Auf dieser Prämisse basiert Dyad, eine KI-native Simulationsplattform des Unternehmens JuliaHub. Diese behandelt Modelle als Objekte erster Klasse: Komponenten wissen, wie sie verbunden sind, Gleichungen wissen, was sie erhalten, Parameter kennen ihre Einheiten und Rollen. Diese Struktur erlaubt es KI-Agenten, innerhalb des technischen Workflows sinnvoll zu agieren, Modelle auf Basis von Absichten zu erstellen, physikalische Konsistenz zu validieren und Ergebnisse in ingenieurstechnischen Begriffen zu erklären.
Komplexität bewältigen
In domänenübergreifenden Systemen (elektrisch, thermisch, chemisch) breiten sich Fehler leicht aus. In der Robotik verlangsamen lange Wege vom Konzept zum Hardware-Prototyp jede Iteration. Strukturierte, physikbewusste Agenten können in all diesen Kontexten helfen, Komplexität zu reduzieren, ohne dabei Zuverlässigkeit zu opfern.
Fortschritte in Modellierung, differenzierbarer Programmierung und Solver-Technologie erlauben es zudem, physikalische Systeme strukturiert abzubilden und von KI analysieren zu lassen. Dyad hilft, indem es physikalische Zusammenhänge maschinenverständlich macht und alle Modellierungsentscheidungen nachvollziehbar dokumentiert – eine Voraussetzung für den Einsatz in sicherheitskritischen Bereichen.
Partnerschaft statt Automatisierung
KI-Agenten übernehmen mechanische, repetitive und vorbereitende Aufgaben. Ingenieure widmen ihre Zeit der Auswertung von Ergebnissen, dem Vergleich von Entwurfsoptionen und der Abwägung von Kompromissen. Je tiefer das ingenieurstechnische Urteil, desto größer der Hebel, den diese Agenten bieten. Es geht darum, die Komplexität dorthin zu verlagern, wo Maschinen am stärksten sind, und die menschliche Aufmerksamkeit für Entscheidungen zu bewahren, die Urteilsvermögen erfordern.
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