Am Psychologie-Institut der Universität Klagenfurt wird Brot gebacken. Die „Bäckermeister" sitzen vor Computerbildschirmen und stellen Semmeln, Croissants und Brezel in einer fiktiven Fabrik her. „Der Ablauf ist zwar vereinfacht, ähnelt aber einer realen Produktion. Die Teilnehmer müssen Bestellungen planen, die Produktionsschritte auf die Maschinen verteilen und zeitliche Fristen einhalten. Wir wollen herausfinden, mit welchen Strategien sie die Aufgabe meistern", erklärt Bartosz Gula von der Abteilung für Allgemeine Psychologie und Kognitionsforschung. Ziel der Experimente ist, das identifizierte Problemlöseverhalten in die Künstliche Intelligenz einfließen zu lassen, um dadurch Produktionsabläufe in der Industrie zu verbessern. Denn künftig werden Produkte stärker nach Kundenwünschen gefertigt, was eine rasche Planung und Umplanung der eingesetzten Maschinen erfordert. 

Intuitive Lösungsstrategien für effizientere Planungsprozesse
Effizientere Planungsprozesse wünscht man sich auch bei der Konfiguration von sehr komplexen Produkten wie zum Beispiel Eisenbahnstellwerken. „Da gilt es Tausende verschiedene Komponenten und Abhängigkeiten zu berücksichtigen. Schon 300 Ja/Nein-Entscheidungen führen zu mehr Möglichkeiten, als es Atome im Universum gibt", schildert Andreas Falkner aus der Forschungsabteilung von Siemens die Herausforderung. 

Menschen finden mit begrenztem Wissen und wenig Zeit gute Lösungen, indem sie solche unendliche Suchräume intuitiv eingrenzen. Diese intuitiven Lösungsstrategien werden in der Fachsprache Heuristiken genannt. „Wir setzen Heuristiken erfolgreich in der Künstlichen Intelligenz ein, sie müssen zuvor aber von menschlichen Experten gefunden und definiert werden. Das erfordert viel Kreativität und Zeit und gleicht eher einer Kunst als einem Handwerk", erklärt Prof. Gerhard Friedrich vom Institut für Angewandte Informatik der Universität Klagenfurt. „Unser Ziel ist, den Aufwand für die Entwicklung von problemspezifischen Heuristiken deutlich zu senken. Der Computer soll befähigt werden, geeignete Heuristiken für neue Probleme automatisch zu finden oder selbst zusammenzustellen. Damit könnten wir Konfigurations- und Planungsprobleme lösen, bei denen herkömmliche Ansätze versagen", ergänzt Andreas Falkner von Siemens.

100-mal schnellere Lösungsfindung
Einen ersten Erfolg haben die Forscher mit ihrem ASCASS-Solver (A Simple Constraint Answer Set Solver) erzielt. Er ermöglicht es, problemspezifische Heuristiken direkt in den Lösungsfinder einzubauen. „Im Vergleichstest mit anderen Systemen war unser Solver am stabilsten und bis zu 100-mal schneller bei der Lösungsfindung", berichtet Gerhard Friedrich von der Universität Klagenfurt. Derzeit wird der Solver im Rahmen des Projekts „HINT - Heuristic Intelligence" bei den Industriepartnern Infineon und Siemens getestet und weiter optimiert. HINT wird von der österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft im Rahmen der Initiative „IKT der Zukunft" gefördert.

Projektpartner sind das Institut für Angewandte Informatik und das Institut für Allgemeine Psychologie der Universität Klagenfurt, die Technische Universität Wien in enger Zusammenarbeit mit der Universität Oxford, sowie die Industriepartner Siemens und Infineon Technologies Austria.