Der NSF CAREER Award fördert die Arbeit britischer Forscher zur Integration von KI in die Fertigung

LEXINGTON, Kentucky (7. August 2023) –Während sich Branchenexperten mit der Aufregung und den Bedenken rund um den Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) auseinandersetzen, untersucht ein Forscher der University of Kentucky deren mögliche Integration in die Fertigung durch einen Faculty Early Career Development (CAREER) Award der National Science Foundation (NSF).

Peng „Edward“ Wang, Ph.D., ist Robley D. Evans Faculty Fellow und Assistenzprofessor mit einer gemeinsamen Anstellung in den Abteilungen Elektrotechnik und Informationstechnik sowie Maschinenbau und Luft- und Raumfahrttechnik im britischen Stanley and Karen Pigman College of Engineering. Er trat 2019 der Universität bei.

„Der Schwerpunkt meines NSF CAREER Award wird auf der Entwicklung des ersten groß angelegten verallgemeinerbaren Modells für maschinelles Lernen liegen, das speziell auf Fertigungsanwendungen wie Schweißen zugeschnitten ist. Unser Ziel ist es, eine bahnbrechende KI-Lösung für maschinelles Lernen zu entwickeln, die mit dem Fertigungsgegenstück von ChatGPT vergleichbar ist“, sagte Wang.

ChatGPT ist ein KI-Sprachmodell, das Sprache verarbeitet, um relevante Antworten zu generieren, aber es hat seine Grenzen, einschließlich der Unfähigkeit, bildbasierte Fertigungsdaten zu verarbeiten.

Die NSF wird Wang über einen Zeitraum von fünf Jahren mit 567.930 US-Dollar für seine Forschung zu KI und maschinellem Lernen (ML) unterstützen. Dabei wird er reale Produktionsdaten nutzen, um ein System zu entwickeln, das breit auf Fertigungssysteme angewendet werden kann, um Autonomie und Fertigungseffizienz zu verbessern. Qualitätskontrolle und Nachhaltigkeit.

Diese Auszeichnung ist laut der NSF-Website eine der „prestigeträchtigsten Auszeichnungen zur Unterstützung der frühen Karriereentwicklungsaktivitäten von Lehrkräften, die Bildung und Forschung am effektivsten in den Kontext der Mission ihrer Organisation integrieren“.

„Ich arbeite seit mehreren Jahren im Bereich KI und ML und entwickle speziell auf Fertigungsanwendungen zugeschnittene Lösungen“, sagte Wang. „Mir ist jedoch aufgefallen, dass die meisten KI/ML-Lösungen derzeit in kontrollierten Laborumgebungen entwickelt werden. Es gibt erhebliche Unterschiede zwischen den in Laboren generierten Daten und den realen Produktionsdaten aus Produktionsanlagen.“

Die Unterschiede in den Daten werden in Bereichen wie Datenvielfalt, Qualität und Kennzeichnung sichtbar. Für Forscher wie Wang verhindert dies die Anwendung dieser KI/ML-Lösungen auf praktische Fertigungsumgebungen.

In den nächsten fünf Jahren werden Wang und sein Team daran arbeiten, diese Herausforderungen anzugehen und die Lücke zwischen der KI/ML-Forschung in kontrollierten Umgebungen und realen Produktionsanlagen zu schließen. Entscheidend für diese Arbeit ist der Zugriff auf komplexe, reale Produktionsanlagendaten.

„Ich denke, alle Menschen, die im Bereich KI und ML arbeiten, wissen, dass die Wahrheit ist: Wenn man keine Daten hat, hat man nichts, um ein erfolgreiches Modell zu entwickeln“, sagte Wang.

Das Forschungsteam arbeitet mit den Branchengrößen General Motors (GM) und General Electric (GE) zusammen, um die für diese Arbeit erforderlichen Daten bereitzustellen. GM hat seine Schweißanlagen- und Labordaten weitergegeben, die als notwendige Grundlage für Wangs Projekt dienen.

„Die Zusammenarbeit mit GM und GE stellt uns nicht nur unschätzbare Ressourcen zur Verfügung, sondern bietet uns auch die Möglichkeit, unsere KI/ML-Modelle in realen Fertigungsumgebungen zu testen und zu verfeinern“, sagte Wang. „Durch die enge Zusammenarbeit mit diesen Branchenführern können wir sicherstellen, dass unsere Lösungen robust, praktisch und auf die Bedürfnisse des Fertigungssektors abgestimmt sind.“

Im Rahmen dieser Arbeit wird Wang auch mit der Kentucky Association of Manufacturers (KAM) zusammenarbeiten, um Wissen auszutauschen und kleinen und mittleren Herstellern Orientierung beim Übergang von traditionellen Fertigungspraktiken zu einem intelligenten Fertigungsmodell zu geben, das ihren individuellen Anforderungen gerecht wird.

Dieses von der NSF finanzierte Projekt wird auch eine Partnerschaft mit dem Math Science & Technology Center (MSTC) an der Paul Laurence Dunbar High School in Lexington aufbauen. Bis zu vier Studierende haben die Möglichkeit, an einem speziell konzipierten Forschungsprojekt zu arbeiten, beispielsweise an der Nutzung oder Entwicklung des intelligenten Roboterschweißmoduls für die Konstruktion mechanischer Teile mit spezifischen Eigenschaften.

Wang ist sich bewusst, dass diese Arbeit die Zukunft der Fertigung mit einem geplanten Modell, das auf verschiedene Materialien, Maschinen und Produktionslinien anwendbar ist, pragmatisch verändern könnte. Es könnte auch eine Reihe nachgelagerter Anwendungsaufgaben in Bereichen wie Produktqualitätsprüfung, Fehlererkennung und sogar Prozessoptimierung und -steuerung übernehmen.

„Für mich ist der NSF CAREER Award nicht nur eine Anerkennung, sondern, was noch wichtiger ist, er bietet mir die Möglichkeit, an einer realen Herausforderung zu arbeiten“, sagte Wang. „Wenn ich also bei diesem Projekt sehr erfolgreich sein kann, wird unsere Gruppe die erste erfolgreiche verallgemeinerbare Lösung für maschinelles Lernen für die Fertigung entwickeln, die sehr sinnvoll sein wird.“

Die in dieser Veröffentlichung berichteten Forschungsergebnisse wurden von der National Science Foundation unter der Preisnummer 2237242 unterstützt. Die geäußerten Meinungen, Ergebnisse und Schlussfolgerungen oder Empfehlungen stammen von den Autoren und spiegeln nicht unbedingt die Ansichten der National Science Foundation wider.

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