Selbstlernende KI für die Produktion – Reinforcement Learning in der PS | Self-learning AI for production – Reinforcement Learning in PC

Institute

Institut für Werkzeugmaschinen und Betriebswissenschaften (TUM-ED)

Type

Bachelor's Thesis / Semester Thesis / Master's Thesis /

Content

experimental / theoretical / constructive /  

Description

 

Englisch version below

Reinforcement Learning beschreibt eine Gruppe von Methoden im Bereich des Maschinellen Lernens, bei denen ein Agent eigenständig eine Strategie erlernt, um eine bestimmte Aufgabe zu lösen. Im Unterschied zu anderen Methoden wird dem Agenten hierbei nicht explizit vorgegeben, welche Aktion in welcher Situation optimal ist. Stattdessen erlernt der Agent selbst durch Interaktion mit seiner Umwelt seine Strategie kontinuierlich zu verbessern.

Reinforcement Learning ist eine Form der Künstlichen Intelligenz und wird in vielen Bereichen angewendet, darunter Robotik, autonomes Fahren, und neuerdings auch zur Verbesserung großer Sprachmodelle (LLMs). Im Kontext der Produktionssteuerung stellt Reinforcement Learning ebenfalls einen vielversprechenden Ansatz dar. Die Herstellung spezialisierter Güter wie Computerchips wird immer komplexer wodurch traditionelle Produktionsplanungs-Strategien oft an ihre Grenzen stoßen. Reinforcement Learning dagegen eröffnet durch seine Fähigkeit, dynamisch zu lernen und sich anzupassen, neue Lösungswege.

Im Bereich Reinforcement Learning in der Produktionssteuerung sind verschiedene spannende Themen zu vergeben. Zudem bin ich offen für eigene Vorschläge und Ideen. Falls ich dein Interesse geweckt habe, melde dich gerne bei mir mit einem kurzen Lebenslauf und einem aktuellen Notenauszug. Ich freue mich zusammen die vorhandenen Themen oder auch deine eigenen Vorschläge zu besprechen.

 

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English Version

Reinforcement Learning describes a group of methods in the field of Machine Learning in which an agent independently learns a strategy to solve a specific task. In contrast to other methods, the agent is not explicitly told which action is optimal in any given situation. Instead, the agent learns itself to continuously improve its strategy through interaction with its environment.

Reinforcement Learning is a form of Artificial Intelligence and is in use in many areas, including robotics, autonomous driving and, more recently, to improve Large Language Models (LLMs). In the context of Production Control, Reinforcement Learning marks a promising approach as well. The production of specialized goods such as computer chips is becoming increasingly complex, which often pushes traditional production planning strategies to their limits. Reinforcement Learning, on the other hand, opens up new solutions thanks to its ability to learn and adapt dynamically.

Various exciting topics are available in the field of Reinforcement Learning in Production Control. However, I am also open to your own suggestions and ideas. If I have sparked your interest, please contact me with a short CV and a current transcript of records. I am looking forward to discussing the available topics or your own suggestions together. 

 

Possible start

sofort/from now on

Contact

M. Sc. Thomas Kern
Phone: 089 289 15464
thomas.kerniwb.tum.de

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