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Marco Pleines, Frank Zimmer, Jonathan Indetzki, Fabian Fritzsche, Timo Kahl
Reinforcement Learning auf dem Weg in die Industrie
26 Seiten · 5,89 EUR
(11. Mai 2020)
Abstract
Maschinelles Lernen, ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, gewinnt auch in Unternehmen zunehmend an Bedeutung. Im vorliegenden Beitrag werden verschiedene Verfahren des maschinellen Lernens und ihre praktischen Anwendungen in der Industrie beschrieben. Ein besonderer Fokus liegt auf (Deep) Reinforcement Learning, einer Kategorie des maschinellen Lernens auf Basis von Belohnungen. Ein Beispiel für diese Art des Lernens findet sich in der Robotik, in der Roboterarme lernen, autonom zu greifen. Derzeit wird (Deep) Reinforcement Learning im Wesentlichen am Beispiel von Spielsimulationen erforscht. Im Aufsatz werden mit Hilfe von zwei Spielsimulationen verschiedene praktische Problemszenarien erarbeitet und beschrieben, die in der Industrie eine Rolle spielen: zum einen lernt ein Roboterarm, sich in einer vorgegebenen Umwelt fehlerfrei zu bewegen, zum anderen wird ein Sortiervorgang von Gütern auf einem Fließband trainiert.
Digitale Produktion
studierte und arbeitete von 2012 bis 2018 an der Hochschule Rhein-Waal in Kamp-Lintfort. Dort absolvierte er den Bachelorstudiengang „Medien- und Kommunikationsinformatik“ und den Masterstudiengang „Information Engineering and Computer Science“. Aktuell promoviert er an der Fakultät für Informatik an der Technischen Universität Dortmund. Seine Promotion und seine vorigen Arbeiten sind im Kontext des maschinellen Lernens (insb. Deep Learning) mit dem Schwerpunkt „Deep Reinforcement Learning“ angesiedelt.
ist Professor für Informatik und Mathematik an der Hochschule Rhein-Waal und leitet das Labor für Computational Intelligence und Visualisierung. Seine fachlichen Schwerpunkte sind Mathematik, Maschinelles Lernen, Simulationen und Visualisierung.
[weitere Titel]studiert Medien- und Kommunikationsinformatik an der Hochschule Rhein-Waal und arbeitet als Mitarbeiter im Labor für Computational Intelligence und Visualisierung an Machine-Learning-Projekten.
studiert Medien- und Kommunikationsinformatik an der Hochschule Rhein-Waal und arbeitet als Mitarbeiter im Labor für Computational Intelligence und Visualisierung an Machine-Learning-Projekten.
ist Professor für Wirtschaftsinformatik an der Hochschule Rhein-Waal und leitet den Studiengang und das Labor für E-Government. Seine fachlichen Schwerpunkte sind Prozessmanagement, Verwaltungsmodernisierung, Business Integration und Business Intelligence.
[weitere Titel]