(Quelle: Daimler)

(Quelle: Daimler)

Computer sollen beim Konstruieren künftig dem Menschen nicht nur das Rechnen erleichtern – sie sollen auch lernen, wie ein Konstrukteur zu „denken“. CAx, so die zusammenfassende Bezeichnung für die computerunterstützten Verfahren der Konstruktion und Berechnung, wie Computer Aided Design (CAD) und Computer Aided Engineering (CAE), entwickeln sich weiter und erreichen mit AIAx das nächste Level der digitalisierten Produktentwicklung. AIAx steht für Artificial Intelligence Aided x. Die Künstliche Intelligenz soll helfen, die Digitalisierung des Produktentwicklungsprozesses mit großen, komplexen Datenmengen beherrschbar zu machen und Ingenieure so von zeitaufwändigen Routinetätigkeiten zu entlasten. Ein vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördertes Projekt unter Federführung der Daimler AG forscht in den kommenden drei Jahren an den Grundlagen.

Wenn numerische Simulationen in Konstruktion und Entwicklung eingesetzt werden, nimmt der Computer dem Menschen komplexe Rechenvorgänge ab – ein klassisches Beispiel für eine effiziente und sinnvolle Arbeitsteilung zwischen Mensch und Maschine. Für die Beurteilung der Ergebnisse ist aber heute nach wie vor menschliche Expertise erforderlich. Denn die Bewertung ist häufig komplex, viele Kriterien spielen eine Rolle und mehrere zum Teil konkurrierende Ziele sollen erreicht werden. „Weiche“ Kriterien, wie die Erfahrung, das „Bauchgefühl“ oder das „menschliche Ermessen“ von Experten spielen eine wichtige Rolle. Es muss abgewogen werden, um den bestmöglichen Kompromiss zu erreichen. Und das kann bisher nur der Mensch.

Mit der Entwicklung der Künstlichen Intelligenz wird es denkbar, Expertenwissen in Rechnern zu hinterlegen und deren Entscheidungskriterien auf komplexe Simulationsergebnisse anzuwenden. Das Ziel des aktuellen Forschungsprojekts AIAx ist es, durch Verknüpfung verschiedener mathematischer Verfahren eine Methodik für maschinelles Erlernen der Expertenbewertung zu entwickeln. Konkret: Computer sollen mit menschlicher Erfahrung gespeist werden, um verwertbare Einschätzungen geben zu können.

Daimler hat sich schon auf vielfältigen Feldern mit Künstlicher Intelligenz befasst. Dazu gehören zum Beispiel die Bilderkennungs- und Bildverstehensverfahren bei der Entwicklung des Autonomen Fahrens oder die Spracherkennung und die Vorhersagefunktionen beim Infotainmentsystem MBUX - Mercedes-Benz User Experience.

Das vom BMBF geförderte Projekt ist ein weiterer Baustein einer umfassenden Artificial Intelligence Research, die Möglichkeiten auslotet, wie man AI als Werkzeug sinnvoll sowohl für Produkte und Dienstleistungen als auch zur Unterstützung im Entwicklungs- und Produktionsprozess nutzen kann.

AIAx beschleunigt die Optimierung von Konstruktionen

AIAx soll in Zukunft mit künstlicher Intelligenz Simulationsergebnisse schnell auswerten und ein Urteil abgeben, das die Experten nachvollziehen und validieren können. Mit den gewonnenen Erkenntnissen können die Ingenieure ihre Konstruktionen noch präziser optimieren. Dafür müssen die Analyseergebnisse von AIAx transparent begründet sein, denn die endgültige Verantwortung für die Konstruktion bleibt natürlich beim Menschen. Größter Wert wird folglich auf die Systemakzeptanz gelegt, da AIAx den Konstrukteur in seiner Arbeit optimal unterstützen soll.

Als Grundlage des Projekts dienen unter anderem die numerischen Simulationen von Crashtests, die Mercedes-Benz seit Jahrzehnten durchführt und die über den ganzen Prozess der Optimierung einzelner Produkte dokumentiert sind. Hier kann die Künstliche Intelligenz lernen und nachvollziehen, wie die erfahrenen Experten bei der Entscheidungsfindung und Optimierung vorgegangen sind.

Die im Rahmen des Forschungsprojekts entwickelte Methode soll branchenübergreifend für verschiedene numerische Berechnungsverfahren des Maschinenbaus anwendbar sein. Eine solche Methodik kann zur Schlüsseltechnologie im Rahmen der digitalen Transformation vieler Industriezweige werden, die die Technologieführerschaft des Industriestandorts Deutschland sichern.

Weitere Partner des auf drei Jahre angelegten Projektes sind die DYNAmore GmbH, Stuttgart, die Endress+Hauser SE & Co. KG, Maulburg, das Karlsruher Institut für Technologie, die Technische Universität Berlin und die USU Software AG Spitalhof, Möglingen.

AIAx wird gefördert vom BMBF. Das Projekt trägt das Förderkennzeichen 01IS18048 A