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Künstliche Intelligenz und MRK

KI als Schlüssel zur Kollaboration

15. Dezember 2020, 16:51 Uhr   |  Ian Ferguson

KI als Schlüssel zur Kollaboration
© Lynx Software Technologies

Ian Ferguson, Lynx Software Technologies: »Cobots sind eine aufregende Vision, deren Verheißungen von der sicheren Implementierung der KI abhängen.«

KI-Funktionen können auf erstaunliche Weise ändern, wie Systeme sich verhalten und gesteuert werden. Faszinierend sind dabei die neuen Möglichkeiten der Zusammenarbeit zwischen Computern (Robotern) und Menschen – unter Nutzung der jeweils besten Fähigkeiten.

Das Aufkommen von kollaborativen Robotern (Cobots), die mit Menschen in einem gemeinsamen Raum interagieren oder sicher in unmittelbarer Nähe arbeiten, ist ein wichtiger Schritt. Cobots stehen in krassem Gegensatz zu traditionellen Industrierobotern, die autonom arbeiten und deren Sicherheit durch Schutzräume oder -zäune gewährleistet ist. Cobots machen derzeit nur einen kleinen Prozentsatz des gesamten Robotikmarktes aus, sind jedoch ein Bereich, von dem wir (und viele anerkannte Analysten) glauben, dass er in den nächsten fünf Jahren für Anwendungen in der Fertigung, im Gesundheitswesen und im Einzelhandel rasch wachsen wird. Die Covid-19-Pandemie beschleunigt diesen Trend und sorgt für mehr Akzeptanz für eine verstärkte digitale Transformation und Automatisierung.

Für die Umsetzung komplexer Entscheidungen in Echtzeit benötigen Cobots eine möglichst präzise Steuerung. Künstliche Intelligenz kann die User Experience mit den kollaborativen Robotern verbessern. Als Edge-Geräte müssen die Roboter Entscheidungen selbst treffen können, um die Geschwindigkeit und Latenz zu erreichen, die sie dafür brauchen, mit der durch immer mehr IoT-Sensoren wachsenden Datenmenge fertig zu werden. Die wegweisenderen unter den Fertigungsbetrieben beginnen jedoch, die eigenen Prozesse zu überdenken, um Mensch und Roboter gemeinsam effizienter zu nutzen.

Edge Computing wird einen großen Einfluss auf die Entwicklung der KI haben. Gegenwärtig produziert das Einlernen von KI riesige Datenmengen, die fast ausschließlich in der Cloud implementiert und gespeichert werden. Die Platzierung der Rechenleistung an der Edge ändert die Verarbeitung und ermöglicht es, lokal nach Patterns zu suchen. Dadurch lassen sich die Einlernmodelle weiterentwickeln, um einfacher und effektiver zu werden. Manche Autohersteller haben ihre Qualitätskontrollprozesse durch Inferenz an der Edge erheblich verbessert, weil sie dadurch alle Mängel in Echtzeit erkennen können, bevor das betreffende Produkt auf den Markt kommt.

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2. KI an der Edge

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