KI-Engineering-Services: Machine-Learning- und Reinforcement-Learning-Lösungen
Wir entwickeln Machine-Learning- und Reinforcement-Learning-Lösungen für Robotik, industrielle Automatisierung, autonome Systeme und intelligente Regelungssysteme. Durch die Kombination von Künstlicher Intelligenz, Modellierung und Simulation unterstützen wir Unternehmen bei der Entwicklung, Validierung und Optimierung komplexer technischer Systeme unter realen Einsatzbedingungen.
KI-Lösungen für modernes Engineering
Standardisierte Machine-Learning-Modelle sind in der Regel für Softwareumgebungen ohne physikalische Randbedingungen entwickelt. Beim Einsatz auf realer Hardware erfordern jedoch hochfrequentes Sensorrauschen, thermische Transienten und harte Echtzeitanforderungen einen physikbasierten Entwicklungsansatz.
Engineering-Kompetenzen:
- Machine Learning: Entwicklung individueller Datenpipelines zur Echtzeit-Zustandserfassung – von der Filterung hochfrequenter Sensordaten bis zur direkten Verarbeitung von CAN-Bus-Daten auf der Edge-Ebene.
- Reinforcement Learning: Klassische PID-Regler stoßen bei dynamischen Lastwechseln an ihre Grenzen. Wir entwickeln adaptive Regelstrategien in kontinuierlichen Aktionsräumen, um multivariable Systeme auch unter wechselnden Betriebsbedingungen stabil zu halten.
- KI-Modellierung & Simulation: Hardwaretests sind kostenintensiv. Wir integrieren hybride Physik-KI-Modelle in Simulink, ROS oder PyBullet, um Co-Simulationen bereits vor der Implementierung auf Ziel-ICs durchzuführen.
- Predictive Analytics: Wir analysieren Schwingungsdaten (FFT-Analyse) und thermische Betriebsdaten, um frühzeitig verschleißbedingte Veränderungen in Komponenten zu erkennen und die verbleibende Nutzungsdauer (Remaining Useful Life, RUL) zu prognostizieren.
- Computer Vision: Wir entwickeln hochperformante Bildverarbeitungslösungen für die Sub-Millisekunden-Fehlererkennung, präzise Bauteilausrichtung und automatisierte visuelle Überwachung in schnellen Fertigungs- und Montageprozessen.
KI für Engineering-Anwendungen
Klassische Software arbeitet mit vordefinierten Regeln, während Business-KI hauptsächlich auf Text- und Bildgenerierung fokussiert ist. Engineering-KI verfolgt einen grundlegend anderen Ansatz: Sie kombiniert Methoden der klassischen Regelungstechnik mit den physikalischen Grenzen und Anforderungen realer technischer Systeme.
Herkömmliche Business-KI
- Unstrukturierte Daten wie Texte
- SaaS-Integrationen
- Tolerante Fehlerbereiche
- Höhere Unsicherheit durch KI-Halluzinationen
vs.
WiredWhite Engineering AI
- Hochfrequente Sensordaten und Telemetrie
- Direkte Integration von CAN-Bus, Ethernet und ROS
- Berücksichtigung physikalischer Grenzen (Temperatur, Druck, Belastung)
- Harte Echtzeitanforderungen
In technischen Systemen hat ein fehlerhafter KI-Output deutlich schwerwiegendere Folgen als ein fehlerhaftes Software-Interface. Bei Motorsteuerungen oder Robotersystemen kann eine falsche Inferenz zu Isolationsversagen, dynamischer Überlastung oder physischen Hardwareschäden führen.
Zentrale Frameworks, die wir einsetzen
- Digital Twins: Kombination von Live-Sensordaten mit hybriden Physik-ML-Modellen zur Durchführung von Echtzeit-Schatten-Simulationen.
- Regelungssysteme: Fest eingestellte PID-Regler stoßen an ihre Grenzen, wenn sich Betriebspunkte dynamisch verändern. Wir entwickeln kontinuierliche Reinforcement-Learning-Regelstrategien, die nichtlineare Laständerungen automatisch in Echtzeit kompensieren.
- Simulationsumgebungen: Tests auf realer Hardware sind zeitaufwendig und kostenintensiv. Unsere Simulationspipeline führt umfangreiche Stresstests von Regelstrategien durch und bewertet diese anhand synthetischer Grenzfälle in Simulink- und ROS-Testumgebungen.
- Optimierungspipelines: Wir kalibrieren multivariable Systemparameter mithilfe von Bayes-Optimierung und evolutionären Algorithmen. Dabei passen wir Leistungskennlinien innerhalb definierter thermischer, elektrischer und mechanischer Grenzen gezielt an.
- Systemmodell-Extraktion: Wir trainieren Black-Box- und Grey-Box-Verhaltensmodelle direkt auf Basis roher Betriebsdaten, um die manuelle Herleitung komplexer Systemdynamiken zu vermeiden.
Machine Learning Lösungen
Hardware-Datensätze sind häufig heterogen und fehlerbehaftet. Wir verarbeiten Rohdatenströme aus Bussystemen durch spezialisierte Bereinigungspipelines, sodass Regelalgorithmen auf konsistente und nutzbare Telemetriedaten zugreifen können.
- Kundenspezifische Regressionsmodelle, die sich dynamisch neu kalibrieren, sobald sich physikalische Betriebstemperaturen und Lastzustände verändern.
- Edge-Filterung für fehlerhafte oder verlorene CAN-Bus-Pakete, Sensordrift und ungültige Sollwerte.
- Kurzfristige Zeitreihenprognosen für unvorhersehbare, nichtstationäre Betriebszyklen.
- Überwachung des mechanischen Verschleißes mittels Schwingungsanalyse (FFT) und Berechnung der verbleibenden Nutzungsdauer (Remaining Useful Life, RUL) in Echtzeit auf Grundlage der tatsächlichen Betriebsbelastung.
Reinforcement-Learning-Lösungen
Reinforcement Learning ist unser Schwerpunkt. Wenn die klassische Regelungstechnik mit nichtlinearen, multivariablen Dynamiken an ihre Grenzen stößt, löst Reinforcement Learning die zugrunde liegenden mathematischen Problemstellungen.
Reinforcement-Learning-Implementierungspipeline
- Algorithmen: SAC/TD3 für kontinuierliche Drehmomentregelungen sowie PPO/DQN für diskrete Betriebs- und Modusentscheidungen.
- Systemsimulation: Physikalisch abgestimmte Simulationsschleifen, die auf die Update-Raten und Latenzen der Zielhardware kalibriert sind.
- Beobachtungsvektor: Reduzierter Zustandsraum, der auf die relevanten physikalischen Zustandsgrößen gefiltert ist.
- Sicherheit: Fest definierte Spannungs-, Strom- und Temperaturgrenzwerte.
- Optimierung: Minimierung von Tracking-Fehlern, Verringerung der Verlustwärme und Reduzierung des Komponentenverschleißes.
- Validierung der Bereitstellung: Absicherung des Sim-to-Real-Transfers durch Domain-Randomisierung in der Simulation (z. B. Widerstandsänderungen, Trägheitsschwankungen und Kommunikationsverzögerungen im Bussystem).
Optimieren Sie Ihre Entwicklungspläne und vermeiden Sie kostspielige Nacharbeiten mit bewährten Ingenieurpraktiken.
Engineering-Anwendungen
KI für Robotik
- Sim-to-Real-Transfer für Robotermanipulatoren und mobile Plattformen.
- Dynamische Bahnplanung mit Hinderniserkennung und -vermeidung in begrenzten Arbeitsbereichen.
- Fusion von Sensordaten aus LiDAR, Kamerasystemen und Inertialsensoren (IMU).
KI für Elektromotoren und Antriebe
- Elektrothermische Zustandsabschätzung zur Überwachung von Rotor- und Wicklungstemperaturen unter dynamisch wechselnden Betriebsbedingungen.
- Reduzierung von Drehmomentwelligkeiten in PMSM/IPM-Antrieben durch neuronale Unterstützung der Raumzeigermodulation.
- Fehlerisolierung im Antriebsstrang: Überwachung von Phasenungleichgewichten, Wicklungsalterung und Lagerverschleiß.
KI für industrielle Automatisierung
- Echtzeit-Anpassung der Verstärkungsparameter für nichtlineare Regelkreise, bei denen sich feste Sollwerte aufgrund veränderlicher Betriebsbedingungen verschieben.
- Durchsatzoptimierung für Produktionslinien mit dynamisch wechselnden Lastbedingungen.
- Fehlerbehandlungs- und Wiederanlaufstrategien für bestehende Fertigungsanlagen.
KI für autonome Systeme
- Reinforcement Learning für adaptive Abstands- und Geschwindigkeitsregelung (ACC) sowie Spurhalteassistenzsysteme.
- Bewegungsregelungen, validiert unter variierenden Oberflächenreibungen und unterschiedlichen aerodynamischen Widerstandsbedingungen.
- Stresstests der Reglerstabilität unter variierenden und unvorhersehbaren Betriebsbedingungen.
Energie- und Speichersysteme
- Blattwinkelregelung zur Kompensation von Turbulenzen und Böeneinflüssen.
- Netzlastprognosen in Verbindung mit der Betriebsoptimierung von Batteriespeichersystemen (BESS).
- Mehrkanalige Zellüberwachung zur Erkennung und Vermeidung von thermischem Durchgehen.
Unser KI-Entwicklungsprozess
1.
Analyse von Rohdaten aus Telemetrie-Logs zur Bestimmung physikalischer Betriebsgrenzen, Rauschpegel und sicherheitsrelevanter Grenzbereiche.
2.
Entwicklung effizienter Physik-Simulationsumgebungen mit geringem Rechenaufwand in MATLAB/Simulink, ROS oder Python.
3.
Auswahl geeigneter Basisalgorithmen, Optimierung mehrerer Zielgrößen in der Reward-Funktion und Durchführung von Hyperparameter-Sweeps zur Konvergenzbewertung.
4.
Validierung trainierter Policies auf realen Hardware-in-the-Loop-(HIL)-Testständen durch gezielte Einspeisung von Fehlerszenarien.
5.
Direkte Code-Generierung und Optimierung für C/C++, CUDA und PLC-Laufzeitumgebungen zur Bereitstellung auf Jetson, STM32 und industriellen Antriebssystemen.
Technologien im Einsatz
- Modellierung und Regelung: MATLAB, Simulink, Simscape, ROS / ROS2, Gazebo.
- Zentrale ML-/RL-Werkzeuge: PyTorch, RLlib, Stable-Baselines3, TensorFlow, Scikit-learn.
- Hardwarebeschleunigung für Bildverarbeitung und Edge-Computing: TensorRT, CUDA, OpenCV, OpenVINO
- Embedded Deployment: C++, Embedded C, Micro-ROS, Python.
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