Beckhoff lanserar nya funktioner i sin programsvit Twincat 3, speciellt inriktade på maskininlärning för alla områden inom automatisering.Grundkonceptet för maskininlärning är att de önskade algoritmerna lärs in genom processdata i exempelform. På detta sätt kan kraftfulla modeller tränas och därmed uppnå bättre och effektivare lösningar. Inom automatiseringstekniken öppnar det upp för nya möjligheter och optimeringspotential inom exempelvis förutseende underhåll och processtyrning, anomalidetektering, kollaborativa robotar, automatiserad kvalitetskontroll och maskinoptimering.
Dessa funktioner är nya: Machine Learning Inference Engine: för klassiska algoritmer för maskinlärning såsom Support Vector Machine och Principal Component Analysis.
Neural Network Inference Engine: för Deep Learning och neurala nätverk såsom Multilayer Perceptrons och Convolutional Neural Networks.
De nya funktionerna kan använda alla fältbussgränssnitt och data i Twincat. Detta kan ge lösningar för maskininlärning med stora datamängder. Dessutom står realtidsgränssnitt till styrdon till förfogande för bland annat optimal styrning.
