Künstliche Intelligenz

Forschungsprojekt bringt KI in die Fahrzeugentwicklung

| Autor / Redakteur: Lisa Marie Waschbusch / Nico Litzel

KI soll helfen, die Digitalisierung des Entwicklungsprozesses mit großen, komplexen Datenmengen beherrschbar zu machen und Ingenieure so von zeitaufwändigen Routinetätigkeiten zu entlasten.
KI soll helfen, die Digitalisierung des Entwicklungsprozesses mit großen, komplexen Datenmengen beherrschbar zu machen und Ingenieure so von zeitaufwändigen Routinetätigkeiten zu entlasten. (Bild: Pixabay / CC0)

Computer sollen beim Konstruieren künftig dem Menschen nicht nur das Rechnen erleichtern – sie sollen auch lernen, wie ein Konstrukteur zu „denken“. In einem von Daimler geleiteten Forschungsprojekt sollen daher nun die Grundlagen einer digitalisierten Produktentwicklung mithilfe von Machine Learning erforscht werden.

Wenn numerische Simulationen in Konstruktion und Entwicklung eingesetzt werden, nimmt der Computer dem Menschen komplexe Rechenvorgänge ab, allerdings ist für die Beurteilung der Ergebnisse nach wie vor menschliche Expertise erforderlich. Das Forschungsprojekt Artificial Intelligence Aided x (AIAx) von Daimler hat das Ziel, durch Verknüpfung verschiedener mathematischer Verfahren eine Methodik für maschinelles Erlernen der Expertenbewertung zu entwickeln – also Computern „beizubringen“, verwertbare Einschätzungen zu geben.

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 sollen die Ingenieure ihre Konstruktionen noch präziser optimieren können. Dies erfordert eine transparente Begründung der Analyseergbnisse, denn die endgültige Verantwortung für die Konstruktion bleibt natürlich beim Menschen.

Transparente Begründungen der Entscheidung

Hierfür setzt das Projekt unter anderem auf die Expertise der TU Berlin: Ein Team um Prof. Dr. Klaus-Robert Müller, Professor für Maschinelles Lernen an der Technischen Universität Berlin, plant mithilfe einer Probandenstudie unterschiedliche Darstellungsformen des Entscheidungsprozesses zu untersuchen. Die Experten der TU Berlin werden sich im Forschungsprojekt nach eigenen Angaben vor allem mit Themen wie „Effizientes Deep Learning“ und der „Erklärbarkeit und Robustheit“ der zu entwickelnden ML-Verfahren befassen.

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

Millionen-Förderung durch BMBF

Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) fördert das Projekt, bei dem neben Daimler und der TU Berlin, auch die DYNAmore GmbH, Endress+Hauser Maulburg SE&Co.KG, das Karlsruher Institut für Technologie und die USU Software AG beteiligt sind, mit rund 1,8 Millionen. Das Projekt soll auf drei Jahre ausgelegt sein. Die im Rahmen des Forschungsprojekts entwickelte Methode soll branchenübergreifend für verschiedene numerische Berechnungsverfahren des Maschinenbaus anwendbar sein.

Dieser Artikel stammt von unserem Partnerportal Industry of Things.

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