Maschine-Learning-Methoden sind perfekt geeignet für typische Aufgaben in der Produktentwicklung: Entwicklungsschritte beschleunigen, sekundenschnell fundierte Aussagen über Machbarkeiten und mögliche Varianten liefern, z.B. in Apps für Nicht-Simulationsexperten.  

Das Training der Modelle muss auf dem vorhandenen Wissen in der Firma basieren und dieses Wissen der Entwicklung steckt in den vorhandenen Simulationsprojekten. Genauso spielen Simulationen eine entscheidende Rolle, um Trainingsdaten zu erzeugen, wenn keine realen Testdaten vorliegen.

Die Nachvollziehbarkeit ist ein Schlüsselelement

Die Möglichkeiten, die sich daraus ergeben, werden exponentiell zunehmen. Umso wichtiger ist es die Nachvollziehbarkeit und Organisation in den Blick zu nehmen. Wenn ML als Werkzeug in den Entwicklungsprozess integriert werden soll, müssen die Trainingsdaten strukturiert und versioniert werden. Im Laufe der Zeit werden neue Erkenntnisse entstehen, die ein Nachtrainieren erfordern. Dies muss genauso nachvollziehbar möglich sein. 

Auch die Nutzung selbst eines KI Modells muss nachvollziehbar sein, wenn darauf basierend Entscheidungen getroffen werden. Es ist essenziell den Überblick zu behalten, wann welches KI Modell mit welchen Daten trainiert wurde und welche Entscheidung damit getroffen wurde.

Strukturiert und nachvollziehbar mit Simulationsdatenmanagement

Die zugrunde liegenden Trainingsdaten, die Modelle und daraus abgeleitete Apps sind typische CAE-Daten. Daher ist es sinnvoll, diese mittels eines Simulationsprozess- und Datenmanagements zu organisieren:

• Ansys Minerva ist darauf spezialisiert CAE-Prozesse abzubilden, wie sie z.B. notwendig sind für die automatisierte Generierung von Trainingsdaten.

• Als Simulationsdatenmanagementsystem liefert es ein Datenmodell, das darauf ausgerichtet ist, die große Anzahl an Trainingssets und die damit einhergehende Datenmenge zu verwalten.

• Kernstück für die Applikation ML im Engineering ist die Nachvollziehbarkeit der Abhängigkeiten, welche Daten wann wofür verwendet wurden. 

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