Resilient Warehouse (TGW)

Das Projekt „Resilient Warehouse“ soll geeignete Methoden und Modelle im Bereich des Deep Learning (maschinellen Lernens) zur Anwendung im Bereich der autonomen Aufgabenplanung zur Erfüllung von Bestellungen erforschen und erarbeiten. Aktuelle Zielsetzungen in Bezug auf die Anwendung sind: * Sequenzvorhersagen mittels LSTM * Sequenzgenerierung mit Generative Adversarial Networks * Aktionsplanung mit Reinforcement Learning Gegenstand der methodischen Forschung sind neue algorithmische Ansätze, die geeignet sind, die als Ziel gesetzten Anwendungen durch selbstlernende Prozesse zu lösen, vorrangig basierend auf LSTMs, Generative Adversarial Networks und Reinforcement Learning. Das Augenmerk liegt dabei auf der Verbesserung der bestehenden Prozesse. Es ist Teil der Projektzusammenarbeit, eine präzise Spezifikation der einzelnen Lernprobleme und der dabei zu optimierenden Ziele zu erarbeiten.