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Automatisierung

Mit Computational Intelligence (CI) werden Methoden zur Entwicklung intelligent agierender Informationssysteme zusammengefasst. Hierzu gehören insbesondere künstlich neuronale Netze, evolutionäre Algorithmen und Fuzzy Control. Diese Algorithmen werden von biologischen Modellen abgeleitet, um als adaptive, assoziative und robuste Verfahren auf komplexe Systeme angewendet zu werden. Ein in Theorie und Praxis besonders interessantes Anwendungsfeld ist die intelligente Verarbeitung visueller Informationen.

Neuronale Netze sind technische Realisierungen biologisch motivierter Modelle der Informationsverarbeitung in Gehirn und Nervensystem. Sie werden mit Beispielen trainiert und können dann selbständig eine Lösungsstrategie entwickeln. Es gibt bereits viele Anwendungen u.a. auf den Gebieten der Regelungstechnik, z.B. Regelung und Steuerung von Roboterbewegungen, der Mustererkennung, wie u.a. Spracherkennung und Signalklassifikation.

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Evolutionäre Algorithmen ahmen die Mechanismen der natürlichen Evolution auf dem Rechner nach, um Optimierungsaufgaben zu lösen. Insbesondere in Anwendungsbereichen, wenn traditionelle Optimierungsverfahren versagen, können diese häufig noch Erfolge erzielen.

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Fuzzy Systeme können unvollständige und vage Information verarbeiten. Das Sammeln und die Nutzung bewusster Erfahrung wird systematisiert und das Wissen mit Regeln beschrieben. Dabei können unscharfe Bezeichnungen wie "ziehmlich groß" oder "etwas stärker" ausgedrückt und verarbeitet werden. Insbesondere in der Regelungstechnik hat sich die Fuzzy Control zur Beherrschung komplexer Prozesse etabliert.

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In Kombination mit Computer Vision ist es möglich automatisierte Prozesse wie die Fertigung von Produkten vollständig zu automatisieren. Werksstückanalyse, Werksstücküberwachung, Qualitätsprüfung und Aussortierung in einem Durchgang.

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