Pictures of the Future    Frühjahr 2006

Perfekte Welt der Daten

In weniger als 20 Jahren werden wir realitätsgetreue Produkte, Prozesse, Materialien und Umgebungen in ihrer ganzen dynamischen Vielfalt sehen, hören und handhaben können – lange, bevor es sie wirklich gibt. Verfahren der Simulation und Optimierung machen es möglich.

Dank leistungsfähiger Computer und Software befinden wir uns mitten im virtuellen Zeitalter. Ob Mikrochip oder Fabrik, virtuelle Produkte gibt es in verblüffender Detailgenauigkeit. Man kann sie testen und dank wissensbasierter Systeme virtuell optimieren, lange bevor sie real existieren. Wie weit sind wir dann noch von einer perfekten virtuellen Welt entfernt? Selbst Chirurgen trainieren schon am Simulator (Trainingscenter). Auch lässt sich Software bereits auf virtuellen Prototypen testen, um die Entwicklung von komplexen Systemen zu beschleunigen. Doch Standard ist das noch nicht. In zwei oder drei Jahren werden sich auch – je nach Komplexität der Anwendung – gemischte Systeme simulieren lassen, die unterschiedliche Parameter kombinieren, etwa aus Strömungsmechanik, Akustik und Funktionsdynamik – bald darauf wird dies sogar in Echtzeit möglich sein. Fünf bis zehn Jahre werde es hingegen noch dauern, schätzen Experten, bis erste Anwendungen einer "Mehrskalen-Modellierung" funktionieren, die Daten auf Nanostruktur-Ebene in ihrer Wechselwirkung mit makroskopischen virtuellen Objekten darstellen. Auf dem Weg zu diesem Ziel werden neue Algorithmen entwickelt, die in der Lage sind, die immensen Datenmengen zu verarbeiten, die bei solchen Simulationen anfallen. "Ab 2015 werden wir dann virtuelles Engineering auf allen Ebenen haben, von Nanostrukturen bis zur realitätsgetreuen 3D-Darstellung unserer Umwelt", meint Dr. Wolfgang Rossner, Leiter des Kompetenzzentrums Keramik bei Siemens Corporate Technology (CT).

Bereits heute sind Verfahren der Simulation und Optimierung von enormem Nutzen: So können für eine Elektromotorenfabrik, die Siemens in China baut, Planungsfehler bereits im Vorfeld vermieden werden – dank einer 3D-Simulation der gesamten Fabrik, komplett mit Materialflüssen und Steuerelektronik (Virtual-Reality-Labor). Bei einer Stromübertragungsstrecke für Long Island verkürzen Simulationen die spätere Inbetriebnahme um viele Monate (Simulierte Tests). Oder ein Beispiel aus dem Kommunikationsbereich: Hier simulieren Siemens-Ingenieure bereits die Funktionsweise von Empfängern für die Signale der europäischen Galileo-Navigationssatelliten – obwohl es bislang weder solche Geräte gibt noch die Satelliten im Orbit. Doch die Simulationen zeigen bereits, was getan werden muss, damit die Nutzer künftig ihre Standorte auf 1 m genau bestimmen können (Galileo).

Formel für Effizienz.Auch wenn Simulation und Optimierung häufig Hand in Hand gehen, lassen sich mathematische Optimierungsverfahren auch als eigenständige Lösung einsetzen. Bei Fertigungslinien für Mikroelektronik-Komponenten etwa konnte der Durchsatz mit Hilfe von Optimierungs-Algorithmen um 13 % erhöht werden – Ähnliches gilt für die Effizienz der Stahlherstellung (Optimierungsverfahren).

Auch Post- und Paketdienste profitieren von Optimierungs-Algorithmen. So kann etwa eine Paketvereinzelungsmaschine einen breiten Strom von Paketen zum Sortieren gezielt in einzelne Reihen aufteilen. Entwickelt wurde das System von Siemens Corporate Research (SCR) in Princeton, New Jersey, zusammen mit den Bereichen Automation and Drives, Logistics and Assembly Systems (der heutigen Dematic GmbH) und dem Siemens Technology-to-Business Center in Berkeley. Basis ist ein Erkennungs- und Steuerungssystem mit mehreren Kameras, die in Echtzeit die Lage und Ausrichtung der Pakete erfassen, sowie Algorithmen, die ein 3D-Modell mit der Größe und Position der Pakete erstellen und die Antriebssteuerung optimieren. Diese regelt die Geschwindigkeit von Förderbändern, die die Pakete drehen und sortieren. "Das System wird bei UPS in Köln eingesetzt und hat bereits bewiesen, dass es Pakete ohne Kollisionen separiert, wobei es zugleich die mechanische Belastung der Kartons verringert und sogar noch den Geräuschpegel senkt", erklärt Yakup Genc, der Leiter des Projekts "3D-Vision und Augmented Reality" in der Abteilung "Real Time Vision and Modeling" von SCR. Im Januar 2006 nahm UPS – der weltgrößte Paketdienstleister – sein neues Paketsortierzentrum am Flughafen Köln-Bonn in Betrieb: Dank Siemens-Technologie können hier 110 000 Pakete pro Stunde sortiert werden.

Scharfe Abgrenzung. Optimierungs-Algorithmen werden auch zur Verbesserung von medizinischen Bildverarbeitungsverfahren eingesetzt. Bei SCR hat etwa Leo Grady einen bahnbrechenden Algorithmus entwickelt und patentieren lassen, der es in naher Zukunft ermöglichen wird, die Größe von Tumoren mit bisher unerreichter Geschwindigkeit und Präzision zu erfassen. Wenn ein Radiologe einen Punkt auf einem Bild als Teil eines Tumors und andere Punkte als Hintergrund erkannt hat, bestimmt der Algorithmus "Random Walker" die Wahrscheinlichkeit, mit der jedes Pixel in die eine oder andere Kategorie gehört. Er definiert dazu aufgrund bestimmter Voreinstellungen eine Zusammengehörigkeit zwischen Pixeln. Dabei handelt es sich im Grunde um eine Segmentierungs-Optimierung, deren Schlüssel laut Grady darin besteht, "relevante Mengen zu identifizieren und diese zu minimieren oder zu maximieren". Siemens Oncology Care Services wird den Random Walker in ein Paket zur Bestrahlungsplanung einbinden, um Ärzten zu helfen, die 3D-Konturen von Tumoren und empfindlichen Bereichen zu erkennen, die nicht bestrahlt werden dürfen. Zudem liefert das System auch wertvolle Informationen darüber, wie sehr sich Gestalt und Größe eines Tumors zwischen zwei Untersuchungen verändert haben.

Die Anwendungsbereiche für Optimierungen sind noch wesentlich umfangreicher. Zu zukünftigen Entwicklungen befragt, meint Prof. Martin Greiner, theoretischer Physiker bei Siemens CT: "Meine Vision ist eine Art verteilte Optimierung, bei der komplexe Netzwerke so funktionieren, als wären sie eine Gemeinschaft intelligenter Individuen". Ein Beispiel dafür ist eine von Greiner kürzlich zum Patent angemeldete Erfindung, mit der Windparks die Stellungen der einzelnen Rotorblätter optimieren können, je nach den Informationen, die sie von den Windrädern erhalten, die als erste eine Änderung von Windrichtung oder -geschwindigkeit gemessen haben (siehe Pictures of the Future, Herbst 2005, Windmanager). "Damit lassen sich Leistungsschwankungen verringern, und ein großer Windpark funktioniert wie ein einziger Organismus", sagt Greiner.

Derartige Netze könnten, ähnlich wie soziale Gemeinschaften von Menschen oder Tieren, sogar aus Erfahrungen lernen – egal, ob sie aus Windrädern, Motoren oder Molekülen bestehen. "Das Verständnis solcher Netze, ihrer Dynamik und Architektur wird in den nächsten zehn bis 20 Jahren ein Schwerpunkt für lernende Systeme und Neuronale Netze sein", prophezeit Prof. Bernd Schürmann, Leiter der Abteilung Lernende Systeme bei Siemens CT. "In Zellen, bei Ameisen und bei Wespen finden sich bestimmte Formen der Kooperation, die auch für das Internet, die Verkehrssteuerung, die Logistik und viele andere Bereiche interessant sein können. Wenn wir lernen, das Wissen aus diesen natürlichen Systemen zu übertragen, können wir es nutzen, um technische Systeme zu optimieren" (Lernende Software)

Die Motoren von morgen. Genau wie die Erfindung von Fernrohr und Mikroskop, die das Wissen der Menschheit revolutioniert haben, zeigen Simulation und Optimierung neue Wege auf. "Damit werden wir Bereiche erforschen, die weit über das hinausgehen, was uns bisher zugänglich war", meint Prof. Albert Gilg, Leiter der CT-Abteilung Simulation and Risk Management. Zunächst gehe es um Virtual Engineering und virtuelle Prototypen. "Aber in ferner Zukunft", sagt Gilg, "werden wir dank der neuen Verfahren auf völlig neue Art und Weise mit Computern arbeiten und Prinzipien entdecken, an die wir noch gar nicht gedacht haben". Dazu sei es notwendig, neue Klassen von Algorithmen zu entwickeln, bei denen heute noch voneinander getrennte Bereiche der Mathematik miteinander verknüpft werden. Etwa:

Erste Versuche, diese mathematischen Disziplinen zu kombinieren, verliefen sehr erfolgreich. So waren bis vor kurzem für die Abschätzung des Wirkungsgrades, den man mit einer neu gestalteten Turbinenschaufel erreichen konnte, laut Gilg "monatelange Simulationen" erforderlich. Doch dank einer neuen Klasse patentierter Algorithmen, bei denen CT-Forscher Ansätze aus der Stochastik mit numerischen Algorithmen kombinierten, "wurden verglichen mit herkömmlichen Methoden die gleichen Erfolge mit weniger als einem Zehntel des Aufwands erzielt", sagt er. "Das ist ein echter Durchbruch, weil das System, das wir RoDeO (Robust Design Optimization) getauft haben, nicht nur deutlich schneller arbeitet, sondern die Wirklichkeit auch viel genauer abbildet. Wir können jetzt beispielsweise mit einer Trefferquote von mehr als 99 % garantieren, dass eine Turbine einen Wert innerhalb eines vorgegebenen Bereichs erreichen wird. Und diese neuen Algorithmen haben noch ein riesiges Potenzial weiterer Anwendungen."

Türöffner in atomare Welten.Während einige Simulationen die Visualisierung großer industrieller Systeme deutlich verbessern und beschleunigen, verschaffen andere den Wissenschaftlern Einblicke in Welten, die selbst für modernste Mikroskope zu klein sind. In den CT-Labors von Dr. Wolfgang Rossner etwa arbeiten Forscher daran, virtuelle Objekte von Null an aufzubauen. "Eines unserer Ziele ist, mit virtuellen Werkstoffen anzufangen, ihre Mikrostruktur zu definieren, sie zu formen, sie zu einem größeren System zusammenzusetzen und dann das Verhalten dieses makroskopischen Objekts zu simulieren", erklärt Rossner.

Obwohl die Wissenschaft noch Jahrzehnte vom Einsatz solcher Multi-Skalen-Technologien entfernt ist, entwickelt Rossners Team bereits Simulations-Werkzeuge für keramische Materialien, bei denen die atomare Ebene mit der Mikro-Ebene kombiniert wird. So etwas ist z.B. entscheidend für die Entwicklung von keramischen Beschichtungen, die Turbinenschaufeln gegen die Hitze der Verbrennungsgase schützen sollen. "Die detaillierte Modellierung der thermomechanischen Belastbarkeit und Degradation hat bereits dazu geführt, dass die Betriebstemperatur von Turbinenschaufeln deutlich erhöht werden konnte – und damit der Wirkungsgrad um mehrere Prozent stieg. Aber für die thermische Isolierung der nächsten Generation werden keramische Beschichtungen benötigt, bei denen die atomare Zusammensetzung und die Mikrostruktur-Eigenschaften im Nanometer-Maßstab optimiert sind. Dieses Ziel kann nur durch Multi-Skalen-Modellierung erreicht werden", meint Rossner.

Und die Reise geht weiter. "In zwei oder drei Jahren wird es möglich sein, einen Sechszylindermotor komplett mit Betriebsgeräuschen und Strömungsdynamik in Echtzeit zu simulieren", sagt Heinz-Simon Keil, Leiter Virtual Engineering bei Siemens CT. Und weil die Simulation der Produktionsbedingungen damit Schritt halten muss, wird die parallele Entwicklung von Produkten und ihrer jeweiligen Fertigungsumgebung einschließlich der damit verbundenen Software für die beteiligten Ingenieure zur Routineaufgabe werden.

Simulation und Optimierung – diese beiden Begriffe werden die industrielle Landschaft des 21. Jahrhunderts prägen. "In nur 15 Jahren wird es möglich sein, ein neues Auto zu entwerfen, es zu testen, zu optimieren und die Simulation an die Fachleute für die Fertigung zu senden, ohne jemals einen echten Prototypen zu bauen", meint Keil. Die Möglichkeiten scheinen grenzenlos. Dennoch ist ein wenig Skepsis sicher angebracht. "Ich glaube, dass es Dinge gibt, die wir niemals simulieren können", sagt Dr. Johannes Nierwetberg, der Leiter der CT-Abteilung Diskrete Optimierung. "Wie soll man etwa jemals ein Programm schreiben, das das Wetter bei mir zu Hause für Wochen im Voraus vorhersagen kann?"
                                                                                                               Arthur F. Pease