Die brave neue und alte Welt der Fertigung: KI, Design und Innovation

Meine ursprüngliche Absicht für diese Kolumne war, einen Begriff zu diskutieren, der derzeit viel Buzz erzeugt: Künstliche Intelligenz (KI). Nach jedem Maßstab wächst das Interesse an KI exponentiell – sowohl in der Zahl der lesbaren Artikel als auch, laut Google Trends, in der Suchanfragenzahl.

Es gibt andere Formen von KI, wie Design- und Formoptimierung, Generatives Design, Predictive Analytics – um nur einige prominente zu nennen – und man könnte den Eindruck gewinnen, intelligente Arbeiter sollten sich bedroht fühlen. Einige Experten sagen, künstliche Intelligenz könnte uns alle ersetzen.

Ich glaube nicht daran. Ich denke, sie wird uns stark unterstützen, uns erweitern statt zu ersetzen.

Um zu verstehen warum: Was man KI nennt, ist letztlich Mathematik. Ja, richtig gehört – es sind Ziffern und Zahlen, kombiniert mit erstaunlich komplexen Funktionen und Berechnungen. Ich habe da Erfahrung. Ich experimentierte früher in meiner Karriere mit einem einfachen neuronalen Netz, einer der Grundlagen hinter vielen heute breiter akzeptierten KI-Formen. Ich tat dies, um besser zu verstehen, wie man KI in der Bildanalyse einsetzt, und kam zu ein paar Erkenntnissen.

Die erste war, dass die KI-Form, die riesige Datenmengen nutzt, um „menschliches“ Handeln zu replizieren, letztlich nur eine Form statistischer Modellierung und Regressionsanalyse ist – wenn auch eine extrem extreme. Daten, viele davon, werden benötigt, um den Algorithmus zu trainieren. Dasselbe gilt, mit anderer Mathematik, für Optimierung oder Generatives Design. KI ist einfach sehr komplexe Mathematik, verpackt in einer leichter nutzbaren Form.

Eine weitere Erkenntnis war, wie lange wir vor 20 Jahren auf eine brauchbare Antwort warten mussten. Das steht im krassen Kontrast zur Leichtigkeit, mit der heute weit schwierigere Probleme gelöst werden, dank leistungsstarker Rechner. Günstige, allgegenwärtige Sensoren liefern riesige Datensätze. Man muss KI-Funktionen nicht mehr selbst programmieren, wie ich es tat. Man kann Modelle kaufen oder mieten, wie „Deep Neural Nets“. IBMs Watson und die MathWorks Neural Network Toolbox sind nur zwei Beispiele. Sie liefern die Daten und erhalten Ihre eigene, einzigartige KI-Lösung. Heute macht KI Roboter auf dem Shopfloor vielseitiger und hilft Ingenieuren, Teile durch Optimierung zu designen.

Aber Mathematik, Sensoren und Daten bleiben Werkzeuge, die von den Wünschen von Ingenieuren und Arbeitern geformt werden. Sie mögen einzelne Aufgaben besser lösen als Menschen, aber welche Aufgaben ausgeführt werden und warum, bleibt immer im Bereich des Menschen. Künstliche Intelligenz ist zweckfrei. Das wird immer unsere Aufgabe bleiben.

Nicht immer das richtige Werkzeug

Schließlich ist anspruchsvolle Mathematik wie KI in ihren verschiedenen Formen nicht immer das richtige Werkzeug. Hier kommen wir zum „alten“ Teil dieser Kolumnenüberschrift. Das wurde mir bewusst, als ich einen Artikel für die dieswöchige ME über Optische Komparatoren recherchierte – eine Messtechnologie, deren Wurzeln bis in die 1920er Jahre reichen. Zwar sind die meisten heutigen Modelle mit rudimentärer Digital-Elektronik aktualisiert, aber die Grundidee bleibt dieselbe: Vergrößerung eines Schattens des Teils auf einem großen Bildschirm, damit ein Mensch misst. Diese Maschinen finden sich überall in der Fertigung, mit unterschiedlichen Digitalisierungsgraden der Grundidee, bis hin zu Machine Vision. Eine meiner Quellen sagte, sein Service habe kürzlich ein 50 Jahre altes Modell generalüberholt.

Es ist dieses Nebeneinander von futuristischer Technologie wie KI mit Bewährtem, das die fortwährende Realität von Fertigung und Engineering ist. Vielleicht ist ein Teil davon schlichte Zurückhaltung von Ingenieuren, neue Technologie voll zu umarmen. Wie dieselbe Quelle sagte, muss er manchmal betonen, dass neuere Technologien, sogar bei optischen Komparatoren, verfügbar sind. Dennoch werden Technologien wie optische Komparatoren, Mikrometer, Messschieber und die sie bedienenden Menschen wohl nicht vollständig durch etwas „Schickeres“ ersetzt werden.