar macht. Die Entwicklung fand in PHP statt und nutzt die SOAP-Schnittstellen beider Systeme. Das Ergebnis der Arbeit, das KonverterWerkzeug, erfüllt das gesteckte Ziel und steht als Open-Source-Anwendung online zum Herunterladen bereit

HoME: a Household Multimodal Environment

We introduce HoME: a Household Multimodal Environment for artificial agents to learn from vision, audio, semantics, physics, and interaction with objects and other agents, all within a realistic context. HoME integrates over 45,000 diverse 3D house layouts based on the SUNCG dataset, a scale which may facilitate learning, generalization, and transfer. HoME is an open-source, OpenAI Gym-compatible platform extensible to tasks in reinforcement learning, language grounding, sound-based navigation, robotics, multi-agent learning, and more. We hope HoME better enables artificial agents to learn as humans do: in an interactive, multimodal, and richly contextualized setting.Comment: Presented at NIPS 2017's Visually-Grounded Interaction and Language Worksho

Sim-to-Real Transfer with Neural-Augmented Robot Simulation

International audienceDespite the recent successes of deep reinforcement learning, teaching complex motor skills to a physical robot remains a hard problem. While learning directly on a real system is usually impractical, doing so in simulation has proven to be fast and safe. Nevertheless, because of the "reality gap," policies trained in simulation often perform poorly when deployed on a real system. In this work, we introduce a method for training a recurrent neural network on the differences between simulated and real robot trajectories and then using this model to augment the simulator. This Neural-Augmented Simulation (NAS) can be used to learn control policies that transfer significantly better to real environments than policies learned on existing simulators. We demonstrate the potential of our approach through a set of experiments on the Mujoco simulator with added backlash and the Poppy Ergo Jr robot. NAS allows us to learn policies that are competitive with ones that would have been learned directly on the real robot

Autobots: Latent Variable Sequential Set Transformers

Robust multi-agent trajectory prediction is essential for the safe control of robots and vehicles that interact with humans. Many existing methods treat social and temporal information separately and therefore fall short of modelling the joint future trajectories of all agents in a socially consistent way. To address this, we propose a new class of Latent Variable Sequential Set Transformers which autoregressively model multi-agent trajectories. We refer to these architectures as "AutoBots". AutoBots model the contents of sets (e.g. representing the properties of agents in a scene) over time and employ multi-head self-attention blocks over these sequences of sets to encode the sociotemporal relationships between the different actors of a scene. This produces either the trajectory of one ego-agent or a distribution over the future trajectories for all agents under consideration. Our approach works for general sequences of sets and we provide illustrative experiments modelling the sequential structure of the multiple strokes that make up symbols in the Omniglot data. For the single-agent prediction case, we validate our model on the NuScenes motion prediction task and achieve competitive results on the global leaderboard. In the multi-agent forecasting setting, we validate our model on TrajNet. We find that our method outperforms physical extrapolation and recurrent network baselines and generates scene-consistent trajectories.Comment: 21 pages, 15 figures, 5 table