In der modernen Fertigung und Automatisierung stoßen traditionelle, regelbasierte Robotersteuerungen an ihre Grenzen. Vor allem bei komplexen, unvorhersehbaren Aufgaben, die menschliches Eingreifen erfordern, bleibt ihr Potenzial oft ungenutzt. Hier kommt die Forschung der isento GmbH ins Spiel, die sich auf den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen konzentriert. Dr. Jürgen Baier und Dirk Schüpferling haben in einem aktuellen Fachartikel „Digitalen Zwilling in der Cloud trainieren“ das Potenzial des maschinellen Lernens zur Entwicklung intelligenter, flexibel agierender Roboter beleuchtet. Ein zentrales Konzept dabei ist der digitale Zwilling, der in der Cloud trainiert wird, um Kosten zu senken und Risiken zu minimieren.
Ausgangslage: Automatisierung und ihre Grenzen
Traditionelle Roboter sind hervorragend darin, standardisierte und repetitive Aufgaben auszuführen. Sie sind jedoch oft überfordert, wenn sie in unstrukturierten oder sich schnell ändernden Umgebungen arbeiten sollen. Solche Szenarien erfordern nicht nur mechanische Präzision, sondern auch eine Art „Intuition“ oder Flexibilität, die bisher dem Menschen vorbehalten war. In der Forschung wird daher intensiv daran gearbeitet, Maschinen intelligenter und kreativer zu machen, um diese Lücke zu schließen.
Maschinelles Lernen als Schlüsseltechnologie
Künstliche Intelligenz (KI) und insbesondere maschinelles Lernen (ML) bieten Lösungen, um Roboter für komplexere Aufgaben zu trainieren. Besonders das Reinforcement Learning hat sich als vielversprechend erwiesen. Dabei lernt ein neuronales Netz, durch Interaktionen mit seiner Umgebung optimale Handlungsstrategien zu entwickeln. Das System erhält Belohnungen für gewünschte Ergebnisse, was die Lernkurve beschleunigt und die Anpassungsfähigkeit erhöht.
Herausforderung: Lernumgebungen und Kosten
Der Lernprozess in realen Umgebungen bringt jedoch erhebliche Herausforderungen mit sich. Zum einen sind die Kosten für die Erstellung und Wartung von Lernumgebungen hoch. Zudem können physische Schäden an den Objekten auftreten, die während des Trainings verwendet werden. Dies führt zu zusätzlichen Kosten und kann den Lernprozess erheblich verlangsamen. Besonders in sicherheitskritischen Bereichen sind Fehler während des Trainings nicht akzeptabel, da sie Menschen oder teure Anlagen gefährden könnten.
Lösung: Der digitale Zwilling
Ein digitaler Zwilling ist eine virtuelle Kopie eines realen Objekts oder Systems, die es ermöglicht, in einer sicheren und kontrollierten Umgebung zu experimentieren. Diese Technologie bietet erhebliche Vorteile: Sie reduziert die Kosten, da keine physischen Komponenten beschädigt werden können, und ermöglicht eine schnelle Skalierung der Lernprozesse. Durch die Erhöhung der Simulationsgeschwindigkeit und die parallele Durchführung von Trainings können große Mengen an Daten generiert werden, was die Effizienz des Lernens erheblich steigert.
TRYB: Eine Plattform für alle
Um den Zugang zu diesen fortschrittlichen Technologien zu erleichtern, hat die isento GmbH die Plattform TRYB – Train Your Bot entwickelt. Diese Plattform zielt darauf ab, die Einstiegshürden für Unternehmen zu senken, die in die Welt des maschinellen Lernens eintreten möchten. TRYB bietet ein intuitives, browserbasiertes Interface, das es ermöglicht, digitale Zwillinge zu erstellen und zu trainieren. Die Plattform basiert auf einer Cloud-Edge-Architektur, bei der die rechenintensiven Aufgaben in der Cloud ausgeführt und die Ergebnisse in Echtzeit visualisiert werden.
Ein beeindruckendes Beispiel zeigt, wie ein vierbeiniger Roboter in TRYB das Laufen lernt. Der Roboter, gesteuert von einem neuronalen Netz, optimiert seine Bewegung durch eine Belohnungsfunktion, die ihn für das Erreichen eines Ziels belohnt. Diese Methode ermöglicht es dem Roboter, Schritt für Schritt effektiver zu werden, ohne dass umfangreiches Vorwissen oder manuelle Anpassungen erforderlich sind.
Ausblick: Die Zukunft der digitalen Zwillinge
Die Entwicklung digitaler Zwillinge und maschineller Lernverfahren schreitet schnell voran. Ein zentrales Ziel ist es, die Simulationen immer realistischer zu gestalten, um die Diskrepanz zwischen virtuellen Trainings und realen Anwendungen zu minimieren. Ein vielversprechender Ansatz ist die Integration von realen Daten in die virtuellen Modelle, um das Training noch präziser und effektiver zu gestalten.
Die Plattform TRYB zeigt, dass der Einstieg in diese Technologien nicht nur großen Konzernen, sondern auch mittelständischen Unternehmen möglich ist. Durch die Senkung der Kosten und die Reduktion der Komplexität können diese Unternehmen ihre Automatisierungsprojekte vorantreiben und gleichzeitig von den Vorteilen der Cloud-basierten Trainingsumgebungen profitieren.
Fazit
Die isento GmbH leistet mit ihrer Forschung und Entwicklung einen wichtigen Beitrag zur Demokratisierung fortschrittlicher Automatisierungstechnologien. Digitale Zwillinge und Plattformen wie TRYB eröffnen neuen Spielraum für Innovationen in der Robotik und darüber hinaus. Unternehmen können damit nicht nur ihre Effizienz steigern, sondern auch völlig neue Geschäftsmodelle erschließen. Die Zukunft der Automatisierung ist nicht nur eine Frage der Technologie, sondern auch der Zugänglichkeit – und hier setzt isento Maßstäbe.
