Beckhoff bieten nun mit dem Twincat Machine Learning Creator einen deutlich einfacheren Zugang und befähigt dadurch direkt den Automatisierungs- oder Prozessexperten, KI-Modelle zu erstellen. Der Ansatz ist eine webbasierte Oberfläche, welche durch die Schritte Daten-Upload, Modell-Training sowie Modell-Analyse und -Download führt. Zielgruppen sind insbesondere Anwender ohne einen spezifischen Data-Science-Hintergrund. Ziel ist die Standardisierung des Trainingsprozesses von KI-Modellen.
Workflow für vereinfachtes Modell-Training
Um eine Durchgängigkeit von Daten aus der Twincat-Steuerung zum Machine Learning Creator herzustellen, wird aktuell daran gearbeitet, den Twincat Analytics Data Scout als Labeling-Werkzeug einzusetzen. Der Datenupload zum Machine Learning Creator ist offen gestaltet. Es werden unterschiedliche Bild-Datenformate sowie Label-File-Formate unterstützt, wodurch der Anwender frei in der Wahl eines Labling-Werkzeugs ist.
Im nächsten Schritt erfolgt die Konfiguration einer KI-Trainingssession, wo zunächst nur ein Modellname anzugeben und ein Datensatz (oder mehrere Datensätze) auszuwählen sind. Alle weiteren Konfigurations- und Optimierungsmöglichkeiten sind optional. So kann z.B. eine bestimmte Beckhoff Hardwareplattform und eine maximal akzeptable Ausführungszeit angeben werden. Die Informationen werden beim Erstellungsprozesses der KI-Modelle berücksichtigt. Wird keine maximale Ausführungszeit angegeben, optimiert der Twincat Machine Learning Creator ausschließlich nach dem Gesichtspunkt der KI-Modell-Performance (Generalisierungsfähigkeit).
Nachdem das Training beendet ist, stellt sich die Frage nach der Performance des Modells. Da neuronale Netze Black-Boxes sind, d.h. deren Wirkungsweise nicht direkt, sondern nur über spezielle Analysemethoden transparent gemacht werden können, spricht man bei diesen Methoden auch von Explainable AI. Sie dienen dazu, die Akzeptanz des KI-Modells zu erhöhen. Denn nur wer genauere Einblicke darin erhält, wie sich das trainierte Modell verhält, ist am Ende auch bereit die Modelle einzusetzen. Die Analysemethoden für ein trainiertes KI-Modell sind vielfältig. Der Twincat Machine Learning Creator trennt automatisch den hochgeladenen Datensatz in Trainingsdaten, die zum Modell-Training genutzt werden, sowie in Testdaten, die der Modell-Analyse dienen. Die Testdaten sind dem KI-Modell unbekannte Fälle, von denen nur das Ergebnis über die Labels bekannt ist. So können z.B. statistische Werte berechnet und dargestellt werden, wie oft ein Klassifikator richtig liegt und wie oft nicht. Eine sogenannte Confusion-Matrix gibt beispielsweise detailreich Aufschluss darüber, wie wahre und vorhergesagte Labels verteilt liegen. Weiterhin werden für jede Modellausführung Konfidenzen berechnet und statistisch dargestellt sowie eine Attention-Map erzeugt. Diese wird über das Eingangsbild gelegt und zeigt, welche Bildregionen maßgeblich zur Klassifikation herangezogen wurden.
Ist ein KI-Modell trainiert folgt im letzten Schritt die Integration in die Maschinensteuerung. Dazu können das Modell als Onnx-Datei sowie der vollständige SPS-Code für Twincat im PLCopen-XML-Format von der Plattform heruntergeladen werden. Das KI-Modell ist aufgrund des offenen Standards nicht an die Ausführung in Twincat gebunden und kann auch auf beliebigen anderen Plattformen verwendet werden. Der SPS-Code enthält den vollständigen Prozessablauf von der Bildaufnahme über die Bildvorverarbeitung bis hin zur KI-Modellausführung und zum Postprocessing. Der Übergang vom Trainingstool in die Twincat-SPS ist entsprechend nahtlos gestaltet.
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Beckhoff bietet ergänzend zur Vision-Hardware (Kameras, Optiken, Beleuchtungen…) auch ein hinsichtlich Rechenleistung und Formfaktor fein skalierbares IPC-Portfolio. Besonders gut eignet sich der speziell für Vision- und KI-Anwendungen ausgelegte Ultra-Kompakt-Industrie-PC C6043, der trotz seiner geringen Abmessungen bereits über eine integrierte Embedded-GPU von Nvidia nach industriellen Standards verfügt. Somit entfallen kostenintensive weitere Hardware-Geräte mit aufwendigen Interfaces zur Steuerung, eigenen Wartungs- und Update-Plänen sowie separaten IT-Security-Richtlinien.
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