Intelligente Roboter Machine Learning fördert Kollaboration

In zukünftigen Produktionshallen werden Roboter und Menschen eng zusammenarbeiten.

In zukünftigen Produktionshallen werden Roboter und Menschen eng zusammenarbeiten. Eine Vision die dank maschinellem Lernen Realität werden kann, so Dr. Ahmad Bahai, Technikchef bei Texas Instruments und Direktor des TI Corporate Research, Kilby Labs.

Roboter werden inzwischen seit Jahrzehnten in automatisierten Fabriken eingesetzt und haben ganze Industriezweige vom Automobilbau bis zu Konsumgütern umgeformt. Agieren  traditionelle Industrieroboter bisher stets hinter einer Sicherheitsabsperrung, so arbeiten Ingenieure inzwischen an einer neuen Generation von Robotern, die so konstruiert sind, dass sie lernfähig sind und in Fabriken und Lagern gemeinsam mit Menschen tätig sein können.

Innovative Halbleitertechnik und Internet-basierte künstliche Intelligenz ebnen den Weg für eine neue Generation von Robotern, die ihre Leistungsfähigkeit selbst verbessern können. Sie werden die neue Basis der zukünftigen industriellen Fertigung bilden.

In einem Gespräch mit Stephanie Watts Butler, Planerin für technische Innovationen bei Texas Instruments, geht Dr. Ahmad Bahai im Detail auf das Thema maschinelles Lernen und autonome Systeme in der Industrie ein.

Folgen Sie dem Gespräch und hören Sie, wie künftig Maschinen aus ihren Interaktionen mit der realen Welt um sie herum lernen, mit Menschen zusammenarbeiten und so Einfluss auf Anwendungen nehmen können, deren Spektrum von Automobilen bis zu Produktionsanalgen reicht.

 

 

»Roboter sind heute Teil unseres Lebens«, so Bahai. »In Fabriken und Montagelinien, medizinischen und klinischen Einrichtungen, möglicherweise aber auch zu Hause werden sie Hand in Hand mit Menschen tätig sein.

Damit Roboter in solchen Umfeldern einsetzbar sind, müssen sie eine Menge Intelligenz und umfangreiche sensorische Fähigkeiten mitbringen. Wir sind inzwischen an einem Punkt angelangt, an dem Techniken effizient und erschwinglich für Anwendungen geworden sind, die man sich noch vor wenigen Jahren nicht einmal vorstellen konnte.«

Literatur

[1] Chevrier, M.; Puetz, T.; Mannesson, H.: Machine learning powers autonomous industrial systems. Texas Instruments, Whitepaper, Oktober 2017, www.ti.com/lit/wp/sszy032/sszy032.pdf.

Der Autor

Dr. Ahmad Bahai

ist Cheftechnologe im Vorstand von Texas Instruments sowie Direktor von TI Corporate Research, Kilby Labs, beratender Professor an der Stanford University und IEEE Fellow. Er leitete zuvor als CTO bei National Semiconductor die Forschungslabors. Bis 1997 war Dr. Bahai bei den Bell Laboratories als technischer Leiter der Forschungsgruppe für Kommunikationstechnik und Signalverarbeitung zuständig und war Professor auf Zeit an der University of California, Berkeley. Später gründete er die Firma Algorex, ein IC-Entwicklungsunternehmen spezialisiert auf Kommunikationstechnik und Akustik, das von National Semiconductor gekauft wurde. Dr. Bahai ist Miterfinder der Multiträger-Modulation mit Frequenzspreizung, die in vielen modernen Kommunikationssystemen, wie 4G-Mobilfunk und Power-Line verwendet wird. Er verfasste 1999 das erste Lehrbuch zum Orthogonalen Frequenzmultiplexverfahren (OFDM), arbeitete fünf Jahre als Redakteur für IEEE-Zeitschriften und engagierte sich bis 2011 im technischen Lenkungsausschuss der International Solid-State Circuits Conference (ISSCC).

Dr. Bahai hat mehr als 80 IEEE-/IEE-Publikationen veröffentlicht und hält 38 Patente. Seinem Elektrotechnikstudium (Master of Science) am Imperial College, University of London, folgte die Promotion (Ph.D.), ebenfalls in Elektrotechnik, durch die University of California in Berkeley.