KI bei TRUMPF: Wie Maschinen sehen lernen

Weiß leitet das KI-Bilderkennungsteam bei TRUMPF in Ditzingen. Wenn es nach ihm ginge, wären beispielsweise in der TruLaser Center 7030, dem ersten Laservollautomaten von TRUMPF, mindestens 24 Kameras installiert. Aktuell sind es „nur“ zwölf, die Unmengen von Bildern und Videoclips liefern. Sie bilden zusammen mit vielen anderen Daten die Basis für die Weiterentwicklung der Maschinen und für ganz neue Produkte, sie sind sozusagen das Fundament für die Arbeit des Computer-Vision-Teams. Aber wo ist eigentlich die KI oder auf Englisch AI, „Artificial Intelligence“, wenn eine TruLaser Center 7030 ein Blech nach dem anderen schneidet? Eine Begriffsklärung kann helfen: KI ist ein wissenschaftlicher Forschungsbereich mit vielen Teilbereichen. Maschinelles Lernen ist einer davon. Damit Maschinen wie die TruLaser Center 7030 „lernen“ und in der Folge noch besser und effizienter funktionieren können, benötigen sie Werkzeuge und Methoden in Form entsprechender Software. Maschinelles Sehen, Spezialisten sprechen auch von Computer Vision, ist eine dieser Methoden.

Korbinian Weiß ist eigentlich Maschinenbauer, hat aber schon früh bei TRUMPF softwaregesteuerte Projekte entwickelt. Er war Projektleiter beim TRUMPF Sorting Guide, für den ursprünglich kein Einsatz von KI geplant war. Der Sorting Guide sollte mit ganz klassischen Algorithmen arbeiten. „Das hat bei uns in der Versuchshalle super funktioniert, wir hatten Top-Ergebnisse“, erzählt der 37-Jährige. Dann sind sie damit zum Testkunden gegangen – „und nichts hat funktioniert“. Das Problem waren die Lichtverhältnisse. Die vielen hellen und dunklen Materialien, spiegelnden Oberflächen und Gegenstände im Umfeld überforderten die Algorithmen. Weiß: „Das haben wir nur mit KI in den Griff bekommen.“ Grundlage waren mehr als 100.000 Bilder, die das Computer-Vision-Team erst einmal von Hand labeln, also klassifizieren musste. Mit der Information, ob auf einem Bild ein Blechteil zu sehen war oder eben nicht, und den entsprechenden Algorithmen konnte es die Software „trainieren“, um die Vorhersagegenauigkeit in unzähligen Trainingsschleifen immer weiter zu verbessern.

„Nur fünf Prozent sind KI, 95 Prozent sind Daten”, erklärt der 37-Jährige die Arbeitsweise seines Teams – und die eigentliche Herausforderung: „Daten überhaupt erst einmal sammeln, Daten kuratieren, Daten labeln, Datensätze für unterschiedliche Problemlösungsziele zusammenstellen, die richtige Balance in den Daten finden …“ Manchmal reichen klassische Algorithmen völlig aus, um ein Kundenproblem zu lösen. Immer öfter aber nicht. Seit der Entwicklung des Sorting Guide, den TRUMPF 2020 auf den Markt gebracht hat, hat sich im Bereich Computer Vision viel getan. Nicht nur die Technik und die Algorithmen-Datenbanken sind besser geworden, auch die Denkweise hat sich verändert. „Wenn wir heute Produkte entwickeln, denken wir immer schon an die Daten“, sagt Weiß. Deswegen sind in der TruLaser Center 7030 Kameras verbaut und deswegen sind ganz neue Geschäftsmodelle möglich. Dazu gehört beispielsweise das neue Pay-per-Part-Modell von TRUMPF.

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