{"id":5711,"date":"2023-05-11T11:22:01","date_gmt":"2023-05-11T10:22:01","guid":{"rendered":"https:\/\/sensxpert.com\/?post_type=blog&p=5711"},"modified":"2023-12-05T10:40:13","modified_gmt":"2023-12-05T09:40:13","slug":"maschinenlernen-ki-sensxpert","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/sensxpert.com\/de\/blog\/maschinenlernen-ki-sensxpert\/","title":{"rendered":"K\u00fcnstliche Intelligenz und Maschinenlernen: KI bei sensXPERT"},"content":{"rendered":"\n
Die Kunststoffindustrie ist eine von vielen Branchen, die derzeit durch k\u00fcnstliche Intelligenz (KI) revolutioniert werden. Diese revolution\u00e4re Technologie, die vom menschlichen kognitiven Verhalten inspiriert ist, erm\u00f6glicht es Maschinen, Aufgaben wie die Erkennung von Sprache, Bildern und Mustern zu erledigen. Die Anwendungsm\u00f6glichkeiten der modernen KI und des Maschinenlernens (ML) sind weitreichend. In der Kunststoffindustrie kann ihr Einsatz aber auch zu n\u00fctzlichen Entwicklungen wie optimierten Fertigungsprozessen, Kostensenkungen und besserer Teilequalit\u00e4t f\u00fchren. <\/p>\n\n\n\n
Die Begriffe KI und Maschinenlernen werden oft durcheinander gebracht. In diesem Beitrag m\u00f6chten wir erkl\u00e4ren, was hinter diesen Begriffen steckt, den Unterschied zwischen ihnen kl\u00e4ren, verschiedene aktuell verwendete Ans\u00e4tze vorstellen und die Anwendbarkeit von KI und ML in der Kunststoffindustrie beleuchten. <\/p>\n\n\n\n
Dieser Blog-Beitrag ist Teil der Serie \u201eKI bei sensXPERT\u201c. In den ersten beiden Artikeln werden KI, Maschinenlernen und Datenwissenschaften vorgestellt und deren Rolle in der kunststoffverarbeitenden Industrie erkl\u00e4rt. Der letzte Artikel befasst sich mit dem Einsatz von KI bei sensXPERT zur Verbesserung von Fertigungsprozessen, Transparenz und Qualit\u00e4tskontrolle.<\/p>\n\n\n\n<\/figure>\n\n\n\n
Was ist k\u00fcnstliche Intelligenz?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Obwohl der Begriff seit Jahrhunderten in Mythen und Erz\u00e4hlungen vorkommt, wurde der moderne Begriff der k\u00fcnstlichen Intelligenz erstmals in den 1950er Jahren eingef\u00fchrt, als Ergebnis bedeutender Fortschritte in den Bereichen Neurobiologie, Mathematik und Informationstheorie. Seit den 1950er Jahren hat sich die KI enorm weiterentwickelt und eine Vielzahl von Anwendungen und Fortschritten erlebt. Was genau ist also KI? <\/p>\n\n\n\n
Einfach ausgedr\u00fcckt ist k\u00fcnstliche Intelligenz \u2013 ein Teilgebiet der Kognitionswissenschaft \u2013 die Simulation menschlichen kognitiven Verhaltens in Maschinen. Dank der KI sind Maschinen heute in der Lage, verschiedene allt\u00e4gliche Aufgaben zu erledigen, die fr\u00fcher ausschlie\u00dflich dem Menschen vorbehalten waren. <\/p>\n\n\n\n
Dar\u00fcber hinaus kann die KI auch Aufgaben l\u00f6sen, die sich f\u00fcr den Menschen als komplexer erweisen k\u00f6nnten, z. B. das Clustern hochdimensionaler Daten oder die Optimierung von Automobildesigns. K\u00fcnstliche Intelligenz kann durch die Verwendung von vordefinierten Entscheidungsb\u00e4umen sowie durch die Codierung von feststehendem Verhalten erreicht werden. \u00a0<\/p>\n\n\n\n
Da es sich bei der KI um eine \u201eSchl\u00fcsseltechnologie der Zukunft\u201c handelt, ist ihre Entwicklung in erheblichem Ma\u00dfe wirtschaftlich motiviert [1]. Die rasante Beschleunigung der KI-Entwicklung in den letzten Jahren ist jedoch in erster Linie auf Fortschritte bei der Rechenleistung, die Verf\u00fcgbarkeit gro\u00dfer Datens\u00e4tze und Durchbr\u00fcche beim Maschinenlernen und bei Deep-Learning-Algorithmen zur\u00fcckzuf\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n
Was ist Maschinenlernen?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Als Teilbereich der KI erm\u00f6glicht das Maschinenlernen, dass Maschinen aus Daten lernen und ihre Intelligenz entwickeln. Maschinen m\u00fcssen dadurch nicht mehr explizit f\u00fcr die Ausf\u00fchrung bestimmter Aufgaben programmiert werden. <\/p>\n\n\n\n
Bei ML werden Algorithmen zur Analyse und Erkennung von Mustern in Daten verwendet. Maschinen werden dann darauf trainiert, diese Muster zu nutzen und Entscheidungen oder Vorhersagen zu treffen. Nach dem ML-Training sind die Maschinen in der Lage, das erworbene Wissen auf neue Datens\u00e4tze anzuwenden und Vorhersagen zu erstellen.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n<\/figure>\n\n\n\n
Ein wesentlicher Vorteil des Maschinenlernens ist die F\u00e4higkeit, umfangreiche Datens\u00e4tze zu handhaben. Angesichts eines massiven Anstiegs der Datenmengen in den letzten Jahren ist ML ein leistungsstarkes Werkzeug f\u00fcr die Verarbeitung und Analyse von Datens\u00e4tzen, die Gewinnung wertvoller Erkenntnisse und die datengest\u00fctzte Entscheidungsfindung.<\/p>\n\n\n\n
Ans\u00e4tze des Maschinenlernens<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
When it comes to applying machine learning, there are three most commonly used approaches, each with advantages depending on their application. <\/p>\n\n\n\n
Beim \u00fcberwachten Lernen werden dem ML-Algorithmus gekennzeichnete Datens\u00e4tze vorgelegt. Ein \u201e\u00dcberwacher\u201c informiert die Maschine \u00fcber die richtigen Ausgaben oder gew\u00fcnschten Zielgr\u00f6\u00dfen. Die Maschine wird darauf trainiert, bestimmte Muster aus den Eingabedaten abzuleiten und die Beziehung zwischen den Eingabedaten und der Zielausgabe zu erkennen. W\u00e4hrend des Trainings erh\u00e4lt die Maschine R\u00fcckmeldungen zu ihren Antworten und Prognosen, um deren G\u00fcltigkeit sicherzustellen.<\/p>\n\n\n\n
Auf der Grundlage der von der Maschine erworbenen Kenntnisse kann sie genaue Prognosen \u00fcber neue, unbekannte Daten erstellen. G\u00e4ngige Anwendungen von \u00fcberwachtem ML umfassen die Klassifizierung von Gut\/Schlecht-Teilen und die Regression. Beispiele f\u00fcr Anwendungen des \u00fcberwachten Lernens sind die Erkennung der K\u00f6rperhaltung von Menschen und, ganz allgemein, die Erkennung von Objekten. <\/p>\n\n\n\n
Beim un\u00fcberwachten Lernen werden dem ML-Algorithmus Datens\u00e4tze ohne Kennzeichnungen oder Zielvariablen vorgelegt. Die Maschine hat dann die Aufgabe, Schlussfolgerungen zu ziehen und in den umfangreichen Daten Muster zu finden. <\/p>\n\n\n\n
Im Gegensatz zum \u00fcberwachten Lernen erh\u00e4lt die Maschine beim un\u00fcberwachten Lernen keine R\u00fcckmeldungen und ist daher selbst f\u00fcr die Erkennung sinnvoller Muster verantwortlich.\u00a0\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Diese Methode wird h\u00e4ufig f\u00fcr Clustering sowie zur Dimensionalit\u00e4tsreduktion und zur Anomalieerkennung verwendet. Ein Beispiel f\u00fcr die Anwendung des un\u00fcberwachten Lernens sind Empfehlungssysteme, die in vielen Branchen eingesetzt werden, um Anwendern auf der Grundlage ihrer Interessen Vorschl\u00e4ge zu unterbreiten. <\/p>\n\n\n\n
Best\u00e4rkendes Lernen ist ein Ansatz, bei dem die Maschine bzw. der Agent durch Versuch und Irrtum lernt. In diesem Fall ist kein \u00dcberwacher beteiligt. Bei diesem r\u00fcckkopplungsbasierten Ansatz werden die angemessenen Reaktionen des Agenten dadurch best\u00e4tigt, dass er nach Erreichen eines gew\u00fcnschten Ziels belohnt wird. Umgekehrt erh\u00e4lt der Agent \u201eStrafen\u201c, wenn seine Reaktion untauglich ist. <\/p>\n\n\n\n
Anders als beim \u00fcberwachten Lernen gibt es bei diesem Ansatz keine R\u00fcckmeldung, ob eine Aktion \u201erichtig\u201c ist oder nicht. Der Algorithmus muss selbst\u00e4ndig geeignete Strategien ermitteln, indem er verschiedene Ans\u00e4tze erprobt und verfeinert. <\/p>\n\n\n\n
Ziel des best\u00e4rkenden Lernens ist es, einem Agenten beizubringen, optimale Ergebnisse anzustreben und so viele Belohnungen wie m\u00f6glich zu sammeln. Diese ML-Technik wurde unter anderem zur Entwicklung autonomer Agenten f\u00fcr Anwendungen wie selbstfahrende Fahrzeugen eingesetzt. <\/p>\n\n\n\n
Bevor wir uns mit dem Maschinenlernen in der Kunststoffindustrie befassen, lohnt es sich, eine ML-Methode n\u00e4her zu betrachten. <\/p>\n\n\n\n
Was ist Deep Learning?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Deep Learning wird oft mit dem Maschinenlernen verwechselt, ist aber kein Synonym daf\u00fcr, sondern lediglich ein Teilgebiet davon. Beim Deep Learning werden neuronale Netze mit mehreren Schichten verwendet, um Modelle zu erstellen und komplexe Probleme oder Aufgaben zu l\u00f6sen. <\/p>\n\n\n\n
Was das tiefgehende Lernen ausmacht, sind die verschiedenen Schichten, aus denen sich die neuronalen Netze zusammensetzen und die ihre F\u00e4higkeit erweitern k\u00f6nnen, um komplexe Berechnungen durchzuf\u00fchren und genaue Ergebnisse zu erzielen.\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Bei anderen, bisher verbreiteten ML-Methoden mussten die Merkmale in den verwerteten Daten manuell erkannt werden. Deep Learning bietet den Vorteil, dass es in der Lage ist, Merkmale in den Daten selbstst\u00e4ndig zu erkennen. \u00a0<\/p>\n\n\n\n
Im Gegensatz zu traditionelleren Modellen des Maschinenlernens, wie z. B. Random Forest oder Support Vector Machine, erfordern Deep-Learning-Modelle im Allgemeinen eine erhebliche Menge an Daten. Dies macht Deep Learning nicht nur teurer, sondern auch sehr schwierig zu trainieren und anzuwenden. <\/p>\n\n\n\n
Gleichzeitig erfreut sich dieses Teilgebiet des ML gro\u00dfer Beliebtheit, da es in der Lage ist, einige der kompliziertesten Probleme in verschiedenen Industriezweigen anzugehen und zu l\u00f6sen. Die Kunststofffertigung ist eines davon.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Anwendung von ML in der Kunststoffindustrie<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Die Kunststoffindustrie ist sehr umfangreich und h\u00e4ngt stark von Prozessstabilit\u00e4t und -simulation, Materialcharakterisierung und -modellierung sowie von der Verf\u00fcgbarkeit qualifizierter Arbeitskr\u00e4fter ab. Um eine qualitativ hochwertige Fertigung zu gew\u00e4hrleisten, ist es unerl\u00e4sslich, die verschiedenen Prozessparameter, Abweichungen und Verbesserungsm\u00f6glichkeiten zu kennen. <\/p>\n\n\n\n
\u00dcber alle Fertigungsstufen hinweg \u2013 von der Lieferung von Rohstoffen und der Fertigung von Teilen bis hin zum Vertrieb \u2013 sind Effizienz und Nachhaltigkeit allumfassende Ziele.\u00a0\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n
Hier kommt das Maschinenlernen ins Spiel. ML-Algorithmen k\u00f6nnen in der Robotik f\u00fcr die industrielle Automatisierung eingesetzt werden. Dar\u00fcber hinaus kann ML bei der Prozesssteuerung Echtzeit-Einblicke in das Materialverhalten und die Prozessverl\u00e4ufe bieten. Eine Kombination aus Materialwissenschaft und ML-Algorithmen kann bei der Optimierung von Fertigungsprozessen eine wichtige Rolle spielen. <\/p>\n\n\n\n
Der Einsatz k\u00fcnstlicher Intelligenz in der Fertigung kann eine erhebliche Herausforderung darstellen, da die Modelle f\u00fcr bestimmte Maschinen, Materialien und Umgebungen angepasst werden m\u00fcssen. Die Anwendung dieser Modelle ist jedoch durchaus m\u00f6glich, insbesondere in Zusammenarbeit mit KI-Experten, Spezialisten und Datenwissenschaftlern. <\/p>\n\n\n\n
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