In der industriellen Produktentwicklung entsteht und zirkuliert ein enormes Maß an Wissen - über Materialien, Baugruppen, Berechnungsverfahren und funktionale Abhängigkeiten zwischen Komponenten. Dieses Wissen bildet den eigentlichen Wertschöpfungskern technischer Entwicklung, bleibt jedoch häufig in fragmentierter Form erhalten: In individuellen Erfahrungsbeständen, in Tabellen, in unstrukturierten Dokumenten oder in isolierten Softwaretools. Wer versucht, bestehende Produktvarianten gezielt wiederzuverwenden oder auf neue Anforderungen anzupassen, stößt daher schnell an systemische Grenzen. Relevante Daten sind schwer auffindbar, Zusammenhänge zwischen Konstruktionsmerkmalen bleiben implizit, und der Aufwand, bestehende Lösungen zu identifizieren und zu bewerten, übersteigt oft den Nutzen. In der Praxis führt dies nicht selten dazu, dass Produkte trotz vorhandener Ähnlichkeiten vollständig neu konstruiert werden. Ein Vorgehen, das zeitaufwendig, kostenintensiv und im Kontext der Digitalisierung ineffizient ist. Das am Fraunhofer IPK entwickelte methodische Vorgehen adressiert genau diese Herausforderung. Es zielt darauf ab, Entwicklungswissen so zu formalisieren, dass es sowohl für Maschinen als auch für Fachkräfte in Konstruktion, Simulation oder Angebotserstellung verständlich und wiederverwendbar ist. Die zentrale Grundlage bildet dabei eine Ontologie: ein semantisches Informationsmodell, das die Begriffe, Beziehungen und Regeln eines technischen Domänenwissens strukturiert beschreibt und damit eine gemeinsame Sprache zwischen Menschen und Maschinen schafft.
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AI Distillation ist kein neues Thema, aber es gibt aktuelle Trends, die die KI-Landschaft nachhaltig verändern. Dazu zählen die White-Box-Destillation für firmeninterne Entwicklungen, die Gray-Box-Destillation in Open-Source-Ökosystemen und die Black-Box-Destillation zur Kostenreduzierung. Die Techniken werden zur weiteren Demokratisierung von KI beitragen, wobei der Fokus auf spezialisierten, kos...
Neue Technologien bringen stets zusätzliche Risiken mit sich, die verstärkte Investitionen in die IT-Sicherheit erfordern. Das ist bei KI nicht anders. Allerdings birgt sie gleichzeitig auch enormes Potenzial für neue, ausgefeilte Abwehrmechanismen mit hohem Automatisierungsgrad....
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