Maschinelles Lernen gilt als Schlüssel für eine intelligente Logistik. Mit der Einrichtung eines Research-Clans zum Maschinellen Lernen trägt das Leistungszentrum Logistik und IT der rasanten Entwicklung der neuen Basistechnologie Rechnung.
Das Maschinelle Lernen, kurz ML, ist seit kurzem auch für Unternehmen interessant. Was genau steckt hinter der neuen Technologie?
Christoph Pott: Beim Maschinellen Lernen, einem Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, geht es darum, dass Maschinen – oder allgemeiner gesagt: technische und künstliche Systeme – aus vorhandenen Daten Muster und Gesetzmäßigkeiten erkennen und daraus lernen, ohne dass der Mensch sie dazu befähigen, sprich: programmieren muss. Die Grundlagen dafür wurden schon in den 1980er Jahren geschaffen. Lernende Systeme werden heute auch schon sehr erfolgreich zur Spracherkennung in Smartphones oder für Spam-Filter in PCs genutzt. Dank leistungsfähigerer Prozessoren, superschneller Datenbanken und verbesserter Algorithmen ist Maschinelles Lernen jetzt für immer mehr Unternehmen aus Produktion und Logistik interessant, um Prozesse zu optimieren und Kosten zu sparen.
Anike Murrenhoff: Es gibt derzeit in zahlreichen Branchen viele verschiedene konzeptionelle und methodische Ansätze zum Maschinellen Lernen. Die Forschung und Anwendung speziell in der Logistik steht allerdings erst am Anfang. Deshalb wollen wird das Thema Maschinelles Lernen für die Logistik sowie die zugehörige Informationslogistik in unserem neuen Research-Clan durch das Zusammenbringen von Experten inhaltlich aufbereiten und weiterentwickeln. Im Rahmen des Leistungszentrums schaffen wir dabei Formate und Gelegenheiten, um Wissenschaftler zu vernetzen und mit einer gemeinsamen Forschungsagenda an den Themen von morgen zu arbeiten.
Christoph Pott ist Leiter des Leistungszentrums Logistik und IT, Anike Murrenhoff leitet den Research Clan Maschinelles Lernen.
Welche Ziele verfolgt der Research-Clan konkret?
Anike Murrenhoff: Zunächst einmal geht es – wie bei allen Research-Clans des Leistungszentrums – darum, den aktuellen Forschungsstand sowie bestehende Methoden und Technologien am Wissenschaftsstandort Dortmund, aber auch national und international, zusammenzutragen. Danach wollen wir das Themenfeld gezielt an wissenschaftliche Communitys innerhalb und außerhalb des Leistungszentrums herantragen.
Christoph Pott: Zur Aufgabe des Leistungszentrums gehört es, die Forschungsaktivitäten für das Themenfeld zu koordinieren – insbesondere auch im Hinblick auf die Nutzung der Forschungsinfrastruktur am Standort.
Anike Murrenhoff: Gleichzeitig sollen auch Studierende und die Teilnehmer der Graduate School of Logistics angesprochen und eingebunden werden.
Werden im Research-Clan auch neue Anwendungen entstehen?
Anike Murrenhoff: Wir werden auf jeden Fall einen Demonstrator entwickeln und präsentieren, der das Maschinelle Lernen greifbar macht. Außerdem wollen wir ein Schulungs- bzw. Beratungsformat anbieten, mit dem Unternehmen in das Thema einsteigen können. »Hinter den Kulissen« erarbeiten wir Konzepte, in denen Maschinelles Lernen beispielsweise zur Optimierung von dezentral gesteuerten Systemen und letztlich auch zur Unterstützung von Entscheidungen des Menschen eingesetzt wird.
Christoph Pott: Last, but not least, wollen wir das Thema Maschinelles Lernen auch so aufbereiten, dass wir die Grundzüge, die Anwendungen und den Nutzen der neuen Technologie auch der breiten Öffentlichkeit vermitteln können.
