Paralleles Reinforcement Learning (Glossar)

Paralleles Reinforcement Learning gehört zur Kategorie Künstliche Intelligenz und ist eng verbunden mit Automatisierung und Industrie und Fabrik 4.0.

Der Begriff beschreibt eine spezielle Methode des maschinellen Lernens, bei der mehrere Computerprogramme, sogenannte „Agenten“, gleichzeitig und unabhängig voneinander lernen. Anstatt nur eine einzige Lösung auszuprobieren, testen viele Agenten parallel verschiedene Wege, um eine Aufgabe zu meistern. Dadurch geht das Lernen deutlich schneller, weil dabei viel mehr Daten in kürzerer Zeit gesammelt werden können.

Ein anschauliches Beispiel: Stellen Sie sich vor, in einer Fabrik sollen Roboter lernen, wie sie am besten ein Produkt zusammenbauen. Mit parallelem Reinforcement Learning können viele Roboter gleichzeitig verschiedene Bauweisen ausprobieren. Die besten Methoden werden gesammelt, ausgewertet und an die anderen Roboter weitergegeben. So finden die Roboter in kurzer Zeit besonders effektive und sichere Arbeitsweisen.

Diese Technik hilft Unternehmen, Prozesse zu optimieren und die Automatisierung schneller voranzutreiben. Paralleles Reinforcement Learning macht Künstliche Intelligenz deutlich effizienter und ist ein wichtiger Baustein für die „smarte“ Fabrik der Zukunft.