Die Eröffnungskeynote mit dem Titel "Can machines build machines?" hielt Jan Seyler, KI-Experte bei Festo. Die Antwort lieferte er gleich mit: "Natürlich können Maschinen Maschinen bauen", stellt Seyler klar. "Wenn ein Roboter ein Auto zusammenbaut, ist es genau das: Eine Maschine baut eine andere Maschine.“ Doch die entscheidende Frage lautet: "Kann KI Maschinen bauen?" Dabei geht es nicht vorrangig um das physische Zusammenbauen der Maschinen, sondern vielmehr um den gesamten Entwicklungsprozess einer Maschine.

Der klassische Maschinenbau-Prozess läuft in etwa so ab: Am Anfang steht die Frage, was die Maschine leisten soll, zum Beispiel eine Schraube in ein Gewinde drehen. Maschinenbauingenieure entwerfen die Maschine am Computer, wählen Komponenten aus und planen den Zusammenbau, um etwa einen Roboter zu erschaffen, der dieses spezifische Problem löst. Anschließend wird die Maschine gebaut, programmiert und in Betrieb genommen.

Von der Konzeption über die Entwicklung bis hin zur Fertigung und Programmierung – bisher spielt der Mensch in jeder dieser Phasen eine zentrale Rolle. „Klar, ihm stehen dabei etliche digitale Werkzeuge zur Verfügung“, sagt Seyler. Aber diese Werkzeuge sind passiv. „Was wäre, wenn eine KI aktiv Vorschläge macht, wie die Maschine aussehen könnte?“ Algorithmen könnten dazu beitragen, den Maschinenbau-Prozess zu optimieren, ist Seyler überzeugt.

Wie könnte so ein KI-gestützter Entwicklungsprozess aussehen? Zu Beginn steht auch hier die Definition der Aufgabe: „Liebe KI, entwirf eine Maschine, die Schrauben in ein Gewinde dreht.“ Um dies zu bewerkstelligen, muss die KI die vielen tausend Einzelteile kennen, die für den Bau der Maschine zur Verfügung stehen. Dazu könnten beispielsweise Gelenke und Segmente eines Roboterarms gehören oder Antriebssysteme, die die Bewegung des Roboterarms ermöglichen. Seyler: „Die KI muss nicht nur die Fähigkeiten jedes einzelnen Teils verstehen, sondern auch wissen, welche neuen Fähigkeiten entstehen, wenn zwei Teile zusammengefügt werden.“

Damit die KI das leisten kann, wird eine präzise digitale Beschreibung aller notwendigen Einzelteile benötigt. Auch sollte die KI in der Lage sein, die Einsatzmöglichkeiten mithilfe von Simulationsmodellen zu testen. „Hier gibt es noch Herausforderungen. Ich glaube trotzdem, dass wir an der Lösung dieses Problems schon sehr nah dran sind“, sagt Seyler. „In naher Zukunft wird KI Maschinen entwerfen, die in der realen Welt tatsächlich funktionieren.“

Was bedeutet das für den Beruf des Ingenieurs? „Das Berufsbild wird sich anpassen müssen. Ingenieure werden wieder viel stärker kreative Ideen entwickeln, um diese dann mit der KI umzusetzen. Die mathematische Lösung eines Problems wird weniger entscheidend sein. Heute sprechen wir viel von der Ingenieurswissenschaft. Was wir bald erleben werden, ist die Renaissance der Ingenieurskunst.“