Proximale Policy-Optimierung (PPO) geh\u00f6rt in die Bereiche K\u00fcnstliche Intelligenz, Automatisierung und Industrie 4.0. Dabei handelt es sich um eine Methode, mit der Maschinen und Computerprogramme lernen, eigenst\u00e4ndig bessere Entscheidungen zu treffen. PPO ist ein Ansatz aus dem sogenannten Reinforcement Learning (\u201ebest\u00e4rkendes Lernen\u201c), einer beliebten Lernmethode in der KI.<\/p>\n
Anstatt eine Aufgabe stur auszuf\u00fchren, lernt ein Computer mithilfe von PPO schrittweise, wie er das beste Ergebnis erzielen kann. Das funktioniert so: Die Maschine probiert verschiedene Handlungen aus und wird daf\u00fcr belohnt oder \u201ebestraft\u201c, je nachdem ob das Ergebnis gut oder schlecht ist. Mit jeder Wiederholung optimiert die KI ihr Vorgehen. Das Besondere an PPO ist, dass diese Verbesserungen sehr stabil und kontrolliert erfolgen \u2013 so wird vermieden, dass der Lernprozess zu gro\u00dfe, fehlerhafte Spr\u00fcnge macht.<\/p>\n
Ein einfaches Beispiel: Ein Roboter soll lernen, wie er effizient Pakete in einem Lager kommissioniert. Mithilfe von Proximaler Policy-Optimierung analysiert er verschiedene Wege und Handgriffe, bewertet deren Erfolg und verfeinert so st\u00e4ndig sein Verhalten. So steigert er die Effizienz Schritt f\u00fcr Schritt und ganz automatisch.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"