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HEAL: Probleme lösen, die sonst Jahre an Rechenzeit bräuchten

In welcher Reihenfolge fertigt man Aufträge? Wie schleust man diese durch die Produktion? Wie lässt sich dabei die Qualität von Produkten vorhersagen und steuern? Was in Firmen sonst Produktionssteuerer erledigen, machen ExpertInnen aus Hagenberg mit ausgeklügelten Algorithmen. Die Software schlägt dann vor, welche Schritte gesetzt werden. „Heuristische Optimierung bedeutet, Probleme zu lösen, die sich sonst nicht in absehbarer Zeit lösen lassen“, sagt DI (FH) Dr. Michael Kommenda, MSc, Senior Researcher am Campus Hagenberg. Das heißt, die Probleme sind so rechenaufwendig, dass man Jahre an Rechenzeit brauchen würde. Dieser Bereich bewegt sich stark in Richtung künstlicher Intelligenz, aber immer mit dem Menschen im Fokus, der verstehen und agieren soll.


> HEAL (Heuristic and Evolutionary Algorithms Laboratory) ist die größte Forschungsgruppe in Hagenberg und eine der größten an den Campus-Standorten. Was 2005 unter der Leitung von FH-Prof. PD DI Dr. Michael Affenzeller mit vier Personen begann und von 2008 bis 2013 mit zehn Personen in Hagenberg zum österreichweit ersten Josef-Ressel-Zentrum führte, umfasst heute fünf Professoren und 20 ForscherInnen sowie mehrere Studierende, die Praktika als Teil ihres Bachelor und Masterstudiums absolvieren. Die Forschungsrichtung, die auch dem Schwerpunktthema "Prescriptive Analytics" des Softwarepark Hagenberg zuzuordnen ist, unterteilt sich in zwei Bereiche, wie sich auch die zwei aktuellen Hagenberger Josef-Ressel-Zentren aufteilen: Bei der klassischen Optimierung geht es um Produktions- und Lageroptimierung sowie Auftragsplanung. Bei der Datenanalyse geht es um maschinelles Lernen für interpretierbare Vorhersagen.

Was versteht man nun unter Explainable Artificial Intelligence? „Es geht nicht nur darum, Daten möglichst genau zu beschreiben, sondern insbesondere auch darum, dass diese Modelle von Domainexperten, Verfahrenstechnikern und Physikern interpretiert werden können. Denn es erhöht die Vertrauenswürdigkeit immens, wenn ein Mensch das Ergebnis interpretieren kann. Bei uns kommen als Ergebnis Modelle in Form kurzer mathematischer Formeln heraus.“ Anhand dieser Methode führen die ExpertInnen seit über 10 Jahren Forschungsprojekte mit den großen Industrieunternehmen in Oberösterreich durch: voestalpine, MIBA, Rosenbauer, Primetals Technologies, Rübig, AVL, Lenzing AG und etlichen anderen Forschungsgruppen österreichweit – meist Unternehmen, wo Ressourcen fehlen, um Daten zu analysieren. Inhaltlich arbeiten sie eng mit der FH Wels (Engineering) und der FH Steyr (Produktionsoptimierung und Logistik) zusammen. „Wir schauen uns riesige Datenmengen an, wie auf einer große Excel-Tabelle, und finden dabei relevante Zusammenhänge“, sagt Kommenda. Im Produktionssystem lassen sich so Parameter erkennen, mit denen weiterführende Fragen beantwortet werden können wie etwa: Wann wird eine Maschine defekt? Wie muss ich meinen Prozess steuern, um kostengünstig zu produzieren? Kann ich andere Rohstoffe ohne Qualitätsverluste einsetzen? Jedes dieser Projekte bei den Kooperationspartnern basiert auf ähnlicher Methodik, die für den Anwendungsfall jeweils adaptiert wird. Studierende arbeiten in der Forschungsgruppe HEAL bereits während dem Bachelorstudium mit und viele der wissenschaftlichen MitarbeiterInnen machen Dissertationen in Kooperation mit Universitäten.

Wesentlich für diese Ergebnisse ist die Open Source Software HeuristicLab, die von HEAL seit 2005 in Hagenberg entwickelt wird. Alle Algorithmen, die nicht mit firmenspezifischen Daten in Verbindung stehen, fließen hier hinein. „HeuristicLab ist als gemeinsame Basis unserer Forschungsaktivitäten sehr wichtig für uns“, ergänzt FH-Prof. DI Dr. Stefan Wagner, Professor für komplexe Softwaresysteme. „Durch HeuristicLab können wir die Ergebnisse aus unseren Projekten so verallgemeinern, dass man die Erkenntnisse aus einem vorigen Projekt auch ins nächste mitnehmen kann. Es ist damit auch ein nachhaltiges Bindeglied zwischen Forschung und Lehre, mit dem man die Methoden aus der Forschung auch im Unterricht anwenden kann.“ Und es dient als Türöffner für weitere Kooperationen, da HeuristicLab auch von anderen Gruppen weltweit eingesetzt wird.

Das Team des Heuristic and Evolutionary Algorithms Laboratory (HEAL)