Uczenie maszynowe budzi jednak duże zainteresowanie przemysłu ze względu na dużą różnorodność potencjalnych zastosowań systemów samouczących się. W grupie Volkswagena badaniem możliwości zastosowania algorytmów uczenia się i rozwijaniem ich zajmuje się Data Lab.

Samouczące się systemy mogą zwiększyć efektywność wykorzystania procesów produkcyjnych i złożonej logistyki. Mogą analizować złożone zmiany gospodarcze i zapewniać specjalistom od planowania rynku kompleksową podstawę do podejmowania decyzji. Roboty i maszyny pracujące w halach fabrycznych mogą nauczyć się przewidywać własne cykle konserwacji i powiadamiać zespół obsługi technicznej, gdy jest to wymagane.

Czytaj także: Polska specjalność - maszyny z pogranicza robotyki i automatyki

Zespoły badawcze wciąż szukają tych obszarów działania firm, procesów korporacyjnych, gdzie uczenie się maszyn i sztuczna inteligencja mogą być najlepiej wykorzystane. Pracujący w Volkswagen Information Technology Center w Monachium (Data Lab) międzynarodowy zespół ekspertów składa się ze specjalistów od IT, robotyki, informatyków, programistów, fizyków i matematyków. 

Czytaj także: Škoda szuka cyfrowej pomocy w Izraelu

Najnowszym elementem centrum Data Lab jest Collaboration Space – połączenie laboratorium i warsztatu dla międzynarodowych start-upów w pełni zorientowanych na uczenie maszynowe. Pracują w nim m.in. start-upy z Wielkiej Brytanii, Austrii i Australii, które uczą roboty rozpoznawania nowych zdarzeń, zapamiętywania ich i tworzenia na ich podstawie nowych wzorców. Wciąż jednak nie jest to myślenie, a tylko analiza danych i ich interpretacja.