Grundlagenmodelle: Die Gestaltung der AI-Landschaft im Ingenieurwesen

BERT, GPT-4, Claude 2, Llama 2 - diese großen Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) sind die Hauptakteure der KI-Revolution, die sich in den letzten Jahren vollzogen hat. Die Tatsache, dass sie alle als "Basismodelle" dienen, ist der einzige gemeinsame Nenner, der sie verbindet.

Mit ihrem tiefgreifenden Verständnis von Sprache, Bildern und multimodalen Daten spielen die Basismodelle eine zentrale Rolle bei der Weiterentwicklung von KI-Anwendungen und der Beschleunigung von Entwicklungszeiten. Für Datenwissenschaftler ist es schneller und wirtschaftlicher, vortrainierte Basismodelle zu verwenden, um verbesserte Modelle für maschinelles Lernen (ML) zu entwickeln, anstatt neue ML-Modelle von Grund auf zu erstellen und zu trainieren.

Diese Modelle, ob sprachorientiert wie GPT und BERT oder bildgebungsorientiert wie ResNet, eignen sich hervorragend für verschiedene Bereiche und dienen als Struktureinheiten für spezialisierte Aufgaben und leisten einen wichtigen Beitrag zur Entwicklung von KI-Technologien auf dem neuesten Stand.

Foundation-Modelle revolutionieren die KI-ML-Domäne in rasantem Tempo, indem sie Durchbrüche in der Verarbeitung natürlicher Sprache, im Computersehen und in der Sprachverarbeitung vorantreiben, bemerkenswerte Fortschritte in verschiedenen Bereichen zeigen und zu mehreren praktischen Vorteilen führen:

• Skalierbarkeit und Effizienz
• Verbesserte Leistung
• Beschleunigte Innovation

Mit der Integration von Basismodellen vollzieht sich in der technischen Forschung und Entwicklung ein tiefgreifender Wandel. Angesichts des raschen Fortschritts im Technologiebereich nutzen Unternehmen weltweit die offensichtliche Vielseitigkeit und Robustheit dieser Modelle, um verschiedene Prozesse zu rationalisieren und die Grenzen von Innovation und Effizienz zu erweitern.

Simulation und Vorhersage

Bei der vorausschauenden Instandhaltung nutzen die Basismodelle umfangreiche Rohdaten, um ein umfassendes Verständnis der visuellen Welt zu gewinnen. Durch die Analyse von Sensordaten aus Anlagen, z. B. in Fertigungsbetrieben und Triebwerken in der Luft- und Raumfahrt, können sie Ausfälle vorhersagen und präventiv Wartungsmaßnahmen vorschlagen, um Ausfallzeiten und Kosten zu reduzieren.

Auch das virtuelle Prototyping ist ein Bereich, der von den Grundlagenmodellen profitiert. In der Automobilentwicklung beispielsweise sparen diese KI-Modelle Zeit und Ressourcen, indem sie eine beschleunigte Hardware-/Software-Integration ermöglichen, die traditionell auf FPGA-Prototypen angewiesen ist.

Bei der Risikobewertung können KI-Modelle Daten aus früheren Unfällen und Beinaheunfällen in Branchen wie dem Baugewerbe oder der Öl- und Gasindustrie analysieren, um potenzielle Risiken in technischen Projekten zu ermitteln und Strategien zur Risikominderung vorzuschlagen.

Optimierung des Entwurfs

Generatives Design eröffnet Möglichkeiten für revolutionäre technische Lösungen. Stellen Sie sich Flugzeugtragflächen vor, die nicht nur leicht, sondern auch treibstoffeffizient sind, oder Brücken, die perfekt optimiert sind. Basismodelle, insbesondere Generative Adversarial Networks (GANs), spielen eine entscheidende Rolle, indem sie schnell innovative, leichte und optimierte Designs zur Bewältigung verschiedener technischer Herausforderungen generieren.

Die Luft- und Raumfahrtbranche nutzt diese Modelle, um aerodynamischere Komponenten zu entwickeln, die die Flugeffizienz erheblich verbessern und die Emissionen reduzieren. Stadtplanung und Bauwesen profitieren vom generativen Design, indem sie Gebäudestrukturen im Hinblick auf Erdbebensicherheit und Energieeffizienz optimieren. Diese Modelle wirken sich auch auf die Materialentdeckung aus. Durch die Analyse umfangreicher Materialdatensätze können sie neue, auf spezifische technische Anforderungen zugeschnittene Werkstoffe aufspüren. Modelle wie das Open MatSci ML Toolkit haben vielversprechende Möglichkeiten in diesem Bereich aufgezeigt.

Datenanalyse und Wissensmanagement

Basismodelle spielen eine entscheidende Rolle bei der Automatisierung der Datenextraktion. Indem sie wertvolle Erkenntnisse aus technischen Datensätzen gewinnen und Aufgaben wie die Erkennung von Anomalien und Trends automatisieren, ermöglichen sie Ingenieuren, datengestützte Entscheidungen zu treffen. In der Fertigungsindustrie beispielsweise können diese Modelle Anlagenausfälle vorhersagen und Wartungspläne optimieren, wodurch die Produktivität gesteigert und Ausfallzeiten verringert werden. In der Öl- und Gasindustrie erleichtern sie die Analyse seismischer Daten, um potenzielle Bohrstellen genauer zu lokalisieren.

Darüber hinaus zeichnen sich Basismodelle durch Wissensextraktion und Schlussfolgerungen aus, indem sie aus technischen Dokumenten und Datenbanken lernen, was Ingenieuren hilft, effizienter auf relevantes Wissen zuzugreifen und es zu nutzen. In der Luft- und Raumfahrtindustrie können diese Modelle den Konstruktionsprozess rationalisieren, indem sie Erkenntnisse aus früheren Projekten gewinnen, während sie in der Bauindustrie die Projektplanung und das Risikomanagement verbessern können, indem sie historische Projektdaten analysieren.

Automatisierung und Robotik

Fundamentmodelle revolutionieren auch verschiedene Aspekte der Robotik und Automatisierung. In der Roboterprogrammierung und -steuerung lernen diese Modelle aus Demonstrationen und generieren fortschrittliche Steuerungsstrategien, die es den Robotern ermöglichen, komplexe Aufgaben auch in unvorhersehbaren Umgebungen auszuführen. In der Bergbauindustrie helfen diese Modelle bei der Automatisierung des Betriebs schwerer Maschinen, bei der Verbesserung der Sicherheit durch die Verringerung der Anwesenheit von Menschen in gefährlichen Bereichen und bei der Optimierung von Ressourcengewinnungsprozessen durch präzise Datenanalyse.

Darüber hinaus verbessern Basismodelle die Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen Menschen und Robotern und fördern so eine natürlichere und effizientere Interaktion. Im Bereich der autonomen Fahrzeuge und Drohnen unterstützen diese Modelle Aufgaben wie Pfadplanung, Hinderniserkennung und Entscheidungsfindung. Ihre Anwendung trägt wesentlich zur Entwicklung sicherer und effizienter Verkehrssysteme bei und stellt einen entscheidenden Fortschritt in diesem Bereich dar.

Im Gesundheitswesen und in der Medizintechnik spielen Basismodelle eine entscheidende Rolle in der Diagnostik, der personalisierten Medizin und bei Roboteroperationen. Diese Modelle können große Datensätze analysieren, um Muster zu erkennen und den Ausbruch von Krankheiten vorherzusagen. Sie ermöglichen auch die Erstellung maßgeschneiderter Behandlungspläne auf der Grundlage individueller Patientendaten, wodurch die Wirksamkeit von Behandlungen verbessert wird. Bei robotergestützten Eingriffen sorgen Basismodelle für Präzision und Anpassungsfähigkeit, verbessern die chirurgischen Ergebnisse und verkürzen die Erholungszeiten.

Basismodelle stellen einen Wendepunkt in der Welt der KI dar, da sie ein beispielloses Potenzial für Skalierbarkeit, Effizienz, Leistung und Innovation bieten. Da sich diese Modelle weiterentwickeln und branchenübergreifend integriert werden, werden ethische Erwägungen und ein verantwortungsvoller Umgang mit ihnen ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal für Unternehmen sein. Unternehmen, die sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen wollen, setzen auf Stiftungsmodelle, um der Zeit voraus zu sein und eine KI-gesteuerte Zukunft zu gestalten.