DKE

Hollywood sei Dank haben viele beim Begriff „Künstliche Intelligenz“ (KI) ganz automatisch Bilder von Cyborgs und einer unmenschlichen Zukunft im Kopf. Allen Diskussionen um das Für und Wider entsprechender Technologien zum Trotz, haben sich in den vergangenen Jahren und Jahrzehnten einige Methoden und Verfahren aus der KI entwickelt, die oft unbemerkt Eingang in Industrie und Alltag gefunden haben und mittlerweile als selbstverständlich hingenommen werden. Ohne Bild-, Muster- und Spracherkennung gäbe es keine Sortierung von Schüttgut und auch keine Siris und Alexas. Mit Neuronalen Netzen lässt sich beispielsweise stark nichtlineares, analytisch nicht oder nur schwer erfassbares Prozessverhalten geprägt durch implizites Wissen auf einfache Art und Weise ermitteln und in Algorithmen abbilden, die eine Steuerung und Regelung nach dem Vorbild des Menschen ermöglichen und sich sogar über stetiges Nachlernen adaptiv an den sich ändernden Prozess anpassen können. Doch wie lassen sich entsprechende autonome/kognitive KI-Komponenten sinnvoll in neue Produkte integrieren? Was muss beim Entwurfsprozess berücksichtigt werden und ist die traditionelle, auf dem bekannten V-Modell basierende Herangehensweise überhaupt noch zielführend? In diesem Beitrag wird ein erweitertes Vorgehensmodell vorgestellt, das den gesamten Produktlebenszyklus berücksichtigt und den Entwickler von Systemen bei der Integration von KI-Komponenten unterstützt.

Beitrag bestellen:

• Systeme mit Komponenten der Künstlichen Intelligenz