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Roboter-Training für intelligentes Greifen.

Forschende des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) wollen gemeinsam mit Partnern aus Deutschland und Kanada Kommissionierroboter mit verteilten KI-Methoden intelligenter machen. Dafür untersuchen sie, wie man Trainingsdaten von mehreren Stationen, aus mehreren Werken oder sogar mehreren Unternehmen nutzen kann, ohne dass Beteiligte sensible Unternehmensdaten herausgeben müssen.
Im Forschungsprojekt FLAIROP werden an mehreren Kommissionierstationen Artikel von autonomen Robotern mittels Greifen und Umsetzen weiterverarbeitet. Foto: © Amadeus Bramsiepe, KIT

Jeder Greifvorgang liefert wertvolle Daten

„Im Forschungsprojekt FLAIROP entwickeln wir neue Wege, wie Roboter voneinander lernen können, ohne sensible Daten und Betriebsgeheimnisse zu teilen. Das bringt zwei große Vorteile: Wir schützen die Daten unserer Kunden und wir gewinnen an Geschwindigkeit, weil die Roboter auf diese Weise viele Aufgaben schneller übernehmen können."
Jan Seyler, Head of Advanced Develop. Analytik und Steuerung bei der Festo SE & Co. KG

Wo Güter gelagert, sortiert oder verpackt werden, wird auch kommissioniert. Das heißt einzelne Waren werden aus Kisten oder Kartons entnommen und neu zusammengestellt. Kommissionierroboter werden vor allem in der Intralogistik eingesetzt. Die Art und Weise wie die Roboter trainiert werden, spiegelt sich in der Effizienz und der Flexibilität wieder.

„Wir untersuchen, wie möglichst vielseitige Trainingsdaten von mehreren Standorten genutzt werden können, um mit Hilfe von Algorithmen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) robustere und effizientere Lösungen zu entwickeln als mit Daten von lediglich einem Roboter“, sagt Jonathan Auberle vom Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme (IFL) des KIT.

Dabei werden an mehreren Kommissionierstationen Artikel von autonomen Robotern mittels Greifen und Umsetzen weiterverarbeitet. An den verschiedenen Stationen werden die Roboter mit ganz unterschiedlichen Artikeln trainiert. Am Ende sollen sie in der Lage sein, auch Artikel anderer Stationen zu greifen, die sie vorher noch nicht kennengelernt haben.

Durch den Ansatz des verteilten Lernens, auch Federated Learning genannt, schaffen wir den Spagat zwischen Datenvielfalt und Datensicherheit im industriellen Umfeld.

Jonathan Auberle

„Bisher wurde Federated Learning überwiegend im medizinischen Sektor zur Bildanalyse eingesetzt, wo der Schutz von Patientendaten natürlich einen besonders hohen Stellenwert hat“, erläutert Auberle. Folglich gebe es für das Training des künstlichen neuronalen Netzes keinen Austausch von Trainingsdaten wie Bildern oder Greifpunkten, sondern es würden lediglich die lokalen Gewichte des Neuronalen Netzes, also Teile von gespeichertem Wissen, zu einem zentralen Server übertragen. „Dort werden die Gewichte von allen Stationen gesammelt und mit Hilfe verschiedener Kriterien optimiert. Anschließend wird die verbesserte Version zurück auf die lokalen Stationen gespielt, und der Prozess wiederholt sich.“ Ziel ist die Entwicklung von neuen leistungsstärkeren Algorithmen für den robusten Einsatz von Künstlicher Intelligenz für die Industrie und Logistik 4.0 unter Einhaltung der Datenschutzrichtlinien.

So läuft das Training ab

Während des Projektes werden für das Training der Roboter insgesamt vier autonome Kommissionierstationen aufgebaut: zwei am Institut für Fördertechnik und Logistiksysteme  des KIT sowie zwei bei der Firma Festo SE mit Sitz in Esslingen am Neckar. Weitere Partner sind das Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB) des KIT, Darwin AI und die University of Waterloo.
„Im Forschungsprojekt FLAIROP entwickeln wir neue Wege, wie Roboter voneinander lernen können, ohne sensible Daten und Betriebsgeheimnisse zu teilen. Das bringt zwei große Vorteile: Wir schützen die Daten unserer Kunden und wir gewinnen an Geschwindigkeit, weil die Roboter auf diese Weise viele Aufgaben schneller übernehmen können. So können die kollaborativen Roboter zum Beispiel Produktionsmitarbeiter bei sich wiederholenden, schweren und ermüdenden Aufgaben unterstützen“, sagt Jan Seyler, Head of Advanced Develop. Analytik und Steuerung bei der Festo SE & Co. KG.

„DarwinAI freut sich, unsere Explainable (XAI)-Plattform für das FLAIROP-Projekt zur Verfügung zu stellen, und über die Zusammenarbeit mit so angesehenen kanadischen und deutschen Forschungsorganisationen sowie unserem Industriepartner Festo. Wir hoffen, dass unsere XAI-Technologie hochwertige Human-in-the-Loop-Prozesse für dieses spannende Projekt ermöglichen wird, das neben unserem neuartigen Ansatz des Federated Learning eine wichtige Facette unseres Angebots repräsentiert. Da wir unsere Wurzeln in der akademischen Forschung haben, sind wir begeistert von dieser Zusammenarbeit und den industriellen Vorteilen unseres neuen Ansatzes für eine große Bandbreite von Fertigungskunden“, sagt Sheldon Fernandez, CEO von DarwinAI.

„Die University of Waterloo ist begeistert, mit dem Karlsruher Institut für Technologie und einem weltweit führenden Unternehmen der Industrieautomation wie Festo zusammenzuarbeiten, um die nächste Generation der vertrauenswürdigen Künstlichen Intelligenz in die Fertigung zu bringen. Durch die Nutzung von DarwinAIs Explainable AI (XAI) und Federated Learning können wir KI-Lösungen schaffen, die Fabrikarbeiter bei ihren täglichen Produktionsaufgaben unterstützen, um die Effizienz, Produktivität und Sicherheit zu steigern“, sagt Dr. Alexander Wong, Co-Direktor der Vision and Image Processing Research Group, University of Waterloo, und Chief Scientist bei DarwinAI.

Das Forschungsprojekt FLAIROP

Das Projekt FLAIROP (Federated Learning for Robot Picking) ist eine Partnerschaft zwischen kanadischen und deutschen Organisationen. Die kanadischen Projektpartner konzentrieren sich auf Objekterkennung durch Deep Learning, Explainable AI und Optimierung, während die deutschen Partner ihre Expertise in der Robotik, beim autonomen Greifen durch Deep Learning und in der Datensicherheit einbringen.

pm/tm

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