Generatives Design ist ein Paradebeispiel für die effiziente Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine. Der Ingenieur erstellt die technischen Vorgaben, die der fertige Konstruktionsplan erfüllen soll – in diesem Fall Angaben zur Last, die eine Struktur aushalten muss, sowie zu den Kräften, denen sie im Weltraum ausgesetzt wird. Diese Vorgaben werden dann von einem Softwareprogramm verarbeitet, das innerhalb weniger Stunden mehrere Dutzend Iterationen eines Konstruktionsplans erstellen kann.
„Die KI testet die Entwürfe nach der Finite-Elemente-Methode, um sicherzustellen, dass die technischen Vorgaben erfüllt werden, und überprüft dann im Rahmen einer Fertigungssimulation die Machbarkeit“, erläutert McClelland das Verfahren im NASA-Podcast Small Steps, Giant Leaps.
Während ein menschlicher Ingenieur eine Woche brauche, könne die KI in Minutenschnelle eine neue Iteration des Konstruktionsplans erstellen. „Entsprechend kann man mehr Iterationszyklen durchführen und hat dadurch sehr viel schneller einen optimalen Entwurf“, so McClelland weiter.
Neben der Möglichkeit, Planungsverfahren durch Nutzung von Generativem Design beträchtlich zu beschleunigen, sieht McClelland einen weiteren entscheidenden Vorteil in den hervorragenden mechanischen Eigenschaften des Endprodukts.
„Wir haben festgestellt, dass sich das Risiko damit senken lässt“, bekräftigt McClelland. „Im Vergleich zu Teilen, die nach menschlichen Entwürfen gefertigt werden, ist der Spannungskonzentrationsfaktor bei den KI-generierten Strukturen um ein Zehnfaches niedriger.“
Der Kostenfaktor spielt ebenfalls eine wichtige Rolle – zumal bei den projektspezifischen Konstruktionsplänen, auf die sich die NASA spezialisiert hat. „Unser größter Kostentreiber sind nicht Herstellkosten, sondern die Einmalkosten, die durch Entwicklung, Bemusterung und Testen Tausender von Teilen entstehen, die nur für ein einziges Projekt benötigt werden. So mussten etwa für das Hubble-Weltraumteleskop und das James-Webb-Weltraumteleskop jeweils eigene Komponenten erstellt werden, und wir konnten die Pläne nicht einfach wiederverwenden, wie es etwa ein Auto- oder Fahrradhersteller tun würde“, erläutert McClelland. Daher sei Generatives Design für eine Einrichtung wie die NASA besonders wertvoll.
Auch in Bezug auf die alles entscheidende Größe der Masse sind KI-generierte Strukturen herkömmlichen Bauteilen eindeutig überlegen. Laut McClelland lässt sich durch Generatives Design eine Reduzierung des Gesamtgewichts um über 60 % erzielen – und dies bei einer dreimal so hohen Leistungsfähigkeit. „Konkret meine ich damit das Verhältnis zwischen Steifigkeit und Gewicht“, wie McClealland im NASA-Podcast präzisiert. „Mit Generativem Design produzieren wir Strukturen, die sowohl sehr steif als auch sehr leicht sind – und zugleich um einiges fester als von Menschen entworfene Teile.“
Aus physikalischer und betriebswirtschaftlicher Perspektive liegen die Vorteile einer höheren Werkstoffleistung auf der Hand. Vielleicht weniger offensichtlich ist der Nutzen für die Personalplanung. „Durch die Möglichkeit, mit weniger Iterationen Konstruktionspläne für Strukturen mit optimalen Steifigkeits- und Festigkeitswerten zu erstellen, reduziert sich nicht zuletzt der Arbeitsaufwand für Statiker“, meint McClelland und verweist auf den eklatanten Fachkräftemangel in diesem Bereich.