Den zahlreichen Interessenten wurden aktuelle Projekte und Methoden aus den Bereichen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens vorgestellt. Im Nachgang entstanden angeregte Diskussionen, bei denen sich die Teilnehmer über mögliche Zukunftsszenarien in ihren Unternehmen austauschten. Die Veranstaltung wurde von der Meetup -Gruppe „Ilmenau Amazon Webservice“ unter der Leitung von PD Dr.-Ing. habil. Jürgen Nützel, der Modelfabrik Migration des Mittelstand 4.0 Kompetenzzentrums Ilmenau und der ELMUG eG. organisiert. Dr. Frank Spiller von der IMMS GmbH führte durch die Veranstaltung.
Der Auftaktvortrag „Methoden der KI zum Maschinellen Lernen“ von Frau Dr.-Ing. Sylvia Bräunig, von der TU Ilmenau verdeutlichte einleitend sehr anschaulich die Funktionalität von Neuronalen Netzen anhand von gewöhnlichen Alltagsgeräuschen (Mixermotor). Die Teilnehmer erfuhren, welche Zusammenhänge zwischen den Begriffen Tiefes Lernen, Neuronale Netze, Maschinelles Lernen und KI bestehen.
PD Dr.-Ing. habil. Jürgen Nützel von der 4FriendsOnly.com AG sprach zum Thema „Wie kann ich die KI-Dienste von Amazon Webservices nutzen?“ Er ist der Initiator der Meetup-Gruppe „Ilmenau Amazon Webservice (AWS)“, die bereits über 130 Mitglieder zählt. AWS sei der Marktführer auf dem Gebiet der Cloud-Anwendung, so Herr Nützel. Große Online-Dienstanbieter, wie Netflix oder Volkswagen AG nutzen diese Plattform. So vernetzt der Automobilkonzern seine 122 Fabriken mittels AWS. Weiterhin wird das Angebot der AWS stetig erweitert. Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz verfügt der Anbieter über eine einfache Möglichkeit Chatbots zu erstellen, die in den USA bereits für Terminvergaben in Arztpraxen genutzt werden.
Anschließend stellte Herr Björn Barig von der IMMS GmbH unter dem Thema „Wie ermöglichen lernende Assistenzsysteme prädiktive Wartung?“ aktuelle Forschungsprojekte aus dem Bereich des maschinellen Lernens vor. Dabei befassen sich die Mitarbeiter des Instituts entlang der Projekte „AgAVE“ und „sUSe“ mit den Themen prädiktive Wartung bzw. Instandhaltung. Beide Projekte entstanden in Kooperation mit Industriepartnern und dienen der Vermeidung von langen Stillstandszeiten der eingesetzten Produktionsanlagen und der effizienten Nutzung von Ressourcen wie Energie. Im Projekt „sUSe“ werden Druckluftanlagen bzgl. des Auftretens von Leckagen überwacht. Während entlang von „AgAVE“ ein Assistenzsystem zur Überwachung und Anomalieerkennung an vernetzten Anlagen untersucht wird.
Der Abschlussvortrag von Frau PD Dr.-Ing. habil. Katharina Anding von der TU Ilmenau zeigt auf, welche Rolle KI-Methoden während der Bildverarbeitung für die Qualitätssicherung spielen. So erhielten die Teilnehmer einen guten Überblick über die vielfältigen Möglichkeiten der Bildverarbeitung für diese Einsatzfelder. Dazu zählen zum Beispiel Verfahren wie Muster- und Objekterkennung, Fehlerklassifizierung oder Sortierung. Die unterschiedlichen Verfahren des Maschinellen Lernens der eingesetzten Bildverarbeitung wurden gegenübergestellt und die Vor- bzw- Nachteile der einzelnen Verfahren aufgezeigt.
Im Anschluss an die Vorträge tauschten die Stammtischteilnehmer in drei Themengruppen Gedanken zu den Themen „Verwendung von Sprachassistenz“, „Bilderkennung“ und „Maschinendaten“ aus. Viele Fragen über Vor- und Nachteile, Nutzen und Bedenken in Bezug auf den KI-Einsatz konnten dabei zusammengetragen und können bei weiteren Veranstaltungen aufgegriffen und ausführlich diskutiert werden.
