Die immer rasanter wachsende Zahl an Anwendungsmöglichkeiten von KI-Technologien erreicht vor allem im Consumer-Bereich erstaunliche Ausmaße. Auch in kommerziellen Anwendungen bieten sich große Potentiale, beispielsweise in der Optimierung von Produktionsprozessen oder in der Unterstützung von Steuerungsaufgaben. Eine Beispielapplikation mit extremen Herausforderungen ist die Maschinenführung von Großbaumaschinen mittels KI-gestützter Assistenzsysteme, die in Krüger et al. [1] zu finden ist. Hierbei steht man sowohl bei der Auslegung der KI, aber insbesondere bei dem Entwurf der Steuerungsarchitektur vor großen Problem, die den Einzug neuer Technologien in reale Anwendungen verhindern.
Wie auch in der Automatisierungsdomäne gelten für Großbaumaschinen besondere Anforderungen an die Steuerungsarchitektur. Da bei den Maschinen hoher Kostendruck herrscht, müssen KI-Methoden auf ressourcenbegrenzter Hardware laufen. Erschwerend kommt hinzu, dass vor allem die Punkte Timing und Determinismus, Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit sowie Safety und Security als Herausforderungen bzw. Restriktionen mitberücksichtigt werden müssen. Um die Systemauslegung für KI-gestützte Applikationen auch für Anwendungen mit solch herausfordernden Anforderungen zu ermöglichen, wird in diesem Beitrag eine Notation vorgestellt, die in frühen Phasen der Auslegung den Systementwurf unterstützt.
Die vorgestellte Notation erweitert den Ansatz aus Hujo et al. [2], um die notwendige Abbildbarkeit von spezifischen Anforderungen an die eingesetzten Softwareelemente. Hierbei wird sowohl eine hardwaretechnische Betrachtung des Systems als auch die Verteilung der Software betrachtet. Das in der Automationsdomäne entwickelte Konzept der Notation wird hierbei auf verschiedene Mobilhydraulikanwendungen übertragen. In Abstimmung mit Experten der Hydraulikbranche mit langjähriger Erfahrung im Reglerentwurf für hydraulische Systeme wurden unterschiedliche Systemkonzepte evaluiert und Anforderungen und Herausforderungen für diese identifiziert und in die Notation mit aufgenommen. Die unterschiedlichen Systemkonzepte sind aktuell kommerziell eingesetzte Systeme mit konservativer Auslegung, moderne kommerziell eingesetzte Systeme und sich in der Entwicklung befindende KI-getriebene Ansätze. Insbesondere liegt der Fokus der Auslegung auf der Einteilung von verteilten Systemen in spezifische Zonen, in der unterschiedliche Echtzeitanforderungen gelten, welche die Anforderungen an die eingesetzten Algorithmen beeinflussen. Die Ergebnisse der Betrachtung und die entwickelten Erweiterungen sind in Form eines Metamodells und neuen Symbolen aufgeführt. Diese sind in einem Designtool prototypisch implementiert und ermöglichen so die maschinelle Weiterverarbeitung der Systementwürfe und der damit erhobenen Anforderungen.
Anhand der vorgestellten Erweiterung der Notation aus [2] können Abschätzungen von bedarfsgerechten Architekturen zur Integration von KI-Methoden erstellt werden. Hierbei wird der Entwickler vor allem bei dem Software-Deployment in verteilten Netzwerken unterstützt. Der Ansatz wird an zwei realen Anwendungsfällen evaluiert und von Experten bei der Auslegung dieser getestet.
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Die immer rasanter wachsende Zahl an Anwendungsmöglichkeiten von KI-Technologien erreicht vor allem im Consumer-Bereich erstaunliche Ausmaße. Auch in kommerziellen Anwendungen bieten sich große Potentiale, beispielsweise in der Optimierung von Produktionsprozessen oder in der Unterstützung von Steuerungsaufgaben. Eine Beispielapplikation mit extremen Herausforderungen ist die Maschinenführung von Großbaumaschinen mittels KI-gestützter Assistenzsysteme, die in Krüger et al. [1] zu finden ist. Hie...
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