Definition und Zweck:
AutoML (Automated Machine Learning) ist ein Ansatz und ein Satz von Techniken, die darauf abzielen, den Prozess der Erstellung und Optimierung von Machine-Learning-Modellen zu automatisieren. Das Hauptziel von AutoML ist es, die Anwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) zugänglicher zu machen und den Bedarf an tiefgehenden Data-Science-Kenntnissen zu reduzieren.
Traditionell erfordert die Entwicklung eines ML-Modells Schritte wie Datenvorverarbeitung, Feature Engineering, Algorithmusauswahl, Hyperparameter-Optimierung und Modellvalidierung – allesamt Schritte, die spezialisiertes Wissen und manuelle Iterationen erfordern. AutoML automatisiert diese Schritte weitgehend, wodurch auch Fachexperten ohne umfangreiche Programmier- oder Statistikkenntnisse KI-Modelle entwickeln und einsetzen können.
Relevanz in der industriellen Automatisierung:
AutoML hat ein erhebliches Potenzial, die Anwendung von KI in der industriellen Automatisierung zu demokratisieren und zu beschleunigen:
- Qualitätskontrolle: Schnelle Entwicklung von Modellen zur automatischen Erkennung von Produktfehlern oder Anomalien in Produktionsdaten, um die Qualität zu sichern.
- Predictive Maintenance: Einfachere Erstellung von Vorhersagemodellen für Maschinenausfälle, indem Betriebsdaten analysiert und Muster von bevorstehenden Problemen identifiziert werden.
- Prozessoptimierung: Entwicklung von Modellen zur Optimierung von Prozessparametern, um den Energieverbrauch zu senken, den Durchsatz zu erhöhen oder die Produktivität zu verbessern.
- Edge AI: Ermöglicht die Entwicklung und den Einsatz von KI-Modellen direkt auf Edge-Geräten, ohne dass die Daten zur Cloud gesendet werden müssen.
- Ressourceneffizienz: Reduziert den Bedarf an hochspezialisierten Data Scientists, was den Einsatz von KI auch für kleinere Unternehmen wirtschaftlicher macht.
Durch die Automatisierung des ML-Workflow ermöglicht AutoML Unternehmen, schneller Wert aus ihren Industriedaten zu schöpfen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, was die digitale Transformation im Sinne von Industrie 4.0 vorantreibt.
→ Siehe auch: Machine Learning, Künstliche Intelligenz (KI), Anomalieerkennung, Predictive Maintenance, Industrie 4.0, Industrial Data Scientist
