MAGAZIN PORTRÄT Hartmut Pütz erklärt im Gespräch mit der Redaktion, warum Mitsubishi Electric sein KI-Know-how in der Marke Maisart gebündelt hat sis an. In diesem Bereich haben wir Ende letzten Jahres unsere MELIPC-Serie für Anwendungen zur Fertigungsautomatisierungssteuerung (FA) und für Edge Computing vorgestellt. Gleichzeitig dienen diese Geräte zur Real Time Data Analysis. Big Data Analysis oder Echtzeitdatenanalyse gehört im erweiterten Sinn in den Bereich Künstliche Intelligenz. Das heißt, die Echtzeitdatenanalyse oder Big Data Analysis verwendet Künstliche-Intelligenz (KI)- Technologien, um größere Datenmengen entweder offline oder in Echtzeit effizienter analysieren zu können – und mehr noch gleichzeitig auch Schlüsse aus den Daten ziehen zu können. Ein typischer Anwendungsfall ist zum Beispiel Predictive Maintenance. Über die entsprechende Sensorik können wir zum Beispiel unterschiedliche Maschinenzustände in Echtzeit aufnehmen und dann mittels Künstliche-Intelligenz (KI)- Technologie, also in unserem Fall mithilfe von Maisart, den aktuellen Maschinenzustand erkennen und daraus dann Handlungsempfehlungen für den Maschinenbetreiber ableiten. Die Bereiche Reinforcement und Deep Learning sind im Grunde genommen Untermengen des Oberbegriffs Künstliche Intelligenz. Dabei handelt es sich um unterschiedliche Algorithmen, die in unterschiedlicher Präzision oder Ausprägung Daten, Maschinenzustände oder generell Situationen analysieren können. Wenn wir den Deep-Learning-Algorithmus betrachten, ist er von der Intensität, mit der die Daten bearbeitet werden, sicher am Weitesten fortgeschritten. Reinforcement Learning ist eine Ebene, je nach Perspektive, oberhalb oder unterhalb des Deep Learning. Das heißt, der zugrundeliegende Algorithmus geht nicht so ins Detail wie ein Deep-Learning-Algorithmus. Unser Deep-Learning-Ansatz beinhaltet einen Machine- Learning-Algorithmus der neurale Netzwerke kompakter und effizienter simuliert, indem dieser nur auf die wahrscheinlichsten und relevantesten Möglichkeiten für die jeweilige Anwendung fokussiert ist, anstelle alle Möglichkeiten zu evaluieren. Bild: Stefan Telaar/Konradin Mediengruppe Mitsubishi vereint KI unter der Marke Maisart Mit seiner Marke „Maisart“ bildet Mitsubishi Electric die Bandbreite seiner künstlichen Intelligenz (KI)-Technologien ab. „Maisart“ ist die Abkürzung für „Mitsubishi Electric‘s AI creates the State-of-the Art in technology“ und steht für den Beitrag, den Mitsubishi Electrics KI in der Entwicklung moderner Technologie leistet. Unter dem Unternehmensgrundsatz „Original AI technology makes everything smart“ (KI-Technologie macht alles „smart“) nutzt das Unternehmen eigene KI-Technologie und Edge Computing, um intelligentere Produkte und höhere Sicherheit, Benutzerfreundlichkeit und mehr Komfort im Alltag zu schaffen. Es wird erwartet, dass die neue Marke im Bereich der künstlichen Intelligenz eine höhere Aufmerksamkeit für die Initiativen des Unternehmens schafft und einen vielseitigen Einsatz in verschiedenen Geschäftsfeldern, darunter auch in der Informationsverarbeitung, erzielt. Der weltweite Markt für KI hatte im Jahr 2015 einen geschätzten Wert von 35 Milliarden US- Dollar (ca. 29,2 Milliarden Euro). Laut Ernst & Young Institute Co., Ltd. ist mit einem jährlichen Wachstum von durchschnittlich 30 Prozent zu rechnen. Der Schwerpunkt der originalen KI-Technologien von Mitsubishi Electric liegt auf kompakten Deep Learning-Algorithmen und maßgeblichem Know-how im Hinblick auf effizientes Reinforcement Learning und leistungsstarke Big-Data-Zeitreihenanalysen. www.mitsubishielectric.com INFO Maisart: Intelligentere Geräte und höhere Sicherheit, Benutzerfreundlichkeit und mehr Komfort im Alltag 14 K|E|M Konstruktion 06 2018
KEMKonstruktion: Ein Einsatzfeld für die Big Data Analysis ist Predictive Maintenance, also die vorausschauende Wartung. Wo werden Technologien wie das Reinforcement Learning und Deep Learning eingesetzt? Pütz: Ein Ausgangspunkt für Deep Learning, und damit letztendlich auch für Maisart, war unter anderem eine automatisierte 3D-Mapping-Technologie für das Autonome Fahren. Diese verwendet Künstliche Intelligenz, um schneller präzise dynamische dreidimensionale Karten zu erstellen und zu aktualisieren, was für das sichere Autonome Fahren von elementarer Bedeutung ist. Und im Bereich Fabrikautomatisierung ist ein Anwendungsfall für Deep-Learning-Algorithmen die Robotik. Mitsubishi Electric geht hier einen anderen Weg als viele Marktbegleiter. Zum Beispiel im Bereich der „Pick-and-Place“-Anwendungen. Hier erreichen wir mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz eine wesentlich höhere Produktivität. Diese ermöglicht durch einen eigenständigen Lernprozess eine extreme Effizienz beim Greifen sich bewegender und verschiedenster geformter Objekte. Das ist ein klassischer Anwendungsfall von Deep-Learning-Algorithmen. KEMKonstruktion: Maisart umfasst auch die im Jahr 2016 angekündigte „small-memory, compact AI“: Was genau zeichnet sie aus? Worauf zielt diese Lösung ab? Pütz: Die compact AI ist die Implementierung von KI- Technologien mit Algorithmen unterschiedlicher Ausprägung. Sei es jetzt das Reinforcement oder Deep Learning. Das Ganze aber implementiert auf einem Chip. Der „Ein typischer Anwendungsfall für KI-Technologien ist etwa Predictive Maintenance.“ Hartmut Pütz, President Factory Automation - European Business Group, Mitsubishi Electric Europe B.V. Bild: Stefan Telaar/Konradin Mediengruppe Vorteil: wir brauchen für unsere Künstliche-Intelligenz-Fähigkeit keine Serverfarm mehr. Natürlich gibt es Grenzen, denn die Rechenleistung eines Chips ist mit der Rechenleistung einer Serverfarm natürlich nicht zu vergleichen. Aber es gibt genügend Anwendungen, bei denen diese Leistung vollkommen ausreicht, etwa um in der Fabrik einen lokalen Anlagenteil intelligenter zu gestalten. KEMKonstruktion: Wird compact AI nur von Mitsubishi verwendet oder steht die Lösung auch anderen Unternehmen in Lizenz zur Verfügung? Gehen Sie auf die Überholspur. Electrical Engineering mit der WSCAD SUITE. 35.000 zufriedene Anwender arbeiten bereits mit der integrierten CAE-Gesamtlösung für Elektrotechnik, Schaltschrankbau, Verfahrens- und Fluidtechnik, Gebäudeautomation und Elektroinstallation. Inklusive AR-App für Instandhalter und wscaduniverse.com, der weltweit größten und kostenlosen E-CAD-Artikeldatenbank. Laden Sie die Demoversion oder rufen Sie uns an! WSCAD GmbH, Tel.: +49 (0)8131 36 27-98 www.wscad.com/eaf Besuchen Sie uns auf den Engineering Automation Foren und bringen Sie Ihre Anforderungen mit!
