Carl-Zeiss-Stiftung fördert Projekt „KISA“ am Institut für Smart Systems und Services (IoS3)

Das neue Forschungsprojekt „KISA“ (Hybride KI für intelligente Sensoren und Aktoren in der Produktion) am Institut für Smart Systems und Services (IoS³) der Hochschule Pforzheim hat die Erforschung und Entwicklung von Self-X-Fähigkeiten intelligenter Sensoren und Aktoren im Kontext von Industrie 4.0 zum Ziel. Dazu werden verschiedene Ansätze der Künstlichen Intelligenz genutzt und zu einer hybriden Lösung verbunden. „Im Kontext von Industrie 4.0 sind Flexibilität, Anpassbarkeit und Zuverlässigkeit wichtige Anforderungen an zukünftige Sensoren und Aktoren. Self-X-Fähigkeiten wie Selbstdiagnose, Selbstkalibrierung, Selbstheilung etc. führen zu intelligenten Sensoren und Aktoren, die sich ihres Zustands bewusst sind und eigenständig Handlungen ableiten können“, so Professor Dr.-Ing. Thomas Greiner, IoS³-Leiter und wissenschaftlicher Direktor des Instituts für Angewandte Forschung (IAF) der Hochschule Pforzheim. Thomas Greiner leitet das KISA-Projekt gemeinsam mit seinen Kollegen der Fakultät für Technik: Rainer Drath, Professor im Masterstudiengang „Mechatronische Systementwicklung“, Alexander Hetznecker, Leiter des Bachelorstudiengangs „Technische Informatik“ und Norbert Schmitz, Professor für Künstliche Intelligenz. „KISA“ wird von der Carl-Zeiss-Stiftung im Rahmen des Programms „CZS Transfer“ für hervorragende Forschung an Hochschulen für angewandte Wissenschaft mit rund 700.000 Euro gefördert.

Als essentielle Komponenten von Maschinen und Anlagen kommt Sensoren und Aktoren eine hohe technische und wirtschaftliche Bedeutung zu. Um sie mit hybrider künstlicher Intelligenz auszustatten, also die Signalverläufe der Messgrößen auf bestimmte Muster hin zu untersuchen, arbeitet das KISA-Team auf drei technologischen Ebenen: subsymbolische Verfahren des Maschinellen Lernens, symbolische Verfahren zur Wissensrepräsentation sowie klassische Verfahren der digitalen Signalverarbeitung und der Automatisierungstechnik in Form von technischen und mathematischen Modellen, wie z. B. Übertragungsfunktionen oder Differentialgleichungen.
„Im beantragten Vorhaben sollen diese drei beschriebenen Lösungsmöglichkeiten zu einer ganzheitlichen hybriden KI-Lösung zusammengeführt werden“, so Thomas Greiner. Das Potenzial von KI sei längst nicht ausgereizt, so das Expertenteam. In dem man die Vorteile verschiedener KI-Technologien untereinander sowie mit technischen mathematischen Modellen verbinde, könne man Schwächen ausgleichen.