Künstliche Intelligenz trifft auf Domänenwissen
Bosch Research und das Bosch Center for Artificial Intelligence (BCAI) schaffen mit der Forschung zur künstlichen Intelligenz Grundlagen für zukunftsfähige Produkte und Services. Diese werden dadurch noch effizienter, sicherer und nutzerfreundlicher.
Potenziale erkennen: Bosch setzt auf Vernetzung und KI
Egal, ob digitale Assistenten oder intelligente Chatbots unsere Fragen beantworten, wir automatisch generierte Empfehlungen erhalten oder unser Navigationsgerät die beste Route bis ans Ziel berechnet – künstliche Intelligenz (KI) ist durch frei zugängliche Anwendungen aus dem Alltag vieler Menschen nicht mehr wegzudenken. Möglich wird dieser Fortschritt durch die Verfügbarkeit großer Datenmengen, gigantischer Rechenleistung und neuartiger Algorithmen. KI ist heute in der Lage, komplexe Probleme zu lösen und Entscheidungsempfehlungen in Echtzeit anzubieten.
Im Industrieumfeld spielt künstliche Intelligenz schon seit einiger Zeit eine zentrale Rolle: Wird sie im Kontext von vernetzten Produkten eingesetzt, wo sie über Echtzeitdaten verfügt, entfaltet sie ihr volles Potenzial. Dieses Potenzial hat Bosch schon lange erkannt und bereits 2017 mit der Gründung des Bosch Center for Artificial Intelligence (BCAI) nicht nur die Anwendung von KI-Methoden, sondern auch deren Grundlagenforschung stark vorangetrieben. Bosch setzt in vielen Produktklassen auf KI: Seit 2022 sind alle elektronischen Produkte vernetzbar und die dabei gesammelten Daten werden zur Verbesserung von KI-Anwendungen genutzt. Bereits ab Ende 2023 werden alle Bosch-Produkte mittels KI entwickelt oder gefertigt werden. Mit unserer Forschung zu künstlicher Intelligenz schaffen wir bei Bosch Research und BCAI dafür die Grundlagen.
Intelligent vernetzt: Zusammenarbeit von Forschung und Bosch-Geschäftsbereichen
In der Forschung von Bosch Research sind Vernetzung und KI mittlerweile Standard. Wir entwickeln Anwendungen und Lösungen konzernübergreifend für alle Geschäftsfelder, von Consumer Goods über Produktionssysteme bis hin zur Mobilität und automatisiertem Fahren. Methoden der KI spielen dabei eine elementare Rolle. Gebündelt wird die KI-Forschung im Bosch Research Center for Artificial Intelligence, das die Geschäftsbereiche des Konzerns unterstützt, mithilfe von KI Produkte und Lösungen zu entwickeln und herzustellen. Bosch Research und BCAI arbeiten mit den Bosch-Geschäftsbereichen gemeinsam an Projekten und konkreten Anwendungen. Damit trifft zukunftsweisende KI-Forschung auf jahrzehntelange Domänenexpertise.
Auf den Grund gegangen: Das BCAI entwickelt neue KI-Methoden
Bosch Research schafft mit der Forschung des BCAI die Voraussetzungen dafür, physische Produkte mit der virtuellen Welt zu verbinden und durch den Einsatz von KI intelligente Entscheidungen möglich zu machen. Dabei kommen die KI-spezifischen Methoden des BCAI in verschiedenen Branchen und Anwendungsfällen zum Einsatz. Mit den Lösungen von Bosch Research und BCAI entstehen nutzerfreundliche Produkte sowie neue Geschäftsmodelle und sie tragen zu einer noch effizienteren Fertigung in der Fabrik der Zukunft bei. Dafür verzahnen wir die klassischen Ingenieurs- und Naturwissenschaften mit den Methoden der KI. Auf die Erforschung folgender KI-Methoden setzt das BCAI seinen Schwerpunkt.
KI-Methoden
Deep Learning umfasst maschinelle Lernsysteme, die auf unterschiedlichen Ebenen Daten in neuronalen Netzen verarbeiten. Maschinelles „Sehen“ ebenso wie Sprachverständnis und Spracherkennung digitaler Systeme haben ihre Wurzeln im Deep Learning. Angewendet wird die Methode für Lösungen beim automatisierten Fahren, in der Robotik oder eingebetteten KI-Systemen.
Foundation-Modelle sind die Basis für die neueste Generation von KI-Modellen. Sie sind auf sehr große Datenmengen sowie auf Datenmengen ganz unterschiedlicher Situationen und Modalitäten wie Text, Bilder oder Audio gleichzeitig trainiert. Dadurch sind diese Modelle in der Lage eine große Anzahl neuer Aufgaben mit sehr hoher Genauigkeit zu lösen. Wir fokussieren uns sowohl darauf, bestehende Foundation-Modelle anzupassen und zu nutzen, als auch darauf, eigene Modelle zu trainieren und auf leistungsschwächerer Zielhardware zu implementieren.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache (engl.: Natural Language Processing, NLP) steht im Mittelpunkt vieler neuerer Forschungsschritte in der KI, beispielsweise der textbasierten Dialogsysteme „ChatGPT“ und „Bard“. Unsere Methoden des NLP konzentrieren sich darauf, skalierbare Lösungen für den heterogenen industriellen Kontext von Bosch zu entwickeln.
Generative KI beschreibt Modelle, die in der Lage sind, selbst neue Datenpunkte zu kreieren, wie zum Beispiel neue Bilder oder Texte. Wir arbeiten an generativen Modellen für synthetische Daten, Designs von technischen Bauteilen oder auch dem automatisierten Labeln von echten Daten.
Bei Deep Learning und neuronalen Netzen hapert es derzeit oft noch daran, strukturiertes Domänenwissen und logisches Denken in Vorhersagen und Ergebnisse einzubeziehen. Mit der Methode der neurosymbolischen KI (engl.: Neuro-Symbolic AI) wird Domänenwissen maschinell zugänglich. Sie kombiniert die flexible und datengesteuerte Leistung des Deep Learning mit sogenannten symbolischen Methoden.
Um komplexe Abläufe von Produktionsprozessen sowie Bewegungsabläufe von Nutzerinnen und Nutzern mit Bosch-Produkten in der realen Welt zu verstehen und vorherzusagen, nutzen wir die Methode des Probabilistic Modeling – die statistische Modellierung von Wahrscheinlichkeiten.
Die Methode des Reinforcement Learning geht über Vorhersagen hinaus. Sie ist elementar, um Systeme auf Grundlage von Daten steuern zu können, statt lediglich zu antizipieren, wie sie sich verhalten werden. Hierbei werden digitale Daten dafür verwendet, die Systeme anzulernen, Entscheidungen zu treffen und Probleme zu lösen, sowohl für sequenzielle als auch für nicht-sequenzielle Aufgaben.
Bei der hybriden Modellierung (engl.: Hybrid Modeling) werden grundlegende Modelle aus der Statistik, Physik oder Chemie mit datengesteuerten Modellen kombiniert, die aus Beobachtung oder Simulation abgeleitet werden. Diese grundlegenden Modelle sind dateneffizient, kausal erklärbar und generalisierbar. Umgekehrt können datengesteuerte Ansätze komplexe und neue Prozesse beschreiben, für die keine grundlegenden Modelle verfügbar sind. Die Integration beider Verfahren bei der hybriden Modellierung ermöglicht es, Entwicklungsschritte und Abläufe zu optimieren.
Intelligent angewandt: KI revolutioniert Produktion und Mobilität
Die Expertinnen und Experten des BCAI betreiben also Grundlagenforschung zur KI auf höchstem Niveau. Die zukunftsweisenden Methoden bleiben dabei nicht theoretisch. Innerhalb des Bosch-Konzerns sind die KI-Forscherinnen und -Forscher in stetigem Austausch mit den Kolleginnen und Kollegen der Geschäftsfelder. Im Zusammenspiel von Forschung und Entwicklung können die neuen Methoden so direkt in die Praxis umgesetzt werden. In den Produktionsstätten des Unternehmens implementiert Bosch Research Pilotanwendungen. Die Ergebnisse unterstützen die Forscherinnen und Forscher dabei, Prozesswissen und KI-Methoden optimal zu kombinieren.
Bereits im Einsatz in acht Geschäftsbereichen und mehr als 1 500 Fertigungslinien ist beispielweise die vom BCAI entwickelte AI Analytics Platform. Sie analysiert enorme Datenmengen, um Qualitätsprobleme festzustellen und die Produktion laufend zu optimieren. Wie Domänenwissen und Daten intelligent kombiniert werden können, zeigt zum Beispiel das Projekt COLLIE (Collective Intelligence Excellence). Durch die Anwendung eines hybriden Modells konnte die Entwicklung und Erprobung einer Laserschweißmaschine für das Bosch-Werk in Blaichach deutlich beschleunigt werden. Bei den Lösungen Smart Item Picking, dem intelligenten Greif-Roboter in der Logistik, sowie DeepInspect, der KI-basierten Montageunterstützung für den Werker von morgen, setzen wir ebenfalls auf die Verbindung von klassischem Domänenwissen und KI.
Auch in der Mobilität geht ohne KI nichts mehr – mit ihrer Hilfe werden aus Fahrzeugen intelligente Assistenten gemacht. Assistenzsysteme wie beispielsweise die Multifunktionskamera machen das automatisierte Fahren durch Signalverarbeitung und KI-gestützter Verhaltensprädikation sicherer und zuverlässiger. Beim Einparken unterstützt zukünftig zum Beispiel ein KI-gesteuerter Ultraschallsensor die Objekterkennung und warnt Fahrerinnen und Fahrer vor hohen, potenziell gefährlichen Objekten. Kooperationen über die Unternehmensgrenzen hinaus belegen unsere zukunftsweisende Forschung wie etwa in der Partnerschaft mit Cariad, der Softwaretochter des Volkswagen-Konzerns.
Fazit
Die Forschung des BCAI und von Bosch Research zur künstlichen Intelligenz tragen dazu bei, dass die Geschäftsbereiche bei Bosch ihre Produkte stetig weiterentwickeln können und damit den Wettbewerbern oft auch einen Schritt voraus sind.
