Deep Reinforcement Learning (DRL) gehört zur Kategorie Künstliche 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 eigenständig durch Ausprobieren Aufgaben lösen und stetig besser werden.

Im Unterschied zu herkömmlicher Künstlicher 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. Für richtige Entscheidungen gibt es eine Belohnung – für Fehler eine „Strafe“. So findet das System nach und nach den besten Weg, eine Aufgabe zu meistern.

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 präziser und schneller. Am Ende arbeitet der Roboter eigenständig und zuverlässig.

So hilft Deep Reinforcement Learning (DRL) Unternehmen, Prozesse zu automatisieren und ihre Effizienz deutlich zu steigern.

Deep Reinforcement Learning (DRL) gehört zur Kategorie Künstliche 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 eigenständig durch Ausprobieren Aufgaben lösen und stetig besser werden.

Im Unterschied zu herkömmlicher Künstlicher 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. Für richtige Entscheidungen gibt es eine Belohnung – für Fehler eine „Strafe“. So findet das System nach und nach den besten Weg, eine Aufgabe zu meistern.

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 präziser und schneller. Am Ende arbeitet der Roboter eigenständig und zuverlässig.

So hilft Deep Reinforcement Learning (DRL) Unternehmen, Prozesse zu automatisieren und ihre Effizienz deutlich zu steigern.