Dr. Christoph Müller und Dr. Kevin Cremanns | © CADFEM Germany GmbH

Kevin, Künstliche Intelligenz und Simulation. Alle reden darüber – wie ist aus deiner Sicht der Stand der Dinge, hat KI tatsächlich schon Einfluss auf den Bereich der Simulation in der Produktentwicklung?

Auf jeden Fall. Es gibt verschiedene Bereiche, wo KI schon großen Einfluss hat. Meistens um Simulationen zu beschleunigen, aber auch um ein tieferes Verständnis aus den großen Datenmengen zu gewinnen, die sowohl durch Simulation als auch durch Experimente erzeugt werden. Themen wie Optimierung oder Predictive Maintenance sind Anwendungsfelder, wo Unternehmen in KI investieren und Projekte starten.

Es gibt unzählige Tools und Methoden rund um Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen. Eure Lösung heißt STOCHOS. Was macht STOCHOS so attraktiv für eine Verwendung in Verbindung mit Simulation?

Dafür gibt es drei wesentliche Gründe: Zum einen ist im Bereich der Simulation und angrenzenden Feldern wie Realversuchen die Datenlage, die man zum Trainieren der KI hat, vergleichsweise gering. Google Algorithmen und große neuronale Netzen brauchen viel mehr Daten. Mit STOCHOS haben wir ein System entwickelt, das mit diesen in der KI-Welt relativ wenigen Daten zurechtkommt.

Das klingt logisch. Welche Gründe gibt es noch?

Die Anwendbarkeit der KI. Bei KI muss man wissen, was man tut. Ein Simulationsingenieur müsste folglich Hand in Hand mit einem KI-Experten arbeiten. STOCHOS wurde für den Nicht-KI-Experten gemacht und funktioniert – überspitzt ausgedrückt – auf Knopfdruck. Damit können auch KMUs ohne KI-Experten die Technologie nutzen. Der dritte Vorteil von STOCHOS ist, dass die Algorithmen auf herkömmlicher Hardware, also lokal, laufen.

Bei aller Einfachheit, der Sprung für einen Simulationsingenieur von seiner gewohnten physikbasierten Arbeitsweise hin zur Nutzung zu einer vermeintlichen Blackbox wie KI ist doch gewaltig?

Uns begegnet es immer wieder, dass Ingenieure misstrauisch sind, weil man, wie Du schon sagst, auf einmal eine Blackbox hat. Hier sind natürlich Überzeugungsarbeit und positive Erfahrungen notwendig. Sicherheit und Vertrauen wachsen, wenn die Ergebnisse der Simulation mit denen der KI übereinstimmen. Insbesondere bei sicherheitsrelevanten Projekten ist eine Validierungsrechnung ratsam. Unsere Software bietet die Möglichkeit sich die Einflussfaktoren die die KI erlernt hat darzustellen, was das Blackbox verhalten durchschaubarer macht.

Zu diesem Aspekt passt noch eine weitere Besonderheit von STOCHOS, oder?

Genau. Denn bei STOCHOS machen wir nicht nur Maschinelles Lernen, sondern probabilistisches Maschinelles Lernen. Das bedeutet, bei unserer KI bekommt man auch immer eine Aussage darüber, wie sicher oder unsicher die KI gerade ist. Möglich wird dies durch die Kombination der Vorteile zweier Verfahren, neuronale Netze und Gaussprozess. Das zeichnet STOCHOS aus und macht unsere Lösung einzigartig.

Schauen Sie jetzt das gesamte Interview mit Dr. Kevin Cremanns auf unserem YouTube-Kanal an!