Das Projekt IIP-Ecosphere blickt auf eine erfolgreiche Beteiligung an der Hannover Messe 2023 zurück. Der Niedersächsische Wissenschaftsminister Falko Mohrs und eine hochrangige acatech-Delegation zählten zu den zahlreichen Besuchern, die sich auf dem Messestand von IIP-Ecosphere über den Plattform-Demonstrator zur KI-basierten Qualitätssicherung informierten.
Setzen Produktionsunternehmen auf optische Qualitätssicherung durch künstliche Intelligenz und föderiertes Lernen über Maschinen und Standorte hinweg, ergeben sich neue Produktivitätsvorteile. Davon konnte sich der Niedersächsische Wissenschaftsminister Falko Mohrs am Stand von IIP-Ecosphere auf der Hannover Messe überzeugen. Das KI-Projekt, koordiniert vom Forschungszentrum L3S und dem Institut für Fertigungstechnik und Werkzeugmaschinen (IFW) der Leibniz Universität Hannover, war Aussteller auf dem Niedersachsenstand des Wissenschaftsministeriums. Die KI-Experten von IIP-Ecosphere erläuterten dem Minister die Möglichkeiten der im Projekt entwickelten IIoT-Plattform anhand des Demonstators zur KI-basierten Qualitätssicherung. Im Gespräch mit Dr. Holger Eichelberger (Universität Hildesheim), Dr. Claudia Niederée (L3S), Per Schreiber (IFW) und Dr. Johannes Winter (L3S) zeigte sich der Minister sehr interessiert am Potential des föderierten Lernens, das Dateninhabern ermöglicht, ein gemeinsames Modell zu trainieren, ohne ihre Daten physisch zu teilen.
Das Team von IIP-Ecosphere konnte weitere hochkarätige Gäste auf dem Stand begrüßen, darunter Prof. Wolfgang Wahlster, Gründungsdirektor des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI), Prof. Thomas Weber, Präsident von acatech, und Prof. Henning Kagermann, Kuratoriumsvorsitzender von acatech und mit Wolfgang Wahlster einer der Wegbereiter von Industrie 4.0. Auch sie erhielten einen Einblick in die Möglichkeiten der Plattform von IIP-Ecosphere. Die Plattform zeichnet sich gegenüber vorhandenen Industrie-4.0-Plattformen durch die durchgängige Nutzung der Industrie-4.0-Verwaltungsschale aus − vom Device über Anwendungsservices bis zur Anwendung. Außerdem erlaubt die low-code-basierte Konfiguration eine flexible Anpassung der Plattform an firmenspezifische Anforderungen. Die automatisierte Generierung von Anwendungen aus der Konfiguration sorgt für eine effiziente Entwicklung, robuste Software sowie eine einfache Anpassung.
Datensicherheit durch föderiertes Lernen
Der Plattform-Demonstrator zur Qualitätssicherung besteht aus zwei mit Kameras ausgestatteten Roboterarmen. Das KI-basierte visuelle System erkennt frühzeitig Fehler an Werkstücken, etwa Kratzer oder Formabweichungen. Neu in diesem Jahr: ein zweiter Roboter. Beide Roboter sind in der Lage voneinander zu lernen, ohne dass sie Daten austauschen müssen. Das sogenannte federated learning bedeutet für die KI-Anwender also mehr Datensicherheit. Anwender können die KI auch bei Datenarmut einsetzen, also etwa bei Fehlern, die nur selten auftreten.
Der Umgang mit Daten ist bisher ein Hemmschuh für den Einsatz von KI. Federated learning ermöglicht maschinelles Lernen über Standorte und Firmengrenzen hinweg, etwa zwischen Maschinenbauer und Maschinennutzer, ohne dass Daten ausgetauscht werden müssen. Dadurch wird der Einsatz von KI für Unternehmen interessanter.
