Künstliche Intelligenz verleiht Cyber-Physical Systems Flügelvon Volker Gruhn
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Cyber-Physical Systems (CPS) sind ein Beispiel für die immer engere Verbindung von digitaler und realer Welt. Denn in CPS werden Abläufe und physische Gegenstände unmittelbar in digitale Prozesse integriert. Für IT-Experten bedeutet das mehr Komplexität in der Entwicklung von IT-Systemen. Denn die bisherige Modellbildung, mit der sie gearbeitet haben, stößt angesichts der Unordnung in der realen Welt an ihre Grenzen. Künstliche Intelligenz (KI) hilft dabei, diese Komplexität zu beherrschen und so den Einsatz von CPS zu erleichtern beziehungsweise zu ermöglichen. Die Stärke von CPS liegt insbesondere im Finden von Optimierungspotenzialen, im Erkennen von Mustern und in der engen Zusammenarbeit mit Menschen. Verfahren wie Machine Learning, das die Grundlage für beispielsweise Bilderkennung oder Spracherkennung liefert, erlauben einerseits engere Interaktionsmöglichkeiten zwischen Mensch und CPS. Andererseits erhöhen diese Techniken den Autonomiegrad, mit dem CPS arbeiten können. In Summe entstehen dank KI neue Einsatzszenarien. Die Kombination dieser Technologien stößt die Tür für die Fabrik der Zukunft auf. Diese Entwicklung muss sich auch in den zugrundeliegenden IT-Systemen niederschlagen, die Unternehmen aufbauen. Die Verantwortlichen müssen Strukturen schaffen, in denen klassische Informationssysteme, CPS und Cognitive Computing Systems integriert zusammenarbeiten können.
Software verändert die Welt auf so vielen Ebenen, dass die Auswirkungen kaum zu überblicken sind: Es entstehen neue Kommunikationsformen, neue Geschäftsmodelle, neue Plattformen. Deutlich zeigt sich diese Entwicklung beim Blick auf die Vernetzung von physischen Gegenständen. Denn jede Maschine, jedes Haushaltsgerät, jeder Pkw, der mit dem Internet verbunden ist, ist mehr als nur ein Gegenstand mit einer IPAdresse. Für jeden dieser physischen Gegenstände tun sich neue Möglichkeiten auf, sind neue Prozesse denkbar, ergeben sich neue Geschäftsmodelle [1].
Das Digitale ist gerade dabei, das Reale mit einer Schicht zu überziehen. Die Daten, die hier fließen und die Informationen, die Unternehmen hier gewinnen, entscheiden immer häufiger über Erfolg und Misserfolg. In diesem Umfeld kommen die sogenannten CPS ins Spiel. CPS schließen die Lücke zwischen den Welten, indem sie physische Gegenstände und Abläufe unmittelbar in digitale Prozesse integrieren. Dies steigert einerseits die Effizienz existierender Prozesse sowie die Genauigkeit und Aktualität der darin verarbeiteten Daten. Dies eröffnet andererseits aber auch ganz neue Möglichkeiten bei der Interpretation der physischen Welt und der Interaktion zwischen System und Realität. Typische Szenarien, in denen CPS ihre Stärke ausspielen, sind beispielsweise das Finden von Optimierungspotenzialen in Prozessen, das Erkennen von Mustern in komplexen Abläufen oder die enge Zusammenarbeit gemeinsam mit Menschen an gemeinsamen Aufgaben, beispielsweise in der Konstruktion oder im Maschinenbau.
CPS sind also eng mit den Abläufen in der realen Welt verwoben. Diese Nähe stellt Entwickler vor unbekannte Herausforderungen. Denn bisher bewegten sie sich häufig in Umgebungen, deren Parameter sie kannten und für die Modellbildung nutzen konnten. Entweder waren es gänzlich digitale Abläufe, beispielsweise in Banken oder Versicherungen. Oder die Experten arbeiteten in einem Umfeld, das sie nach Bedarf kontrollieren und manipulieren konnten, beispielsweise Produktionsstraßen oder Hochregallager. Außerhalb von Rechenzentren und Fabriktoren sind Entwicklungen aber deutlich schwerer zu prognostizieren. Die Realität passt nicht in die Modelle der Informatiker.
Von Natur aus vereinen CPS in sich also Anteile aus beiden Welten: In ihnen stößt die Ordnung des Digitalen und die Unordnung des Realen aufeinander. Um der Komplexität, die sich daraus ergibt, Herr zu werden, bieten sich Methoden der KI wie beispielsweise Muster-, Bilder oder Anomalieerkennung an. Denn diese erweitern das Spektrum der Möglichkeiten von CPS und machen so neue Anwendungsfälle und -felder denkbar.
Funktionieren wird dieses Zusammenspiel zwischen KI und CPS aber nur, wenn bereits die zugrundeliegenden IT-Systeme von Unternehmen diese Dualität zwischen digitaler und realer Welt beherrschen. Klassische IT-Strukturen sind in der digitalen Welt verfangen und stoßen hier an ihre Grenzen. Gefragt ist ein Konzept, das alle Aspekte integriert betrachtet.
Bild 1: Der Aufbau von klassischen Informationssystemen
versus Cyber-Physical Systems.
KI – der beste Freund des CPS
Gefühlt gibt es so viele Definitionen für KI, wie es Forscher gibt, die sich mit diesem Gebiet beschäftigen. Für die folgenden Ausführungen reicht eine kurze, pragmatische Definition: KI ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich mit der Erforschung von Mechanismen des intelligenten menschlichen Verhaltens befasst [2]. Wissenschaftler unterscheiden zwischen zwei Ansätzen: Wichtig ist die Unterscheidung zwischen einer starken und schwachen KI: Ziel einer starken KI (Englisch „Strong AI“) ist es, die Vorgänge im menschlichen Gehirn abzubilden und zu imitieren. Allgemein zählen Experten auch Eigenschaften wie Bewusstsein oder Empathie zu den Merkmalen einer starken KI. Im Gegensatz dazu geht es bei der schwachen KI (Englisch „Weak AI“ oder „Narrow AI “) nicht darum, menschliche Denkprozesse, Abwägungen und Kreativität zu imitieren, sondern gezielt Algorithmen für bestimmte, abgegrenzte Problemstellungen zu entwickeln. [3] Starke KI liegt außerhalb der aktuellen technischen Möglichkeiten und ist auf absehbare Zeit eher ein Gedankenspiel für Theoretiker. Schwache KI hingegen ist ein Ansatz, der heutzutage in vielen Anwendungen eine Rolle spielt. Wenn gesprochene Sprache in Text übertragen wird, wenn ein Chatbot auf einer Website eine Kundenanfrage beantwortet oder ein Bilderkennungssystem Gegenstände auf Fotos markiert, arbeiten im Hintergrund KI-Technologien.
Genau diese Technologien sind es auch, die sich für den Einsatz im Umfeld von CPS eignen. Denn die weiter oben beschriebenen typischen Szenarien, in denen CPS ihre Stärke ausspielen – das Finden von Optimierungspotenzialen, das Erkennen von Mustern, die enge Zusammenarbeit mit Menschen – sind typische Einsatzfelder für KI.
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