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Autonome Systeme am Werk

Intelligent in die Zukunft

In der Mehrzahl aktueller Trendberichte ist die fortschreitende und umfassende Digitalisierung das entscheidende Element, dass unsere Gesellschaft künftig maßgeblich prägen wird. Die Integration neuer, intelligenter Konzepte und Technologien in die unterschiedlichsten Lebensfelder, sei es in der Produktion, im privaten Umfeld oder in der Medizin, erhält ein immer größeres wirtschaftliches und gesellschaftliches Potenzial. Tragpfeiler dieser Entwicklung sind die Kommunikation über das Internet sowie der Einsatz von intelligenten Technologien und mobilen Endgeräten.




Bild: Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz gGmbH, DFKI.

Im Kontext von Kommunikation über das Internet wird für das produzierende Gewerbe von der vierten industriellen Revolution gesprochen. Industrie 4.0 stützt sich als weltweiter Megatrend auf eine Vielzahl von einzelnen innovativen Zukunftsthemen: Internet-of-Things (IoT), Smart (Big) Data, Smart Services, Machine-to-Machine-Kommunikation, Virtual and Augmented Reality und ihre Integration in sogenannten Cyber-Physical Production Systems (CPPS) beziehungsweise in Smart Factories. Zur Bewältigung der komplexen Herausforderungen in diesen Themengebieten stützen sich Anwender verstärkt auf Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) und auf innovative Forschungsergebnisse.

Autonome Systeme

Industrie 4.0 setzt auf viele vernetzte Systeme, die modular ineinander greifen. Damit diese Einzelsysteme als autonome Systeme fehlerfrei, zielgerichtet und selbstständig zusammenarbeiten können, müssen sie selbstlernfähig, fehlertolerant, proaktiv, kooperativ sowie auch selbsterklärungfähig sein. Sie zeigen damit zahlreiche Merkmale intelligenten Verhaltens (vgl. Wahlster und Kirchner 2015:. Autonome Systeme – Technisch-wissenschaftliche Herausforderungen und Anwendungspotentiale, Issue D-15-04). Autonome Systeme fügen sich einfacher in den Produktionsprozess ein und sichern den Betrieb großer Produktionsanlagen, da sie Schritt für Schritt eingeführt werden können und weitestgehend unabhängig von ihrer Umgebung sind. Ein zentraler Punkt ist ihr flexibles Verhalten, das sich dynamisch an die Situation anpasst und nicht mehr aufwendig vorab programmiert werden muss. Entsprechend der Entwicklung wird eine neue Generation autonomer Systeme zukünftig immer komplexere Aufgaben selbstständig lösen, aus ihrer Umgebung heraus Neues lernen, eigene Entscheidungen treffen und auf unvorhersehbare Ereignisse, wie beispielsweise dem Ausfall von Teilsystemen, reagieren können.

Dreißig Jahre Forschung

Das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) erforscht und entwickelt seit nunmehr fast dreißig Jahren Lösungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz für die Wirtschaft und die Gesellschaft und hat viele dieser Trends mitgestaltet und Standards gesetzt. Der Forschungsbereich Agenten und Simulierte Realität (ASR) von Professor Philipp Slusallek am DFKI unterstützt diese Entwicklung durch das Konzept der intelligenten, simulierten Realität, bei der die Realität im Computer mithilfe der Künstlichen Intelligenz in verschiedenen Szenarien und Ausprägungen simuliert werden kann, um so eine Grundlage für Entscheidungen – auch in Echtzeit – zu bieten. Dabei spielen die Forschungsthemen der Computergrafik für die Visualisierung und Interaktion sowie Multiagentensysteme zur Beschreibung von komplexem und intelligentem (menschlichem) Verhalten eine entscheidende Rolle. Sie werden vervollständigt durch Forschungsaktivitäten im Bereich High-Performance-Computing zur schnellen Berechnung der Simulationen und der IT-Security, da die Systeme oft in Echtzeit mit realen Anlagen sicher über das Internet kommunizieren müssen. Diese Technologien bilden die Basis um den Herausforderungen an IT und KI in der konkreten industriellen Anwendung – insbesondere im Rahmen von Industrie 4.0 und den mit ihr verbundenen Themen – zu begegnen.



Vision einer autonomen Plattform zur Bereitstellung intelligenter Mehrwertdienste aus dem Projekt GuidedAL. Bild: Projektkonsortium Guided AL

In die Praxis übertragen

Hauptaugenmerk liegt auf der Übertragbarkeit der Forschungsergebnisse in die betriebliche Praxis. Zwei Projekte aus dem Forschungsbereich ASR zeigen im Folgenden, welche tragende Rolle die KI zur Entwicklung autonomer Systeme und deren breiter Anwendung in der Gesellschaft spielt. Seit Anfang März 2016 arbeitet der Forschungsbereich ASR im Projekt Guided Autonomic Locations (Guided AL) gemeinsam mit Partnern aus Wissenschaft und Wirtschaft an einer Plattform zur Bereitstellung intelligenter Mehrwertdienste rund um die Gebäudeautomation. Ressourceneffiziente, smarte Gebäude sind technologisch sehr komplexe Systeme, die hohe Anforderungen an die Vernetzbarkeit der Steuerungskomponenten stellen, insbesondere wenn diese Systeme dann flexibel und einfach von verschiedenen Benutzern gesteuert werden sollen.

Um diese Komplexität zu beherrschen und sinnvolle Bedienkonzepte zu ermöglichen, sind intelligente, selbstlernende Systeme notwendig, die entsprechende Konfigurations- und Steuerungsvorgänge, zum Beispiel an Heizungs-, Beleuchtungs- und Multimediaanlagen autonom vornehmen und zugleich den Nutzern größere Einflussmöglichkeiten geben, als dies bei heutigen Lösungen der Fall ist. Heute befindet sich der Markt für Gebäudeautomation im Aufbruch. Zu den seit vielen Jahren etablierten Feldbuslösungen kommen immer neuere, preiswertere und leistungsfähigere Automatisierungslösungen hinzu. Die dadurch größer werdende Zahl voll- oder teilautomatisierter Wohn- und Zweckgebäude bildet einen interessanten Markt für innovative, intelligente Mehrwertdienste, die im Rahmen des Verbundprojektes Guided AL näher untersucht werden.

Der Forschungsschwerpunkt liegt auf dem Design und der Entwicklung einer Serviceplattform für Autonomous-Locations, auf der gebäudeübergreifende, intelligente Dienste erstellt und angeboten werden können. Diese Dienste beziehen sich sowohl auf eine intelligentere Steuerung des Gebäudes selbst, als auch auf intelligente Services für die Nutzer über die Grenzen einzelner Gebäude hinweg. Die Umsetzung im Projekt erfolgt prototypisch anhand von Anwendungsszenarien für die Lebensbereiche Wohnen, Arbeiten, Einkaufen und Gesundheit. Das Vorhaben wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) im Rahmen des Technologiewettbewerbs ‚Smart Service Welt – Internetbasierte Dienste für die Wirtschaft‘ gefördert.

Hierarchien durchbrechen

Ein weiteres Beispiel ist das Projekt Inversiv. Es greift viele Aspekte autonomer Systeme auf, wie die flexible Steuerung der Anlage mittels Durchbrechens der bisher starren Hierarchien der Automatisierungspyramide. Zentrale Punkte sind die Sensordatenerfassung zur interaktiven Visualisierung und Kontrolle der Anlage auch an weit entfernten Punkten der Welt (beispielsweise Remote Maintenance) sowie die autonome, flexible und vorausschauende Überwachung der Anlage mit Methoden der KI. Im Rahmen von Industrie 4.0. ergeben sich hier mit der zunehmenden Automatisierung und Vernetzung neue Möglichkeiten hinsichtlich der schnellen Anpassungsfähigkeit von Produktionsanlagen, aber auch Herausforderungen hinsichtlich einer sicheren und sich an schnell ändernde Konfigurationen anpassende Steuerung und Kontrolle in der Fabrik der Zukunft. Mit Sensoren ausgestattete Cyber-physische Produktionssysteme erzeugen große Mengen an Laufzeitdaten, die bisher ungeahnte Nutzungsmöglichkeiten und Businessmodelle anbieten.

Die performante Analyse solcher komplexen Sensordatenströme in Echtzeit erfordert neue Verfahren zur Zustandsüberwachung, Diagnose und Prognose. Gesamtziel von Inversiv ist die Entwicklung eines Systems zur Erstellung und Überprüfung funktionaler Modelle Cyber-physisch ausgestatteter Produktionsanlagen. Basierend auf von Sensoren bereit gestellten Echtzeitdaten können mit diesen Modellen Prozesse und Zustände simuliert, nachverfolgt, analysiert, vorhergesagt und sogar Schritte zur Behebung von Fehlersituationen durchgespielt werden. In Inversiv wird die Erstellung und Evaluierung von alternativen Anlagenkonfigurationen auf der Grundlage von hybriden Automaten erforscht und die Funktionalität dieser Konfigurationen verifiziert. Dieser Planungsschritt involviert eventuell auch Eingriffe in die Anlage, die durch menschliche oder virtuelle Akteure vorgenommen werden können, zum Beispiel durch Installation eines anderen Anlagenmoduls. Dieses seit Ende 2014 vom BMBF geförderte Projekt wird im Herbst 2017 abgeschlossen und soll praxisnahe Lösungen für die Herausforderungen der vierten industriellen Revolution liefern.


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