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Thema des ausführlichen und mit vielen Zusatzinfos gespickten Gesprächs: Bereits stellte das Saarbrücker Forscherteam einen Ansatz für Raytracing auf einem Prozessor vor. Doch damals war dafür noch ein In Vancouver schafft dies nun der neue Raytracing-Prozessor ganz alleine. Professor Slusallek und seine Mitarbeiter haben ihren Anteil daran.

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Ruskowski im Interview. Sell Prof. Wir bringen KI in die Produktion, also in die Praxis. Eine Grundla- gentechnologie allein hat keinen Wert — dieser entsteht immer erst durch ihre sinnvolle Anwendung. KI ist eine Technologie, die in der Lage ist, Umgebungsdaten aus einem Produktionsumfeld in allgemeiner Form aufzunehmen, diese zu verarbeiten, daraus Entscheidungen abzuleiten und diese dann wieder in die Produktionsanlage zurückzuspielen.

Hier kommen verschiedenste Basismethoden zum Einsatz, beispielsweise neuro- nale Netze, Expertensysteme, Entscheidungssysteme, angelernte Entscheidungsbäume oder ausprogrammierte Entscheidungs- bäume. KI entsteht beim Einsatz dieser Basismethoden. Dank ihrer können wir heute Anlagen und Maschinen bauen, die sich intelli- gent verhalten. In der Sprache der Produktion ausgedrückt: KI stellt eine sehr verallgemeinerte Regelungstechnik dar. Ein weiterer interessanter Bereich ist die Serviceunterstützung.

Ziel ist es, mit Hilfe von KI-Methoden aus unstrukturierten Datensammlungen diejenigen Informationen herauszuziehen, die für den jeweiligen Einsatzfall relevant sind. Für unsere Forschung sind vor allem zwei Aspekte von KI relevant. Wir analysieren, wie der Arbeitsplatz der Zukunft aussehen muss, damit der Produktionsmitarbeiter bei seinen Tätigkeiten optimal unter- stützt wird. Unsere Themen reichen von der intelligenten Benutzer- führung an Anlagen bis hin zur Erkennung von Benutzertätigkeiten, die automatisiert an die Systeme zurückgemeldet werden.

Wir un- tersuchen sowohl die Aufbereitung von Informationen und Daten aus den Maschinen, als auch das intelligente Verhalten von Maschi- nen, die in der Lage sind, z. Fehlersituationen selbstständig zu er- kennen oder Vorschläge zu unterbreiten, wie eine Fehlersituation behoben werden kann.

Es geht um die automatisierte Auswer- tung von Daten aus Maschinen und Produktionsanlagen. Zuerst müssen Mechanismen in die Maschinen eingebaut werden, um Daten in strukturierter Form zu erfassen. Als diese Anlagen vor vielen Jahren gebaut wurden, waren diese Mechanismen nicht vorgesehen. Wir beschäftigen uns teil- weise mit Anlagen, die noch über analoge und digitale Schnittstel- len verfügen.

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Es kommen Edge-Devices, also kleine Rechner, zum Einsatz, die an den Anlagen nachgerüstet werden können. Sie neh- men Signale auf, um diese in aufbereiteter Form z. Eine Schwierigkeit besteht in der komplexen Semantik: Erst dann kann man diese Daten auch sinnvoll weiterverwenden. Zentral ist hier, fehlerlose von feh- lerhaften Betriebszuständen automatisiert unterscheiden zu kön- nen. Da aber selten Aufzeichnungen über mangelhafte Betriebs- zustände und somit kaum belastbare Daten über Fehlerzustände vorliegen, forschen wir zum Beispiel intensiv daran, wie mit neuro- nalen Netzen auch auf nicht gelabelten Signalen Anomalien er- kannt werden können, um so die erste Stufe der Predictive Maintenance an produzierenden Anlagen anzuwenden.

Seine Forschungsschwer- punkte sind Industriero- boter als Werkzeugma- schinen, Künstliche Intelligenz in der Automatisierungs- technik sowie neuartige Steuerungskonzepte für die Auto- matisierung. Als cyber-physisch bezeichnet man Systeme CPS , bei denen elektromechanische Objekte mit informations- und soft- waretechnischen Komponenten vereint funktional gekapselte Ein- heiten bilden, die zentrale Industrie 4. So können Fehler frühzeitig, zu- verlässig und mit geringem Risiko erkannt werden.


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Ziel war es, die Um- setzung anhand eines Systemdemonstrators vor der weiterführen- den Integration in der Industrie zu testen. Diese Recheneinheiten simulieren dann bei- spielsweise Laser, Fräseinheit oder Förderband. Die einzelnen Mo- dule sind verbunden, kommunizieren untereinander und produzie- ren virtuell. Hennecke dfki. Bergweiler dfki.

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Martin Ruskowski r. Visualisierungs- und digitale Modellierungstechnologien haben bereits Ein- gang in eine Vielzahl von Schlüsselbranchen wie z. Im Gegensatz zur Anwendung bei mechanischen und mechatronischen Komponenten steckt die Simulaon menschlicher Bewegungen noch in den Kinderschuhen. Durch Konzepte und Methoden aus der KI sollen Ansätze entwickelt wer- den, die den Realitätsgrad von Software zur Simulation menschlicher Be- wegungen deutlich steigern. ITEA — derzeit bereits in der 3. Fischer dfki. Baer daimler. Andreas Dengel, demonstrierten Mitarbeiter verschiedene Prototypen für v.

Martin Ruskowski, Dr. Maschinelles Lernen und Intelligente Sensorik. Auf der Agrar- ministerkonferenz sprachen sich die Teilnehmer der Agrar- ressorts des Bundes und der Länder für einen bundesweiten Einsatz der Geobox aus. Aktuell werden die Prinzipien in Rheinland-Pfalz weiterentwickelt. In Begleitung des rheinland-pfälzischen Wissenschafts- ministers Prof. Wolfgang Wahlster und Prof.

Diese anwendungsorientierten Forschungs- und Erprobungslabore bieten eine realitätsnahe Ent- wicklungsumgebung für innovative Systeme und Konzepte, bei- spielsweise neuartige Methoden zur Analyse, Entschlüsselung und Visualisierung der Entscheidungsprozesse tiefer neuronaler Netze. Wir werden weiterhin die Arbeitsbedingungen für Wissen- schaftlerinnen und Wissenschaftler auf dem Gebiet so attraktiv wie möglich gestalten, um das Know-how in Deutschland zu stärken.

Und mit zusätzlichen Professuren für KI soll das wissenschaftliche Fundament erweitert werden. Auch die Anwendung der For- schungsergebnisse werden wir beschleunigen und eine Agentur für Sprunginnovationen an den Start bringen, die sich auch des The- mas KI annehmen wird. Das DFKI ist ein international sichtbarer Leuchtturm, wenn es um digitale Transformation, Zukunftsinnovationen und interdisziplinäre Spitzenforschung geht.

Dass sich dies auszahlt, zeigen die vielen herausragenden Köpfe, die beim DFKI forschen und mit Prei- sen ausgezeichnet werden und nicht zuletzt die in den vergange- nen Jahren erfolgten Ausgründungen. Wolfgang Wahlster, Prof. Andreas Dengel. Detlef Zühlke und Dr. In dem gezeigten Sze- nario eines durchgängigen kollaborativen Arbeitsprozesses verlang- samt ein KUKA iiwa Roboterarm seine Arbeitsgeschwindigkeit, sobald ein Mensch den Schwenkbereich betritt.

Wolfgang Wahlster begleitet. Das System kann je nach Bedarf und situationsabhängig in der Automatisierung skaliert werden. Grundlage dafür bildet der vollständig dezentral gesteu- erte Fertigungsablauf, der durch Cyber-Physische Systeme ermög- licht wird. Nach einem Besuch an der Industrie 4.

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Themen waren Internationalisierung und Standardisierung sowie das Potenzial von Blockchain in der Produktion. Koordiniert werden die Kompetenzen dieser drei For- schungsgruppen unter der Leitung von Dr. Bei bisherigen Einsätzen in realen Katastrophenszenarien wurden Roboter als voll-teleoperierte Werkzeuge eingesetzt. Angestrebt wird eine Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter, bei der Roboter-Operatoren durch autonome Assistenzfunktionen entlas- tet werden.

Damit aus robotischen Werkzeugen echte intelligente Agenten werden können, die sich aktiv an einer Mission beteiligen, müssen sie ein strukturelles Verständnis davon besitzen, was in einer Mission gerade vorgeht, was die Ziele sind, welche Teilaufgabe ein Mensch-Roboter-Team durchführt und mit welchem strategi- schen Konzept das Team sie umsetzt.

Nur mit diesem Verständnis können die Robotersysteme ihre Teil- Aufgaben zielführend erfül- len und sinnvoll die Initiative übernehmen.