de.wedoany.com-Bericht: Tian Feng, Senior Vice President von PERA, hielt auf der 8. Konferenz zur Anwendung von Simulationstechnologien einen Hauptvortrag mit dem Titel „Industriesoftware-Agenten und Simulationspraxis“. Darin erläuterte er systematisch die Entwicklungslogik der Industriesoftware von der Werkzeug- über die Plattform- hin zur Agentenorientierung und stellte die eigenentwickelte Plattform PERA AgentX für industrielle Simulations-KI-Agenten vor.
Industriesoftware durchläuft derzeit eine tiefgreifende Neustrukturierung von einem Hilfswerkzeug hin zu einem autonomen KI-Agenten. Ziel ist es nicht, ein Dialogfenster hinzuzufügen, sondern der Software zu ermöglichen, technische Ziele zu verstehen, eigenständig Ausführungspfade zu planen, Rechenkerne aufzurufen, den Betriebsprozess zu überwachen und Anomalien zu korrigieren, um schließlich Ergebnisse zu liefern. Allgemeine große Sprachmodelle sind gut in der Sprachverarbeitung und Zusammenfassung von Erfahrungen, ihnen fehlt jedoch die Beachtung physikalischer Gesetze und technischer Normen, was leicht zu „logisch schlüssigen, aber rechnerisch falschen“ physikalischen Halluzinationen führt. Der Kern der Entwicklung industrieller KI-Agenten liegt darin, unter Wissensbeschränkungen einen geschlossenen, autonomen Betrieb der Software zu erreichen, der sowohl physikalische Gesetze respektiert als auch logische Schlussfolgerungsfähigkeiten besitzt.
In seinem Vortrag skizzierte Tian Feng den Entwicklungsweg der Industriesoftware von der Werkzeugorientierung (1.0) über die Plattformorientierung (2.0) bis zur Agentenorientierung (3.0) und schlug für Simulationsszenarien eine dreistufige Konstruktionsmethode vor. Erstens, das Gehirn füttern: Positive und negative Wissensinhalte wie Unternehmensstandards, Materialkonstitutivgesetze, historische Fehlermeldungen und gescheiterte Fälle werden in das Modell eingespeist, um Halluzinationen an der Wurzel zu reduzieren. Zweitens, den Körper umgestalten: Traditionelle Software wird von einer GUI-gesteuerten zu einer im Hintergrund aufrufbaren Headless-Komponente umgebaut, sodass die KI direkt auf Kerne wie Geometrie, Netz und Solver zugreifen kann. Drittens, die gesamte Kette kontrollieren: Dies umfasst die Bereinigung von Geometrien, die In-situ-Selbstheilung verzerrter Netze, den dynamischen Abbruch numerischer Krisen, die ent-renderte Dateneigenschaftserkennung bis hin zur automatischen Generierung standardisierter Berichte mit Schlussfolgerungen und Verbesserungsvorschlägen. Darauf aufbauend entwickelte Tian Feng ein Reifegradmodell für Industriesoftware-Agenten von L1 bis L5 und schlug vor, dass sich das Geschäftsmodell von der Lizenzierung von Werkzeugen (License) hin zu RaaS (Result as a Service) wandeln wird, bei dem Unternehmen nicht mehr für Software-Buttons, sondern für validierte technische Ergebnisse bezahlen.
Mit der CAE-Simulation als zentralem Praxisszenario stellte Tian Feng die von PERA eigenentwickelte Plattform PERA AgentX für industrielle Simulations-KI-Agenten vor. Diese Plattform verfügt über fünf geschlossene Fähigkeiten: Aufgabenverständnis, physikalisches Schließen, Konfigurationsentscheidung, Ausführungskorrektur und Ergebniserklärung. Sie ermöglicht einen vollständig unbeaufsichtigten Betrieb der gesamten Kette von der natürlichsprachlichen Anweisung bis zum automatischen Simulationsbericht. In Fallbeispielen wie der Außenströmung um Motorräder, der multiphysikalischen Kopplung von Batteriepaketen und der Analyse der Crashsicherheit von Automobilen konnten die KI-Agenten eigenständig die Modellierung, Lösung, Anomalie-Selbstheilung und Berichterstellung durchführen. Am Ende seines Vortrags erklärte Tian Feng, dass PERA den Sprung von der „industriellen Simulation“ zur „physikalischen KI“ vollzogen habe.
PERA konzentriert sich auf die Entwicklung eigenständiger CAE-Simulationen und vertieft die auf großen KI-Modellen basierenden Technologien der virtuellen Simulation und des digitalen Zwillings, mit dem Ziel, das digitale Entwicklungsniveau in der High-End-Fertigung zu verbessern. Das Unternehmen hat bereits das „Jingzhi iGPT Industrial Large Model“ und die auf großen Modellen basierende neue industrielle Wissensengineering-Lösung „GPToIKE“ auf den Markt gebracht, um Industrieunternehmen bei der Anwendung von KI-Technologien zu unterstützen.
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