Verbundprojekt IML4E: Industrial Machine Learning for Enterprises

Um das Versprechen des maschinellen Lernens Wirklichkeit werden zu lassen, ist es wichtig, effiziente und wiederholbare Prozesse und die dafür notwendige Werkzeugunterstützung zu entwickeln und beides nahtlos in die etablierten Prozesse und Werkzeugketten der industriellen Softwareentwicklung und des Softwarebetriebs zu integrieren. Das IML4ERahmenwerkintegriert sich mitdenmodernstenAnsätzen fürSoftwareentwicklung und Betrieb wie auch mit denaktuell verfügbaren Verfahren und Techniken desMLundder Datenwissenschaft, um die industrielle Anwendung von ML in der europäischen Softwareindustrie zu fördern. IML4E wird dadurch den Markt für ML-basierteAnwendungenin Europastärken, indem es die Produktion von ML-basierten Softwarelösungen effizienter,skalierbarer undplanbarerund ML-basierte Produkte zuverlässiger, sicherer und vertrauenswürdiger macht.Vor diesem Hintergrundstrebt dasI4MLProjektdie folgenden Ziele an: Verbesserung der Modularität und Wiederverwendung von Entwicklungs- und DatenartefaktenüberdengesamtenDatenaufbereitungs-, Trainings-, undEntwicklungsprozess Steigerung der Automatisierung und Werkzeugunterstützung während des gesamten ML-Lebenszyklus. Vereinheitlichung der Vorgehensweisen und Rahmenbedingungenfür die Entwicklung von ML-basierten Anwendungen Das IML4E Rahmenwerk, d.h. dieintegriertenim Projekt entwickelten IML4E-Techniken, -Werkzeuge und -Methoden, werden entlang industrieller Fallstudiengeplant und evaluiert, um deren Anwendbarkeit in den verschiedenen Industriebereichen sicherzustellen.Im deutschen Teilprojekt arbeiten wir an einer Fallstudie in der Industrieautomation, die einerseits den dortvorherrschendenSicherheits- und Zuverlässigkeitsanforderungen gerecht werden muss, andererseits ein großes Potential hat, die Ergebnisse auch in andere Industriedomänen zu überführen.Die Schaffung eineröffentlichenExperimentier-undTrainingsplattformdient dazu,die IML4E Ergebnisse zu operationalisieren.