KI-Revolution Schlüsseltrends, die Ingenieure im Blick haben müssen

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KI spielt eine entscheidende Rolle bei der Neugestaltung technischer Verfahren und Prozesse. Führungskräfte im Ingenieurwesen, die im KI-Rennen einen Schritt voraus sein wollen, sollten sich auf Fortschritte in vier Schlüsselbereichen konzentrieren. Welche das sind, verrät dieser Beitrag.

Im Folgenden erläutert Christoph Stockhammer, Senior Application Engineer bei MathWorks, welche KI-Entwicklungen Ingenieure dieses Jahr im Blick behalten sollten und welche Herausforderungen es zu bewältigen gilt.

GenAI für Blockdiagramme, 3D-Modelle und Flussdiagramme

Während der anfängliche Schwerpunkt auf textbasierter GenAI weiterhin softwarezentrierte Arbeitsabläufe beeinflusst, hinkt ihr Einfluss auf Engineering-Tools mit Abstraktionen höherer Ebene hinterher. Künftig wird es weitere Fortschritte bei der Anwendung von GenAI auf „No-Code“-Engineering-Tools wie Blockdiagramme, 3D-Modelle und Flussdiagramme geben. Mit diesen Tools können Ingenieure komplexe Systeme grafisch darstellen, Komponenten mühelos bearbeiten und deren inhärente Komplexität bewältigen. Durch die Integration von GenAI in diese Tools wird deren Produktivität weiter gesteigert, während die Anwender weiterhin mit den vertrauten Schnittstellen arbeiten können. Weitere Tools in diesem Bereich werden KI-Copiloten integrieren, die technische Modelle verstehen und bei deren Entwurf und Verwaltung helfen können.

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KI-Compliance im Fokus: Verifizierung und Validierung als Schlüsselmethoden

Da die Integration von KI in sicherheitskritische Systeme in den Bereichen Automobil, Gesundheitswesen und Luft- und Raumfahrt immer schneller voranschreitet, führen Branchenverbände Compliance-Anforderungen, Rahmenbedingungen und Leitlinien für KI ein. Als Reaktion darauf müssen Ingenieure den Verifizierungs- und Validierungsprozessen (V&V) jetzt Priorität einräumen, um sicherzustellen, dass ihre KI-Komponenten unter allen Bedingungen einsatzbereit sind und die jeweiligen Standards hinsichtlich Zuverlässigkeit, Transparenz und Bias erfüllen.

V&V ist von entscheidender Bedeutung für die Überprüfung der Robustheit von Deep-Learning-Modellen und die Erkennung von Out-of-Distribution-Szenarien (OOD), insbesondere bei sicherheitskritischen Anwendungen. Die Überprüfung der Robustheit ist wiederum von entscheidender Bedeutung, da neuronale Netzwerke Eingaben mit geringfügigen, nicht wahrnehmbaren Änderungen, sogenannten ‚adversarial examples‘, falsch klassifizieren können. Ingenieure nutzen außerdem formale Verifizierungsmethoden wie abstrakte Interpretation, um die Konsistenz eines Modells mathematisch zu beweisen, Schwachstellen zu beheben und Sicherheitsstandards zu gewährleisten.

Durch den Fokus auf V&V können Ingenieure KI-Standards einhalten, die Produktentwicklung vorantreiben, und zuverlässige, sichere sowie ethisch vertretbare Systeme schaffen – ein klarer Vorteil in einer dynamischen Branche.

Die Zukunft des Ingenieurwesens: KI-Modelle mit reduzierter Ordnung

Der Trend zur Verwendung KI-basierter Modelle mit reduzierter Ordnung (Reduced Order Models, ROMs) wird sich voraussichtlich aufgrund von Fortschritten in der KI-Technologie und der Rechenleistung weiter verstärken. Ingenieure, die diese Modelle nutzen, verbessern die Systemleistung und -zuverlässigkeit sowie die Effizienz der Systemkonstruktion und -simulation.

Der Schlüsselfaktor für diesen Wandel ist, dass Ingenieure immer komplexere Systeme verwalten und dabei ein hohes Maß an Präzision und Geschwindigkeit aufrechterhalten müssen. Herkömmliche Modelle des computergestützten Engineerings (CAE) und der numerischen Strömungsmechanik (CFD) sind zwar genau, erfordern jedoch einen hohen Rechenaufwand und sind für Echtzeitanwendungen nicht optimal. KI-basierte ROMs lösen dieses Problem, indem sie den Rechenaufwand reduzieren und gleichzeitig die Genauigkeit beibehalten. Mithilfe dieser Modelle können Ingenieure komplexe Phänomene schneller simulieren und so schnellere Iterationen und Optimierungen durchführen. Indem sich KI-basierte ROMs flexibel an unterschiedliche Parameter und Bedingungen anpassen lassen, sind sie insbesondere in den Bereichen Luft- und Raumfahrt, Automobilbau und Energie von großem Wert, die eine detaillierte Modellierung und Simulation erfordern.

Mit KI die Regelung komplexer Systeme meistern

Die fortschreitende Integration von KI in die Regelungsentwicklung wird diesen Bereich verändern – insbesondere bei der Verwaltung komplexer Systeme und eingebetteter Anwendungen. Sie ermöglicht die Erstellung präziser nichtlinearer Modelle aus Daten. Dadurch können hochpräzise Modelle entwickelt werden, die First-Principles-Modellierung mit Daten kombinieren und über den gesamten Betriebsbereich gültig sind. Dieser Fortschritt optimiert die Regelung komplexer Systeme.

Gleichzeitig ermöglicht die steigende Rechenleistung von Mikrocontrollern die direkte Einbettung von KI-Algorithmen in Systeme. Dies ist von besonderer Bedeutung für die Unterhaltungselektronik und Automobilbranche mit ihren hochgradig reaktionsfähigen Systemen. Diese Integration markiert den Beginn einer Ära intelligenter Regelungssysteme, die in Echtzeit lernen und sich anpassen. Ingenieure entwickeln so präzise, effiziente Systeme, die traditionelle Problemstellungen lösen und neue Maßstäbe für intelligente, vernetzte Technologien setzen.

Die Zusammenführung physikalischer Erkenntnisse mit KI-Modellen wird die Transparenz und Anpassungsfähigkeit verbessern und den „Blackbox“-Charakter traditioneller Ansätze reduzieren. Durch die Demokratisierung von KI-Tools können Ingenieure zudem leichter auf erweiterte Funktionen zugreifen sowie effektiver und effizienter technische Systeme entwickeln.

KI erschließt neue Chancen

Die Trends und Entwicklungen dieses Jahres geben Ingenieuren wertvolle Impulse, um in Schlüsselbereichen neue Maßstäbe zu setzen. Dabei bieten sich zahlreiche neue Chancen, durch den Einsatz von KI effizienter zu arbeiten und innovative, leistungsstarke Systeme zu entwickeln, die den wachsenden Anforderungen der Zukunft gerecht werden. Die Herausforderungen, die dabei zu bewältigen sind, eröffnen jedoch auch Möglichkeiten, den Fortschritt voranzutreiben und das Ingenieurwesen weiter zu revolutionieren. (mk)

* Christoph Stockhammer ist Senior Application Engineer bei MathWorks.

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