- Ruhr-Universität Bochum
SYNAPSE
Systemarchitektur und -analyse durch adaptive KI und semantische Repräsentation
Das Vorhaben verbindet modellbasierte Systementwicklung, semantische Wissensrepräsentation und generative KI zu einem offenen Referenzrahmen für den Digital Thread.
Motivation
Produzierende Unternehmen setzen heute zumeist hochkomplexe Maschinen ein, die sich aus mechanischen, elektronischen und Software-Komponenten zusammensetzen. Statt diese Elemente in ihrem Zusammenspiel zu planen, nutzen Fachpersonen bei der Planung der Maschinen für jede Komponente ein eigenes Programm. So gehen nicht nur wichtige Informationen verloren, dieses Vorgehen ist auch sehr fehleranfällig und somit letztlich kostenintensiv. Das bremst wichtige innovative Industriezweige aus und überfordert insbesondere kleine Betriebe.
Ziele und Vorgehen
Daher entwickelt das Projektteam eine auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierende, offene Assistenzplattform, mit der sich mechatronische Systeme per Sprache planen lassen: Das System nimmt einfache Sprachbefehle entgegen und wandelt sie schrittweise in technische Anforderungen um. Dabei gibt die KI begründete Empfehlungen ab. Das macht sie auch für Mitarbeitende kleinerer Betriebe nutzbar. Hierzu strukturiert das Forschungsteam das Wissen in einem digitalen Netz, das alle Projektdaten lückenlos verknüpft. Danach entwickelt es Bausteine, die sich für verschiedene Produktvarianten einfach wiederverwenden lassen. Das System führt verschiedene Softwarewerkzeuge zusammen und hält alle Versionen konsistent. Die Forschenden prüfen die Praxistauglichkeit der Technologie an einem Roboterarm und einem Fahrzeugsystem.
Innovationen und Perspektiven
Die Forschungsergebnisse sorgen für wesentlich effizientere Entwicklungsprozesse im Maschinenbau und der Robotik. Sie stärken so die Wettbewerbsfähigkeit deutscher Schlüsselbranchen. Die Methoden können entweder direkt in die betriebliche Praxis übertragen werden oder neue Forschungsfelder für eine KI-gestützte Systementwicklung eröffnen.
