Die FH Salzburg und die Machine Automation Division von ABB (B&R) haben eine gemeinsame Patentanmeldung im Bereich energieoptimierter Antriebssysteme eingereicht. Das Patent ist ein zentrales Ergebnis der Zusammenarbeit im Josef Ressel Zentrum für Intelligente und Sichere Industrieautomatisierung (JRZ ISIA).
Im Fokus steht ein neuartiger Ansatz zur energieoptimierten Bewegungssteuerung von Antriebssystemen in der Industrieautomatisierung. Während klassische Regelungsverfahren auf möglichst exakten mathematischen Modellen des Systems basieren, setzt der neue Ansatz genau dort an, wo solche Modelle an ihre Grenzen stoßen: bei realen, oft schwer erfassbaren Energieverlusten, die zwar messbar sind, jedoch nicht vollständig modelliert oder im Detail bekannt sind.
Durch den Einsatz von Methoden der künstlichen Intelligenz, insbesondere Reinforcement Learning (RL), wird ein lernender Agent direkt am realen System eingesetzt. Dieser optimiert die Bewegungsstrategien adaptiv, indem er durch Interaktion selbstständig erlernt, wie unterschiedliche Bewegungsabläufe zu Energieverlusten beitragen, und seine Steuerung entsprechend anpasst.
Ein zentraler Innovationsbeitrag des Patents liegt dabei in einer neuartigen mathematischen Konstruktion der Lernstrategie. Diese ermöglicht es, die bislang für industrielle Anwendungen oft zu langsamen und datenintensiven RL-Verfahren zu beschleunigen und gleichzeitig bessere Ergebnisse zu erzielen.
Die zugrunde liegende Forschung begann bereits im Jahr 2020 und wurde im EU-Interreg-Projekt KI-net initiiert. Seit 2022 wird das Thema im Josef Ressel Zentrum weiterentwickelt – gemeinsam mit den Industriepartnern der Machine Automation Division (B&R), COPA-DATA und weiteren.
