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MIT-Studenten konstruieren Jet-Triebwerk mit KI innerhalb eines Monats
Studenten des MIT haben sich einer Challenge gestellt: Sie sollten teils ohne Vorkenntnisse mit der KI-Plattform Parley ein Gasturbinentriebwerk entwickeln.
Das KI-konstruierte Triebwerk des Jarvis-Teams „811 Crew“ bei einem Testlauf.
Im Rahmen der Jarvis-Challenge (Jet-engine AI Research and Validation Intensive Sprint) haben Studierende des Massachusetts Institute of Technology (MIT) unter Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) innerhalb von lediglich vier Wochen ein Gasturbinentriebwerk mit einer Schubkraft von bis zu 100 Pfund entwickelt und gebaut. Der Einsatz der KI hat die Konstruktion des Triebwerks und die Analyse der Entwicklungsprozesse rasant beschleunigt.
Lediglich vier Wochen hatten sieben Teams aus 31 MIT-Studierenden der Ingenieurswissenschaften Zeit, um ein kleines, einwelliges Gasturbinentriebwerk zu entwerfen, Teile zu fertigen, sie zu montieren und das Triebwerk auf Funktion zu testen. Die Studierenden hatten dabei freie Hand bei der Konstruktion, der Auswahl der Materialien und der Fertigungsart. Viele der Studierenden hatten bisher keine Erfahrung mit Gasturbinentriebwerken und besaßen nur wenig oder gar kein Wissen zu den benötigten technischen Grundlagen wie kompressible Strömungen und Thermodynamik. Sie sollten fehlende Erfahrung und notwendiges Wissen mit der KI-Plattform Parley des MIT kompensieren.
Bei Parley handelt es sich um eine Plattform, die verschiedene große Sprachmodelle zusammenführt. Die Projektleitung konnte über Parley auch beobachten, wie die Studierenden die KI-Tools nutzten, welche Prompts sie mit welchen Sprachmodellen verwendeten und wie hoch die Kosten für den Einsatz der KI waren.
Die unterschiedlichen Teams nutzten die KI in verschiedener Art und Weise, je nachdem, welche Erfahrung bereits vorlag. So verwendeten sie die großen Sprachmodelle etwa dazu, Lehrbücher zusammenzufassen, den Umgang mit der nötigen Konstruktionssoftware zu erlernen, Lieferanten zu finden und Excel-Tabellen zu erstellen. Außerdem setzten sie die KI dafür ein, um spezifische Fragen zu beantworten, Referenzen aufzuspüren und zwischen verschiedenen Konstruktionsansätzen vergleichende Analysen durchzuführen. Der Einsatz der KI wurde dabei von Gesprächen mit Lehrkräften zum KI-Umgang begleitet.
Ein Team schied bereits in der ersten Woche aus. Den anderen Teams war es dagegen gelungen, erste Ansätze für voraussichtlich funktionierende Gasturbinen zu entwerfen. Letztlich blieben drei Finalisten übrig. Dem Team „Fast and Fractured“ gelang es beim ersten Versuch, die Turbine zu zünden. Dabei verfügte das Team über kaum Erfahrung mit Gasturbinen, konnte das jedoch mit dem Einsatz von KI für Architekturvergleiche und Kosten-Nutzen-Analysen ausgleichen. Im Betrieb kam es jedoch zu einem Problem: Der Rotor des Triebwerks blockierte bei den Tests im Gehäuse.
Der „811 Crew“, der es ebenfalls an Erfahrung mangelte, gelang es hingegen, alle Tests ihres Triebwerks erfolgreich abzuschließen. „811 Crew“ stand dem Einsatz von KI eher skeptisch gegenüber. Sie setzten stark auf Teamarbeit und nutzten die Fachkenntnisse innerhalb des Teams etwa über Konstruktionssoftware neben der KI gezielt aus.
Das Ergebnis der Jarvis-Challenge ist, dass es nötig ist, über genügend Fachwissen zu verfügen, um das Potenzial von KI bei der Konstruktion eines Gasturbinentriebwerks ausnutzen zu können. Das menschliche Wissen sei nötig, um die von der KI vorgeschlagenen Ergebnisse zu bewerten und zu entscheiden, welche davon weiter verfolgt werden sollen und welche verworfen werden müssen. Der Mensch bleibt damit entscheidender Faktor. KI könne bei gezieltem Einsatz als Beschleuniger verwendet werden. Insbesondere beim Bau sicherheitskritischer physischer Systeme sei aber „menschliche Handarbeit und menschliche Verantwortung durch nichts zu ersetzen“.
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