Deep Reinforcement Learning (DRL) geh\u00f6rt zur Kategorie K\u00fcnstliche Intelligenz und findet seinen Platz auch in den Bereichen Automatisierung und Industrie und Fabrik 4.0. Es handelt sich dabei um eine moderne Methode, Maschinen so zu trainieren, dass sie eigenst\u00e4ndig durch Ausprobieren Aufgaben l\u00f6sen und stetig besser werden.<\/p>\n
Im Unterschied zu herk\u00f6mmlicher K\u00fcnstlicher Intelligenz, bei der feste Regeln vorgegeben werden, lernt ein System mit Deep Reinforcement Learning (DRL) auf Basis von Erfahrungen. Die Maschine bekommt eine Aufgabe und probiert verschiedene Handlungen aus. F\u00fcr richtige Entscheidungen gibt es eine Belohnung \u2013 f\u00fcr Fehler eine \u201eStrafe\u201c. So findet das System nach und nach den besten Weg, eine Aufgabe zu meistern.<\/p>\n
Ein anschauliches Beispiel: In einer modernen Fabrik steuert ein Roboterarm den Zusammenbau von Autoteilen. Anfangs macht der Roboter viele Fehler. Mithilfe von Deep Reinforcement Learning (DRL) lernt er aber mit jeder Bewegung und wird immer pr\u00e4ziser und schneller. Am Ende arbeitet der Roboter eigenst\u00e4ndig und zuverl\u00e4ssig.<\/p>\n
So hilft Deep Reinforcement Learning (DRL) Unternehmen, Prozesse zu automatisieren und ihre Effizienz deutlich zu steigern.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"