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Am Anfang ist die CAD-Zeichnung: Handys, Backöfen, industrielle Produktionsanlagen – viele Produkte erblicken am virtuellen Reißbrett das Licht der Welt. „Computer-Aided Design“ (CAD), also rechnerunterstütztes Konstruieren, erleichtert Ingenieuren die Gestaltung neuer Produkte. Einem Baukastensystem gleich stehen in einer Vielzahl riesiger Datenbanken Bauteile zur Verfügung, aus denen sie wählen können. Diese „Kataloge“ sind oft ebenso umfachgreich wie unübersichtlich, sodass die Suche nach der richtigen Komponente viel Zeit in Anspruch nimmt. Forschende des KI-Produktionsnetzwerks am Institut für Software & Systems Engineering (ISSE) der Universität Augsburg entwickelten zusammen mit dem Augburger Softwareentwickler Cadenas ein KI-gestütztes und somit deutlich schnelleres CAD-Assistenzsystem und blicken positiv auf den Projektabschluss zurück.
„Wenn eine Firma ein Produkt zum ersten Mal in CAD entwirft, wird der Bauplan erfasst“, erklärt Prof. Dr. Wolfgang Reif, Direktor des ISSE und Projektleiter. Über die Jahre hinweg entstehen so riesige Bauplansammlungen. Wenn nun ein Nachfolgemodell erstellt werden soll, kann auf dem bestehenden Bauplan aufgebaut werden. Unerfahrende Konstrukteure stehen dabei vor folgendem Problem: Einerseits müssen sie schnell in die üblich verwendeten Baupläne des Unternehmens eingelernt werden und andererseits endlose Bauteil- „Kataloge“ nach passenden Teilen durchsuchen. „60 bis 70 Prozent der Arbeitszeit an einer CAD-Konstruktion geht so verloren“, weiß Carola Lenzen, Projektmitarbeiterin und wissenschaftliche Mitarbeiterin am ISSE. Um die Suche zu erleichtern, exitsieren bereits Assistenzsysteme, die allerdings vorab skizzierte 2D-Modelle und genaue Vorgaben benötigen, um ein passendes 3D-Modell vorschlagen zu können. Da Cadenas bereits seit 30 Jahren CAD-fähige Daten für Kataloge erstellt, konnte das Unternehmen die Forschungsarbeit bereichern.
Das Team um Wolfgang Reif wählte einen neuen Weg: Sie setzten auf künstliche Intelligenz, die jedes Bauteil in seinem Platz im Gesamtgefüge, seinem Zusammenspiel mit anderen Komponeten erfasst – sozusagen dessen individueller Fingerabdruck oder Stimme ist. „Wir erkannten, dass das Konstruieren in CAD-Ähnlichkeiten zur menschlichen Sprache aufweist. So wie eine Wortfolge in einem Satz eine sprachliche Konstruktion darstellt, kann man eine CAD-Konstruktion eines Produkts als eine Folge von Bauteilen auffassen“, erläutert der Informatik-Professor. Das stellte die Forschenden vor eine neue Herausforderung: Bestehende künstliche neuronale Netzwerke, also die Algorithmen hinter der ‚KI‘, sind darauf ausgelegt Bilder oder Sprache zu verarbeiten. „Wir mussten einen Weg finden, Bauteile in ‚Wörter‘ zu übersetzen, um die Komplexität zu erfassen“, erklärt Lenzen.
Zunächst benötigt die KI viele Beispieldaten, um zu lernen: „Sagen wir, eine Firma nutzt das neue Assistenzsystem. Dafür lernt es anhand vorhandener CAD-Daten, welche Bauteile und Produkte es gibt und wie deren Fingerabdrücke oder Sätze aussehen“, so Lenzen. Wenn anschließend ein Mitarbeiter einen Bauplan verändern möchte, dann muss er nicht endlose Datenbanken wälzen. Stattdessen greift die KI auf alle Daten und damit auf das Wissen aller Konstrukteure zurück und weiß, welche Bauteile wo in welcher Abhängigkeit verwendet werden und macht so zielgenau Vorschläge, statt zum Beispiel nur Bauteile ähnlicher Form zu präsentieren.
„Wir freuen uns sehr, dass wir unser Projekt erfolgreich abschließen konnten“, resümiert Institutsdirektor Reif. „Unser KI-gestütztes System liefert automatisiert Bauteilvorschläge und benötigt dabei keinerlei weitere Informationen“, erklärt er den Unterschied zu den bestehenden Systemen. Die Forschenden hoffen, dass das Konstruieren damit in Zukunft schneller geht und denken bereits darüber nach, wie sie ihr System weiter verbessern und ausbauen können. „Die KI könnte zum Beispiel im Konstruktionsprozess auf unpassende oder ungewöhnliche Bauteile hinweisen“, zeigt Lenzen mögliche neue Ansätze auf. Das Projekt wurde unter dem Titel „Konstruktionsunterstützung durch künstliche Intelligenz und automatisiertes maschinelles Lernen“ (KOGNIA) vom Freistaat Bayern gefördert.
