Engineering Data Funnel
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Artikelnummer
03654_2025_10_05
Neuro-Symbolische KI für die Automatisierungstechnik
In der Automatisierungstechnik stehen heute viele Softwareapplikationen zur Verfügung, aber eine große Herausforderung besteht darin, unstrukturierte multimodale Anlagen-Design-Spezifikationen konsistent und widerspruchsfrei so zu transformieren, dass die existierenden Applikationen diese direkt weiterverarbeiten können. Dieser Beitrag analysiert die Anforderungen an diese Daten-Transformierung und präsentiert dann den „Engineering Data Funnel“ (EDF), eine neurosymbolische KI, die auf einem agentischen Workflow basiert, bei dem spezialisierte Expertenmodelle multimodale Daten in gegenseitiger Abstimmung und unter Berücksichtigung von Domänenwissen verarbeiten. Abschließend wird der EDF anhand von Beispielen aus verschiedenen Industriesegmenten evaluiert.
| Autoren | Nicolai Schoch, Mohamed Elsheikh, Mario Hoernicke, Sebastian Palacio, Nika Strem, Katharina Stark, ABB Forschungszentrum |
|---|---|
| Erscheinungsdatum | 01.10.2025 |
| Format | |
| Verlag | Vulkan-Verlag GmbH |
| Seitenzahl | 10 |
| Titel | Engineering Data Funnel |
| Untertitel | Neuro-Symbolische KI für die Automatisierungstechnik |
| Beschreibung | In der Automatisierungstechnik stehen heute viele Softwareapplikationen zur Verfügung, aber eine große Herausforderung besteht darin, unstrukturierte multimodale Anlagen-Design-Spezifikationen konsistent und widerspruchsfrei so zu transformieren, dass die existierenden Applikationen diese direkt weiterverarbeiten können. Dieser Beitrag analysiert die Anforderungen an diese Daten-Transformierung und präsentiert dann den „Engineering Data Funnel“ (EDF), eine neurosymbolische KI, die auf einem agentischen Workflow basiert, bei dem spezialisierte Expertenmodelle multimodale Daten in gegenseitiger Abstimmung und unter Berücksichtigung von Domänenwissen verarbeiten. Abschließend wird der EDF anhand von Beispielen aus verschiedenen Industriesegmenten evaluiert. |
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