Mittwoch, 12. Februar 2020

KI-Automat - Ml und Safety

Der KI-Automat ist der erste Schritt zur Aufbereitung der Daten für die Anwendung der schwachen KI.


Das folgende Video zur Erklärung:




Dieses Beispiel zeigt den KI-Automat für die Anwendung eines Grafcet. Die Umsetzung in IEC-61131 dagegen kann nicht in Daten zur untersten Vorstufe der schwachen KI verwendet werden. Zumindest nicht so einfach, da hier sehr viele Parameter notwendig werden.

ML ist bei einem Grafcet denkbar und bietet den Ansatz dazu. Die Datenstruktur zum KI-Automat ist unter Umständen lernfähig, wenn diese dazu führen soll, eine Lösung in einer anderen Programmiersprache zu realisieren.

Ich habe hier für den KI-Automat JS gewählt. Der KI-Automat ist eine feste Struktur welche auf die Daten zugreift. Diese sind teilweise selbst Java-Scripte, welche aus dem Grafcet entstanden sind. das bedeutet:

Der Grafcet wird teilweise in JS gewandelt und ändert sich je nach Anwendung im Frontend. Das geht dann in Richtung schwache KI, denn diese Java-Scripte richten sich nach der grafischen Anwendung aus und zeigen Funktionalität und auch Fehlerquellen.

Eine weitere Möglichkeit zum Einsatz der Simulation über den KI-Automat:





https://www.udemy.com/course/grafcet-y/learn/lecture/20815628#overview

Eine neue Programmier-Serie in JS zur Erklärung des           KI-Automaten

Der KI-Automat unterscheidet sich zu traditionell erstellter Software darin, dass dieser aus 3 Prozessen besteht:

  1. Lernsoftware
  2. Umsetzung in JS-Code
  3. Speichern zur Anwendung im KI-Automat
Das sind wesentliche Unterschiede zu den bisher gezeigten KI-Systemen, da es sich hier ja auch um Automatisierung handelt. Nun ist die Bilderkennung auch Teil der Automatisierung, soll aber bez. der Software mit neuronalen Netzen und die Verarbeitung von Massendaten ausgeschlossen werden. 

Es handelt sich hier schlichtweg um eine andere Form der KI

Die Aufgabe:

Am Beispiel eines Monitors soll nun erklärt werden, wie dieser lernfähig wird und wie man das z. B. in der HMI nutzen könnte. Danach soll ein Gerät (Roboter) über seine elektronischen Augen einen Plan lesen, welche auch Menschen verstehen (also keinen Barcode). Dieser Plan wird dann als Programm vom Gerät ausgeführt.

Das Problem ist, eine Veröffentlichung in YouTube ist nur dann sinnvoll, wenn sich entsprechendes Publikum dafür interessiert, da eine Menge an guten JS-Sourcen, sozusagen verschenkt werden.

Bei Interesse an diesem Thema schreiben Sie mir bitte zur Gründung einer entsprechenden Community. Derzeit sind 48 Personen daran interessiert.

Warten wir es also ab! Bis bald.