Im Rahmen des IPMAI-Projekts (Interpretable Prescriptive Maintenance using Artificial Intelligence), finanziert durch Interreg Österreich-Tschechien 2021-2027, besuchte doc. Ivo Bukovsky von der Universität Südböhmen das CDP - Austrian Center for Digital Production GmbH (ACDP) in Wien, um die grenzüberschreitende Zusammenarbeit im Bereich der intelligenten industriellen Systeme zu stärken.
Im Mittelpunkt des Besuchs standen die Datenerfassung von Robotersystemen, erklärbares maschinelles Lernen und die Entwicklung interpretierbarer Modelle für die präskriptive Wartung. Bei ACDP untersuchte Ivo kollaborative Roboter-Workstations mit Universal Robots, die für die Langzeitüberwachung von Trajektorien, Kräften und Drehmomenten unter realen industriellen Bedingungen eingesetzt werden.
Ivo stellte einen neuartigen Ansatz vor, der Learning Entropy (LE) und Higher Order Neural Units (HONU) kombiniert - eine Methode, die die Verfolgung der Gewichtsdynamik neuronaler Netze ermöglicht, um die Erklärbarkeit zu verbessern. Dieser Ansatz wird sowohl an realen Daten von ACDP als auch an synthetischen Daten getestet, die in einer simulierten Umgebung erzeugt wurden, die in Zusammenarbeit mit Datapartner und JU entwickelt wurde.
Darüber hinaus vereinbarte das Team die Integration der BAPC-Methode (Before and After Parameter Comparison), die von Dr. Florian Sobieczky (SCCH Software Competence Center Hagenberg) entwickelt wurde, um quantitativ zu analysieren, wie sich Modellparameter als Reaktion auf Anomalien anpassen. Zusammen bilden LE, HONU und Florians BAPC einen leistungsfähigen Rahmen für interpretierbare adaptive Steuerung und vorausschauende Wartung mit maschinellem Lernen in industriellen Anwendungen.
Die während des Besuchs gesammelten Datensätze werden auch öffentlich zugänglich gemacht und für Ausbildungszwecke verwendet, einschließlich Semesterprojekte, Laborübungen und Abschlussarbeiten in Bereichen wie Signalverarbeitung, neuronale Netze und erklärbare KI.
Diese Zusammenarbeit zwischen JU, ACDP, SCCH, Datapartner und anderen IPMAI-Partnern ebnet den Weg für eine umfassende Umgebung, in der intelligente Systeme getestet, validiert und verstanden werden können - sowohl in der Simulation als auch in realen industriellen Umgebungen.