Human-Machine-Teaming: Teaching Machine, Learning Machine
Erarbeitung eines auf künstlicher Intelligenz basierenden «Intelligent Assistant» für Schleifprozesse, mit welchem eine innovative Form der Zusammenarbeit von Mensch und Maschine möglich wird.
Exzellentes Schleifen bedingt die Optimierung von Dutzenden von interagierenden Parametern, wovon ein Grossteil nicht der Steuerung unterliegt. Die Parametereinstellung ist teilweise maschinenspezifisch und kontextsensitiv, weshalb der Transfer zwischen Maschinen erschwert ist.
Die Feineinstellung dieser Parameter kann nur bedingt algorithmisiert erfolgen. Vielmehr sind es sehr erfahrene Maschinenbediener, die exzellente Schleifresultate hervorbringen.
Angestrebt wird daher ein Teaming von Mensch und Maschine, welches menschliches Wissen mit maschinellen Fähigkeiten kombiniert. Dabei werden drei Kernthemen angesprochen:
- Learning Machine: Der Intelligent Assistant lernt vom Menschen, womit er sich dynamisch weiterentwickelt.
- Teaching Machine: Der Intelligent Assistant soll den Menschen nicht ersetzen, sondern seinen Lernprozess unterstützen.
- Multikollaboration: Das Teaming von Mensch und Maschine soll nicht nur eine einzelne Person mit einer Maschine betreffen, sondern die gleichzeitige Zusammenarbeit mehrerer Menschen mit mehreren Maschinen. Dadurch wird verteiltes Wissen einbezogen und ein systematischer Lernprozess unterstützt.
Projektdaten
Leitung und Team | Prof. Dr. Toni Wäfler (Leitung), Philipp Renggli |
Projektförderung | Innosuisse |
Kooperationspartner | ETH, Inspire, United Grinding Group, Designsensor |
Projektdauer | 2020–2023 |