Um autonome Systeme mit KI einschätzen zu können, müssen sie unabhängig von der Domäne verglichen werden. Teil 5 unserer Serie ‚Autonome Systeme‘ greift den Nutzen einer Gegenüberstellung auf und was es dazu braucht. Katharina Giese und Piet Lipke vom Fraunhofer IOSB-INA erläutern das am Beispiel autonomer Anlagenkomponenten in der Forschungsfabrik SmartFactoryOWL in Lemgo.
Bilder: ©Alexander Limbach/stock.adobe.com
Die Arbeitsgemeinschaft ‚Autonome Systeme‘ der VDI/VDE-Gesellschaft Mess- und Automatisierungstechnik hat zehn Grundsatzfragen zum Thema künstliche Intelligenz und autonome Systeme formuliert. Die fünfte handelt vom Sinn und Nutzen, autonome Systeme zu vergleichen.
Giese: Wenn wir den aktuellen Stand der Technik einschätzen wollen, müssen wir Systeme, die KI einsetzen und autonom sind, sprich selbstbestimmt ihren Lösungsweg suchen, unabhängig von der Domäne vergleichen können. Auf dieser Basis können dann z.B. Felder identifiziert werden, in denen die Forschung intensiviert oder auch übergreifend gebündelt werden kann.
Lipke: Es braucht eine gemeinsame Bewertungsgrundlage, um autonome Systeme vergleichen zu können. Dafür gilt es, Eigenschaften autonomer Systeme zu gruppieren, vergleichbare Eigenschaften in physischen und digitalen Systemen zu finden und auch die Frage zu beantworten, ab wann ein System als autonom gelten soll. Dazu bedarf es eines gemeinsamen Verständnisses des Autonomiebegriffs. In der Automobilindustrie hat man sich bereits auf Metriken geeinigt, um den Grad der Autonomie – von hochautomatisiert bis tatsächlich autonom – zu beschreiben. Die dort beschriebenen Stufen richten sich nach der Notwendigkeit für den Menschen, speziell den Autofahrer, in das Geschehen einzugreifen oder das Auto vollständig zu steuern. Dem stehen Maschinen und Anlagen gegenüber, die nur noch zum Teil oder gar nicht mehr vom Menschen bedient werden. Sind diese schon autonom, wenn sie einem vorgeschriebenen Betriebsablauf folgen? Wenn laut Duden der Begriff Autonomie Selbstständigkeit und Unabhängigkeit bedeutet, dann umfasst das auch die Fähigkeit, auf unerwartete Ereignisse angemessen und nachvollziehbar zu reagieren, um ein vorbestimmtes Ziel zu erreichen.
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Giese: Generalisiert man die Grundstrukturen autonomer Systeme, ergeben sich die Elemente:
Für das Erreichen der Unabhängigkeit ist die Resilienz besonders wichtig. Denn nur so kann das System auf unvorhergesehene Ereignisse und Fehlerzustände angemessen reagieren. Die Strategien umfassen nicht nur die vom Entwickler vorgedachten potenziellen Probleme. Sie schließen auch die Fähigkeit ein, auf unerwartete Ereignisse sowie Ausfälle innerhalb des Systems zu reagieren, entsprechende Failsafe-Strategien zu entwickeln und umzusetzen, um die eigentliche Aufgabe angemessen weiter zu bearbeiten.
Lipke: Um den Grad der Autonomie verschiedener Systeme einschätzen zu können, lässt sich der Umfang der Umsetzung der oben genannten Grundstrukturen autonomer Systeme betrachten. Dazu sind folgende Fragen zu beantworten:
Giese: Als Beispielsystem nehmen wir hier ein wandlungsfähiges Produktionssystem aus der SmartFactoryOWL in Lemgo. Es handelt sich um mobile und modularisierte Betriebsmittel, die über ein Transfersystem verkettet sind. Das Ziel ist eine möglichst ressourceneffiziente Produktion von hoch individualisierten Produkten. Durch ein digitales Produktgedächtnis an den Werkstückträgern kann die Individualisierung ausgelesen werden. Gleichzeitig geben diese Tags Aufschluss über den Erfüllungsgrad des Ziels. Um den Grad der Autonomie zu erhöhen, kann z.B. an den Schnittstellen angesetzt werden. Wenn einzelne Transfermodule ihre Position eigenständig innerhalb des Produktionssystems erkennen, kann das System zunehmend selbstkonfigurierend agieren. Zusätzlich können durch die durchgängige Vernetzung aller am Ziel beteiligten Betriebsmittel die Wartezeiten an Arbeitsplätzen optimiert werden, wenn das Transfersystem die Bearbeitungsreihenfolge innerhalb gewisser Grenzen selbstständig wählen kann. Der Handlungsplan des Produktionssystems, etwa welche Betriebsmittel bei Produktwechsel wann und wo benötigt werden, kann mit Methoden des maschinellen Lernens optimiert werden. Um Ausfällen entgegenzuwirken und neue Betriebsmittel zur Laufzeit einzubinden, können die Betriebsmittel selbstfahrend gestaltet werden. So werden Konfigurationsänderungen durch Produktwechsel oder auch bei Ausfällen innerhalb des Produktionssystems ohne menschliche Eingriffe realisiert.
Katharina Giese, Fraunhofer IOSB-INA Autonome Anlagenkomponenten (Bild: Mischa Gutknecht-Stöhr)
Piet Lipke, Fraunhofer IOSB-INA Autonome Anlagenkomponenten (Bild: Mischa Gutknecht-Stöhr)
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