mav 02.2024
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<strong>mav</strong> Innovationsforum 2024<br />
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VOM HYPE ZUM ERFOLGREICHEN TECHNOLOGIETRANSFER<br />
Maschinelles Lernen im<br />
Produktionsumfeld<br />
Künstliche Intelligenz (KI) bietet viele Einsatzmöglichkeiten in der<br />
Produktion. Hier sorgen KI-basierte Technologien vom Wareneingang<br />
bis zur Endprüfung für mehr Autonomie und Effizienz. Auch für<br />
die Metallbearbeitung entstehen KI-basierte Anwendungen.<br />
KI unterstützt<br />
Roboter beim<br />
Bearbeiten von<br />
Oberflächen, sodass<br />
Bauteile<br />
besser wiederverwendet<br />
werden<br />
können.<br />
Foto: Fraunhofer IPA<br />
Der Autor<br />
Prof.<br />
Marco Huber<br />
Abteilungsleiter<br />
Fraunhofer IPA<br />
Der 30. November 2022 ist ein<br />
Meilenstein der KI-Entwicklung:<br />
Der damals vorgestellte Bot<br />
ChatGPT ist die populärste Errungenschaft<br />
des dritten KI-Frühlings,<br />
einer Phase, in der KI umfassende<br />
Entwicklungsfortschritte erzielt<br />
und Anwendungen auf neuem Niveau<br />
und in einer bis jetzt unbekannten<br />
Breite ermöglicht. Entsprechend<br />
euphorisch sind die<br />
Prognosen rund um den KI-Einsatz.<br />
So beziffert Pricewaterhouse-<br />
Coopers das Wachstum des Bruttoinlandsprodukts<br />
allein in<br />
Deutschland bis 2030 durch KI<br />
mit elf Prozent oder 430 Mrd.<br />
Euro.<br />
Seit etwa zehn Jahren kommt dreierlei<br />
zusammen, was die massiven<br />
Fortschritte auch schon vor<br />
ChatGPT ermöglicht hat: die Digitalisierung,<br />
die Vernetzung von<br />
Produktionsmaschinen im Kontext<br />
von Industrie 4.0 sowie leistungsstarke<br />
Sensoren und hohe<br />
Rechenkapazität, sodass die großen<br />
Datenmengen auch verarbeitet<br />
und ausgewertet werden können.<br />
Denn Daten sind der Schlüssel für<br />
den Erfolg des maschinellen Lernens<br />
(ML), also des KI-Teilgebiets,<br />
das aktuell am meisten verbreitet<br />
ist. ML ist ein Oberbegriff von<br />
Verfahren, die Modelle anhand<br />
von Daten und darin identifizierten<br />
Mustern lernen. Das daraus resultierende<br />
Wissen setzen sie für<br />
eine bestimmte Ausgabe ein. Was<br />
früher aufwendig programmiert<br />
werden musste, wird jetzt automatisch<br />
generiert. Gelernt wird anhand<br />
von meist vielen Beispielen<br />
oder Lerndaten und oft in Simulationsumgebungen.<br />
Das spart Res-<br />
52 April 2024
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