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Wie man Maschinen das Lernen erleichtert
Ausbildung, Bachelor-, Master-, Doktortitel – Johannes Pöppelbaum hat in Kooperation mit dem Promotionskolleg NRW an der FH SWF promoviert
Soest. Die Fachhochschule Südwestfalen ermöglicht mit ihren Angeboten eine durchgängige akademische Ausbildung vom Bachelor- über den Masterabschluss bis hin zur Promotion. Möglich wird dies in Kooperation mit einer promotionsberechtigten Hochschule oder mit dem Promotionskolleg NRW. Diese Option nutzte Johannes Pöppelbaum. Er hat sein Promotionsvorhaben an der Fachhochschule Südwestfalen abgeschlossen und sich im Rahmen seiner Dissertation mit dem selbstüberwachten Lernen von Maschinen und neuronalen Netzen im Quaternionen-Raum beschäftigt.
Johannes Pöppelbaum hat einen für ein Fachhochschulstudium typischen Weg zurückgelegt. Nach der beruflichen Ausbildung zum Elektroniker für Automatisierungstechnik hat er zunächst seinen Bachelorabschluss in Elektrotechnik an der Fachhochschule Südwestfalen in Soest erworben, im Anschluss den Masterstudiengang Systems Engineering and Engineering Management erfolgreich absolviert. 2020 wurde er für seine Bachelorarbeit über modellbasierte Konzeptentwicklung und Implementierung eines WebHMI’s für den Maschinen- und Anlagenbau mit dem Dr. Kirchhoff-Preis ausgezeichnet. Im Laufe des Studiums stellte sich heraus, Pöppelbaum liegt das wissenschaftliche Arbeiten. Er setzt sich gerne intensiv mit technischen Herausforderungen auseinander und entwickelt Lösungen für tatsächliche Probleme aus der Praxis. Für sein Vorhaben, eine Promotion anzuschließen, stieß er bei den Lehrenden auf breite Zustimmung und Unterstützung. Betreut wurde die Arbeit am Fachbereich Elektrische Energietechnik von Prof. Dr. Andreas Schwung, Prof. Dr. Jens Oberrath und Prof. Dr. Stefan Schweizer.
Die Promotion setzt an zwei Stellen an: Das selbstüberwachte Lernen für Zeitreihendaten mittels kontrastiven Lernens sowie die neuronalen Netze im Quaternionen-Raum. Unternehmen aus dem Maschinen- und Anlagenbau etwa sammeln mit Sensoren große Datenmengen zu beispielsweise Temperatur, Druck oder Schwingungen einer Maschine. Derartige Messreihen über die Zeit nennen sich Zeitreihendaten. Künstliche Intelligenz kann darin Muster erkennen, beispielsweise einen drohenden Defekt. Dafür muss sie aber trainiert werden, und zwar mit Beispielen, die ein Mensch zuvor beschriftet hat mit etwa „Maschine läuft normal“ oder aber „Fehler“. Dieses sogenannte Labeln ist zeitaufwendig und kostenintensiv. „Häufig ist es schwierig, an zugehörige Label für Daten zu kommen, diese müssen oftmals zeitaufwändig manuell vergeben werden. Diese Label werden dann für das Trainieren von neuronalen Netzen genutzt. Hier kann dieser Aufwand über das selbstüberwachte Lernen reduziert werden“, beschreibt der Soester den realen Anwendungsfall in der Praxis.
Neuronale Netze im Quaternionen-Raum sind eine fortgeschrittene Architektur künstlicher neuronaler Netze, die es erlaubt, zusammengehörige Merkmale anders zu verknüpfen. Außerdem können sie die Zahl der Parameter, die das Netz lernen muss, reduzieren und es kann dem Netz ein so genannter „induktiver Bias“ hinzugefügt werden, also die Summe aller Annahmen, Vorgaben oder Präferenzen, die dazu befähigt, von bekannten Trainingsdaten auf unbekannte Daten zu abstrahieren. Ziel hier war es, das Training von neuronalen Netzen im Quaternionen-Raum mithilfe von neuen Aktivierungsfunktionen zu verbessern. Außerdem zeigte er zwei neue Anwendungen: die Kompression von Zeitreihendaten und die Vorhersage der Greifposition für Roboter.
Heute arbeitet der Absolvent als Softwareentwickler bei dem Unternehmen WP Kemper in Rietberg, das Maschinen und Anlagen für Bäckereien im handwerklichen Sektor sowie für die industrielle Produktion entwickelt. Das Promotionskolleg NRW besteht seit 2020 und bietet als Einrichtung der Hochschulen für angewandte Wissenschaften in Nordrhein-Westfalen Qualifizierungsmöglichkeiten im Bereich anwendungsorientierter Forschung sowie Promotionen. Für Johannes Pöppelbaum war dies eine willkommene Chance: „Ich habe seit Studienbeginn von den Lehrenden am Fachbereich Elektrische Energietechnik viel Unterstützung und konstruktives Feedback erhalten. Dass ich auch mein Promotionsvorhaben hier anschließen konnte, zeigt, dass sich die Fachhochschule Südwestfalen nicht nur durch eine praxisnahe Ausbildung auszeichnet, sondern durch ihre Stärken in Lehre und Forschung einen festen Platz in der akademischen Landschaft einnimmt.“