Festo, ein in Esslingen ansässiger Hersteller von Automatisierungslösungen, erhöht seine Investitionen in maschinelles Lernen. Das Unternehmen trainiert Roboter aus dem Automatisierungsbereich auf den sichereren, effizienteren Umgang mit Menschen, indem es zur Verbesserung seines Algorithmus reinforcement learning verwendet, d. h. ihn durch Feedback zu seinen Entscheidungen trainiert. Dieses Training bedarf neben etwa 70 bis 100 Terabyte an Daten auch GPU-Beschleuniger und der entsprechenden Erfahrung mit umfangreichen Simulationen. Deshalb kooperiert Festo mit dem HLRS und nutzt dessen System Cray CS-Storm. Das Team wird nicht nur die „Intelligenz“ des Algorithmus durch effektives Training erhöhen, sondern sich auch auf die Sammlung aussagekräftiger Datensätze aus den Simulationen mit Robotern und aus Experimenten im Forschungs- und Entwicklungslabor von Festo fokussieren. Letztere bilden die Basis für die Vorstellung und Konzeption neuer Arbeits- und Interaktionsmöglichkeiten von Mensch und Maschine. Schließlich wird das Team die Anwendungsmöglichkeiten der mithilfe der HLRS-Ressourcen gewonnenen Erkenntnisse und Daten auf reale Fertigungsszenarien optimieren. Weitere Informationen: hlrs.de/news/detail-view/2021-07-29/