Kein System ohne Software

Kein System ohne Software

Inhaltsverzeichnis

1. Einführung in AIM-Prozess
   • Was ist AIM-Prozess?
   • Die Bedeutung von Hardware und Software
   • Die drei Hauptprinzipien des AIM-Prozesses
2. Unzertrennlichkeit von Hardware und Software
   • Das Konzept der Unzertrennlichkeit
   • Warum Hardware und Software untrennbar sind
3. Beschleunigung der mbse durch KI
   • Wie KI mbse beschleunigt
   • Die Rolle von KI bei der Generierung von CML-Modellen
4. Die Zukunft der Softwareentwicklung
   • KI und die Zukunft der Softwareentwicklung
   • Demokratisierung der Softwareentwicklung durch KI
5. AI in der Systemmodellierung
   • Die Rolle von KI in der Systemmodellierung
   • Vorteile der Integration von KI in mbse
6. Das Experiment: Ein Elektronenmikroskop modellieren
   • Hintergrund des Experiments
   • Die Rolle von KI bei der Modellierung eines Elektronenmikroskops
7. Die Rolle von AI in der Ingenieurpraxis
   • AI und die Zukunft der Ingenieurpraxis
   • Praktische Anwendungen von KI in der Ingenieurpraxis
8. Training und Ressourcen
   • Verfügbarkeit von Schulungen
   • Ressourcen für weitere Informationen
9. Vor- und Nachteile der Integration von KI in mbse
   • Vorteile der Integration von KI
   • Herausforderungen und Nachteile der Integration von KI
10. FAQs zur Integration von KI in mbse
    • Wie beeinflusst KI die Rolle des Ingenieurs?
    • Kann KI komplexe Systeme vollständig alleine modellieren?
    • Welche Auswirkungen hat die Integration von KI auf die Softwareentwicklung?

Einführung in AIM-Prozess

In diesem Video werden wir Sie mit der Logik hinter dem AIM-Prozess vertraut machen, und der größte Teil davon besteht darin zu erkennen, dass Hardware und Software im Grunde unzertrennlich sind und dass niemand Systeme entwickelt, die frei von Software sind. AIM-Prozess ist in einem Buch namens AI unterstütztes MBSC mit SSML definiert, das ich zusammen mit Tim Wilkins schreibe. Es gibt drei Hauptprinzipien im AIM-Prozess. Das erste ist, wie wir gerade gesagt haben, dass System- und Softwaremodelle unzertrennlich sind. Das zweite ist, dass es unvermeidlich ist, dass KI die mbse beschleunigt, und das dritte ist, dass KI bald CML-Modelle generieren wird. Jetzt wird dieses dritte durch die Tatsache ermöglicht, dass CML Version 2 ein Sprachmodell hat, sodass es möglich sein wird, dass KI im Grunde genommen CML-Modelle generiert, genauso wie sie Code generiert. Ich bin Doug Rosenberg. Ich bin schon seit geraumer Zeit in der Branche tätig und seit etwa 10 oder 15 Jahren bin ich auf einer Mission, Systeme und Software gemeinsam zu modellieren. Ich bin Elektroingenieur von Beruf und habe etwa 40 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung. Ich habe zum ersten Mal 2010 in einem Buch, das ich gemeinsam mit Sam Manella verfasst habe, über Hardware-Software-Co-Design geschrieben. Aber 15 Jahre später ignorieren CML-Modellierer immer noch die Software. Wie sich herausstellt, kann KI Code schreiben, und tatsächlich ist KI ziemlich spektakulär gut darin, Code zu schreiben. Und deshalb dachte ich mir, das könnte ein Spielwechsler sein, um Ingenieure dazu zu bringen, Software nicht mehr zu ignorieren. AI kann nicht nur Code schreiben, aber es gibt jetzt Artikel im Umlauf, die darauf hinweisen, dass KI in fünf Jahren den gesamten Code schreiben wird und es keine Programmierer mehr geben wird. Nun, wie Sie in diesem Artikel von Peter Diamandis sehen können, erklärt das Zitat das ziemlich gut. Grundsätzlich demokratisiert KI die Programmierung, sodass Sie kein Experte sein müssen, um Code zu produzieren. Nicht nur Ärzte, Arbeitgeber und Kinder werden programmieren können, sondern auch Systemingenieure können mit KI Code schreiben. Und das bedeutet, dass wir KI nutzen können, um uns bei mbse zu helfen und auch Code zu generieren. Wenn Sie also einen Kreuzzug führen, um Systeme und Software zusammen zu modellieren, ist das großartig, weil es wirklich keinen Grund gibt, warum Sie Systeme und Software nicht mehr zusammen modellieren können. Also, mit diesem Gedanken im Hinterkopf, habe ich Anfang 2023 beschlossen, ein Experiment zu versuchen, und ich wollte sehen, wie viel von einem komplexen System ich ganz alleine modellieren konnte, nur mit Hilfe von KI. Nun, das System, das ich beschlossen habe zu modellieren, war ein Raster-Elektronenmikroskop. Das ist ein ziemlich komplexes System, und es hat viele Hardwarekomponenten und auch viele Softwarekomponenten. Hier ist also ein blitzschneller Blick auf einige der Hardware, die mir KI geholfen hat, für dieses Elektronenmikroskop zu modellieren. Und hier ist etwas von der Software, die sie mir geholfen hat, für das Elektronenmikroskop zu bauen. Das Raster-Elektronenmikroskop ist das Beispiel in unserem Buch, und es ist auch das Beispiel, das wir in unserer Schulung verwenden, und diese Schulung ist jetzt verfügbar. Wenn Sie also daran interessiert sind zu lernen, wie das geht, melden Sie sich bitte bei uns.

Unzertrennlichkeit von Hardware und Software

Das Konzept der Unzertrennlichkeit von Hardware und Software ist von entscheidender Bedeutung, um den AIM-Prozess zu verstehen. In der heutigen Welt sind Hardware und Software nicht mehr getrennt zu betrachten. Vielmehr sind sie eng miteinander verbunden und beeinflussen sich gegenseitig in hohem Maße. Die traditionelle Trennung zwischen Hardware- und Softwareentwicklung wird zunehmend obsolet, da Systeme immer komplexer werden und eine nahtlose Integration von Hardware und Software erfordern. Diese Unzertrennlichkeit ist ein zentraler Aspekt des AIM-Prozesses und bildet die Grundlage für die Effektivität von KI in der mbse