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Nachrichten, Termine, Experten
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Während für klassische Expertensysteme das Wissen explizit durch Regeln formuliert werden muß, ist an der Technischen Universität Clausthal ein Trainierbares Expertensystem (TXPS) entwickelt worden. Es erlernt selbständig Fallbeispiele, indem es die Folge von Handlungen und Wahrnehmungen eines Experten bei dessen Arbeit erfaßt und als Erfahrung speichert. Nach diesem Training vergleicht das TXPS die jeweils aktuellen Stell- und Meßdaten mit seinen Erfahrungen, um in ähnlichen Fällen ähnliche Handlungen oder Einstellungen vorzuschlagen.
Allgemein erkennt das TXPS Ketten beliebiger Datenart und setzt sie konform zur ähnlichsten trainierten Kette autonom fort. Dies kann z.B. eine Frage sein, die das TXPS durch die dazu trainierte Antwort fortsetzt, oder auch verbale Anweisungen, die in Bedienungshandlungen zur Steuerung von Vorgängen umgesetzt werden. Das Trainierbare Expertensystem toleriert dabei nicht nur quantitative Änderungen von Daten. Qualitativ generalisiert es trainierte Fallbeispiele, indem es sie auch auf semantisch verwandte Wahrnehmungen anwendet.
Wenn zur Führung komplexer Systeme und Vorgänge oder zur Diagnose und Behandlung von Störungen das Wissen von Experten erforderlich wird, ist ein Experte nicht immer verfügbar. Expertensysteme können Wissen in einem Rechner speichern und bereit halten. Natürlich müssen sie dieses Wissen vorher erworben haben. Während für klassische Expertensysteme das Wissen explizit durch Regeln formuliert werden muß, ist an der Technischen Universität Clausthal ein Trainierbares Expertensystem (TXPS) entwickelt worden. Es erlernt selbständig Fallbeispiele, indem es die Folge von Handlungen und Wahrnehmungen eines Experten bei dessen Arbeit erfaßt und als Erfahrung speichert. Nach diesem Training vergleicht das TXPS die jeweils aktuellen Stell- und Meßdaten mit seinen Erfahrungen, um in ähnlichen Fällen ähnliche Handlungen oder Einstellungen vorzuschlagen.
Die Einsatzmöglichkeiten des TXPS sind sehr vielseitig:
Nachdem ihm ein Objekt, z.B. ein Gußteil, einmal gezeigt worden ist, und das TXPS sich gemerkt hat, in welcher Lage relativ zu einander es bestimmte auffällige Elemente der Objektkontur, z. B. Ecken zu suchen hat, erkennt es das Objekt in beliebiger Lage auf einem Förderband mit einer Fehlerrate kleiner als 0,03%.
Verbrennungsprozesse und andere zeitvariante Prozesse lassen sich oft nur unvollkommen durch mathematische Modelle beschreiben. Das TXPS identifiziert solche Prozesse, indem es die Folge aktueller Prozeßdaten mit den Daten trainierter Fälle vergleicht und Ähnlichkeiten quantitativ ermittelt. Daraufhin interpoliert es gewichtet zwischen den fallspezifisch erlernten optimalen Stelldaten.
Eine automatische Montage kann bei kleinen Losgrößen nicht von einer exakten geometrischen Ordnung der Teile ausgehen, sondern muß sich auf visuelle und taktile Wahrnehmungen der aktuellen Szene stützen. Dazu werden Ketten von Handlungen und Wahrnehmungen für qualitativ unterschiedlich zu behandelnde Situationen trainiert. In diesen Ketten werden die Steuerdaten des Roboters auf die geometrischen Daten der jeweils vorangegangenen Wahrnehmung bezogen, so daß der Roboter beliebig liegende Objekte in eine definierte Lage relativ zu einander bringen und montieren kann.
Allgemein erkennt das TXPS Ketten beliebiger Datenart und setzt sie konform zur ähnlichsten trainierten Kette autonom fort. Dies kann z.B. eine Frage sein, die das TXPS durch die dazu trainierte Antwort fortsetzt, oder auch verbale Anweisungen, die in Bedienungshandlungen zur Steuerung von Vorgängen umgesetzt werden. Das Trainierbare Expertensystem toleriert dabei nicht nur quantitative Änderungen von Daten. Qualitativ generalisiert es trainierte Fallbeispiele, indem es sie auch auf semantisch verwandte Wahrnehmungen anwendet.
Weitere Informationen:
Institut für Elektrische Informationstechnik
Dipl.-Ing. Stefan Enk, Tel. 0 53 23 72 38 52, Fax. 053 23 31 97, Leibnizstr. 28, 38678 Clausthal-Zellerfeld
Merkmale dieser Pressemitteilung:
Informationstechnik
überregional
Forschungsprojekte
Deutsch
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