Die Auswirkungen des Machine Learnings auf Advanced Engineering

Die Geschwindigkeit des technologischen Fortschritts hat in den letzten Jahrzehnten exponentiell zugenommen. Sie treten häufiger auf und haben mehr Auswirkungen auf die Industrie als je zuvor. Einige haben behauptet, dass die vierte industrielle Revolution (Industrie 4.0) kurz bevorsteht; ein Trend zur Automatisierung und zum Datenaustausch in Fertigungstechnologien und -prozessen, der cyber-physische Systeme (CPS), IoT, industrielles Internet der Dinge, Cloud Computing, kognitives Computing und künstliche Intelligenz umfasst. 

Der Ingenieursektor gehört zu den Bereichen, die von diesen Entwicklungen am stärksten betroffen sein werden. Als Ingenieur ist es wichtig, sich über die neuen Entwicklungen auf dem Laufenden zu halten und neue Möglichkeiten zu erkennen. Eine der wichtigsten Technologien, die in der Industrie 4.0 eine große Rolle spielen wird, ist das Machine Learning (ML). Diese fortschrittliche Technologie schafft Möglichkeiten für Ingenieure in den Bereichen Automatisierung, Daten und mehr. Aber was bedeutet maschinelles Lernen genau? Und wie kann es dem Advanced Engineering Sektor nützen? In diesem Artikel beantworte ich diese Fragen und zeige, wie Amoria Bond Ihnen helfen kann, Ihre nächste technische Herausforderung zu finden. 

Was ist Machine Learning? 

Machine Learning (maschinelles Lernen) ist die Bezeichnung für die Technologie, mit der Maschinen "trainiert" werden, genauer gesagt für die Entwicklung anpassungsfähiger Software, die durch die Nutzung großer Datenmengen erstellt wird. Es wird oft als Teil der künstlichen Intelligenz (KI) gesehen, und ML-Systeme werden manchmal als KI bezeichnet, aber es ist genauer, es als eine Teilmenge der KI zu beschreiben. 

Das Besondere am maschinellen Lernen ist, dass es mit einer großen Menge an Informationen und Daten arbeitet und aus diesen Daten lernt, ohne explizit programmiert zu werden. Indem man einen Algorithmus mit bestimmten Daten füttert, "lernt" der Algorithmus aus diesen Daten. Kurz gesagt, maschinelles Lernen ist die Verwendung von Algorithmen und statistischen Modellen, um eine bestimmte Aufgabe ohne explizite Anweisungen effektiv auszuführen. 

Das Endergebnis ist ein System, das einen großen Teil der menschlichen Tätigkeit aus dem Entscheidungsprozess herausnimmt. Das System lernt, passt sich an und verbessert sich. Dies schafft einzigartige Möglichkeiten für die Automatisierung und Digitalisierung von Prozessen, die schneller und effizienter werden, überwältigend große Aufgaben autonom bewältigen und lästige, monotone Arbeiten abnehmen. Aber das ist eine Herausforderung. Die Systeme bestehen aus Tausenden von Algorithmen, für deren Erstellung unterschiedliche Fähigkeiten erforderlich sind. 

Wie "lernt" eine Maschine? 

Die Erstellung von ML-Systemen ist nicht einfach. In diesem Abschnitt werde ich anhand eines sehr einfachen Beispiels aufzeigen, was für die Erstellung eines ML-Systems erforderlich ist. Was wäre, wenn Sie einen Algorithmus erstellen möchten, der zwischen Katzen und Hunden unterscheiden kann, ein System, das ein beliebiges Bild einer Katze oder eines Hundes sehen und erkennen kann, welches das richtige ist? Um zwischen Katzen und Hunden unterscheiden zu können, muss der Algorithmus "lernen", die visuellen Unterschiede zwischen Katzen und Hunden zu erkennen. Auch wenn es nur darum geht, zwischen zwei Parametern, einer Katze oder einem Hund, zu unterscheiden, so ist doch ein fortschrittlicher Algorithmus erforderlich, der für seine Entwicklung viele Daten benötigt, genauer gesagt: gekennzeichnete Daten. 

Wir können nicht über Machine Learning sprechen, ohne über Big Data zu sprechen, einen der wichtigsten Aspekte von Machine Learning-Algorithmen. Jedes maschinelle Lernsystem benötigt eine große Menge an Daten.

Um mit dem Beispiel von Katzen und Hunden fortzufahren, bräuchte man eine riesige Menge an Daten mit Katzen und Hunden; Bilder und Videos, die kategorisiert und etikettiert wurden. Bei etikettierten Daten liegen sowohl die Eingabe- als auch die Ausgabeparameter in einem vollständig maschinenlesbaren Muster vor, aber sie erfordern menschliche Eingaben. Das bedeutet, dass Menschen die Daten etikettiert haben und einem Bild oder Video die richtige Bezeichnung Katze oder Hund zugewiesen haben. Der ML-Algorithmus "lernt" aus diesen Daten und ist schließlich in der Lage, selbst zwischen Katzen und Hunden zu unterscheiden, wenn ein nicht beschriftetes Bild in das System eingespeist wird. Dieser Prozess der Beschriftung oder Kennzeichnung der Daten zum Trainieren eines ML-Systems wird als überwachtes Lernen bezeichnet. 

Ein Nachteil dieser Methode besteht darin, dass die Daten immer noch von Menschenhand beschriftet werden müssen und der Datensatz recht groß sein muss. Zweitens müssen die beschrifteten Daten genau sein. Stellen Sie sich vor, dass 25 % der Katzenbilder fälschlicherweise als Hunde gekennzeichnet wurden, dann kann das System beginnen, einige Katzen fälschlicherweise als Hunde zu erkennen. Drittens haben die meisten Unternehmen nicht die Arbeitskraft, um große Datenmengen zu kennzeichnen. 

Eine Möglichkeit, an etikettierte Daten zu gelangen, ist die Nutzung von Plattformen wie Amazons Mechanical Turk, wo Datenetikettierungsaufgaben eingestellt werden können und Arbeitskräfte diese Daten gegen eine geringe Gebühr von zu Hause aus etikettieren. Andere Unternehmen verwenden andere Methoden. 

Es ist gut möglich, dass Sie in den letzten Tagen beim Surfen im Internet auf eine Captcha-Aufgabe gestoßen sind. Haben Sie eine bekommen, bei der Sie auf Bilder von Bussen oder Zügen klicken müssen? Wenn ja, dann haben Sie, ohne es zu wissen, Daten gekennzeichnet. Sie verwenden die Captcha-Eingaben der Leute, um einen ML-Algorithmus zu trainieren, indem sie die Leute Bilder von Bussen, Zügen usw. beschriften lassen. Das ist ein ziemlich genialer Weg, um kostenlos Millionen von beschrifteten Daten zu erhalten. 

An dieser Stelle werden Sie vielleicht denken: Ich dachte, der Vorteil von ML-Systemen liegt darin, dass sie die menschliche Interaktion verringern und die Automatisierung erhöhen, aber dieses System erfordert immer noch eine Menge menschlicher Eingaben. Ja, für etikettierte Daten sind viele menschliche Eingaben erforderlich, aber wenn das System erst einmal erstellt ist, werden die Aufgaben, die es erledigen wird, keine menschlichen Eingaben mehr erfordern und ein enormes Automatisierungspotenzial haben. Auch wenn die Daten genau beschriftet sein müssen, damit diese Methode funktioniert, ist das überwachte Lernen unter den richtigen Umständen extrem leistungsfähig und kann sehr fortschrittliche maschinelle Lernsysteme schaffen. Es wird in unserem Alltag recht häufig eingesetzt, zum Beispiel in Programmen zur Gesichtserkennung. 

Darüber hinaus gibt es noch andere Möglichkeiten, ML-Systeme zu trainieren.

Unüberwachtes und verstärkendes Lernen

Wie bereits erläutert, können sich Algorithmen für maschinelles Lernen durch Training selbst verbessern. Nicht alle Algorithmen für Machine Learning benötigen beschriftete Daten. Eine andere Möglichkeit ist die Verwendung unmarkierter Daten. Unbeschriftete Daten haben nur einen oder keinen der Parameter in einer maschinenlesbaren Form. 

Der Vorteil der Verwendung unmarkierter Daten besteht darin, dass man keine menschliche Arbeitskraft benötigt, um die Daten zu markieren, und das bedeutet in der Regel, dass ein größerer Datensatz verwendet werden kann, aber der Nachteil ist, dass komplexere Lösungen zur Verarbeitung der Daten erforderlich sind. Mithilfe verschiedener Programmiertechniken können Algorithmen für Machine Learning große Datenmengen verarbeiten und nützliche Informationen extrahieren. Anstelle einer definierten und festgelegten Problemstellung können sich diese Algorithmen an die Daten anpassen, indem sie die verborgenen Strukturen dynamisch verändern und eine stärkere Weiterentwicklung nach dem Einsatz ermöglichen. Dies wird als unüberwachtes Lernen bezeichnet. Der Nachteil ist, dass diese Systeme komplex sind und einwandfrei aufgebaut sein müssen, um zu vermeiden, dass das System die falschen Punkte verbindet. 

Schließlich gibt es noch das verstärkte Lernen. Hierbei handelt es sich um einen Algorithmus, der sich selbst verbessert und mit Hilfe einer Trial-and-Error-Methode aus neuen Situationen lernt. Günstige Ergebnisse werden gefördert oder "verstärkt", und ungünstige Ergebnisse werden entmutigt. Diese Systeme erfordern immer noch ein gewisses menschliches Eingreifen, aber weniger als beim überwachten Lernen. Das System wird mit einer großen Menge an Daten gefüttert und verbindet die Punkte selbst, ähnlich wie beim unüberwachten Lernen. Bei jeder Iteration des Algorithmus wird das Ergebnis an den Interpreten, einen Menschen, weitergegeben, der entscheidet, ob das Ergebnis günstig ist oder nicht.

Findet das Programm die richtige Lösung, belohnt der Interpreter den Algorithmus mit einer Belohnung. Ist das Ergebnis ungünstig, ist der Algorithmus gezwungen, den Vorgang zu wiederholen, bis er ein besseres Ergebnis gefunden hat. In der Regel geht das System durch eine riesige Datenmenge und wird oft mit denselben Daten gefüttert, so dass es viele Runden durchläuft, bevor es zu den gewünschten Ergebnissen kommt.  

Fortschritte im Bereich des Machine Learning im Ingenieurbereich und die Rolle des Ingenieurs

Jetzt, wo Sie ein besseres Verständnis von ML-Systemen haben, wie beeinflussen sie den Ingenieursektor? Das maschinelle Lernen hat begonnen, eine wichtige Rolle im Ingenieurwesen zu spielen. Es ermöglicht Ingenieuren, einfachere und schnellere Arbeitsabläufe zu erstellen, und es reicht tief in das Datenmanagement hinein, um die Herausforderungen von Big Data zu mildern und die Verwaltung und Überwachung von Big Data zu vereinfachen. 

Automobilhersteller setzen schon seit vielen Jahren Roboter in der Produktion ein. Anfangs erledigten sie einfache technische Aufgaben, heute können sie Präzisionsbewegungen für die kompliziertesten Teile des Prozesses ausführen. ML-Systeme machen diese intelligenten Produktionslinien und komplexen Fertigungsaufgaben effizienter und erfordern weniger menschliche Eingriffe.

Auch viele Konstruktions- und Simulationsaufgaben lassen sich mit ML vereinfachen, da sie es ermöglichen, Konstruktions- und Gewichtseinsparungsoptionen zu erkunden, die vorher nicht möglich waren. Mit Hilfe innovativer Designs können Ingenieure Optionen wie nie zuvor untersuchen. 

Schließlich können ML-Systeme eingesetzt werden, um Barrieren zwischen Abteilungen zu überwinden und dabei zu helfen, Daten effektiv zu verwalten und Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Sie können Aufgaben mit geringem Wert automatisieren und Muster in den Daten erkennen, so dass die Ingenieure mehr Zeit für höherwertige Aufgaben haben. 

Einige Ingenieure haben sich besorgt über die Automatisierung und die Möglichkeit geäußert, dass ihre Rolle obsolet werden könnte. In einer Studie der Stanford University wurde jedoch festgestellt, dass die Bedrohung von Arbeitsplätzen nicht unmittelbar bevorsteht, und selbst wenn es so weit kommt, wird dies durch die zunehmenden Möglichkeiten der Technologie ausgeglichen werden. Und in einem Bericht der Universität Oxford heißt es, dass die Berufe in den Natur- und Ingenieurwissenschaften am wenigsten von den Werkzeugen der künstlichen Intelligenz bedroht sind und von ihnen in hohem Maße profitieren werden.

Ingenieure können sich auf die Industrie 4.0 vorbereiten, indem sie sich die neuesten verfügbaren Werkzeuge aneignen und lernen, mit diesen neuen Systemen zu arbeiten, indem sie Maschinen und Roboter einsetzen. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden sich zu einem wichtigen Aspekt des fortschrittlichen Engineerings entwickeln, sie werden helfen, technische Daten effizienter zu verwalten und werden ein wesentlicher Bestandteil der Zukunft des Engineerings sein. Je früher sie angenommen und angepasst werden, desto eher wird das Ingenieurwesen in der Lage sein, die Vorteile dieser Technologie zu nutzen.

Wie kommt man als Ingenieur an spannende Projekte? 

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