In vielen Bereichen, wie z.B. der Mobilität, dem Energiesektor und der Industrie, geht der Trend hin zu autonomen Systemen. Autonome Systeme sind intelligente und lernfähige technische Systeme, die in der Lage sind, mithilfe diverser Sensoren, Motoren, mechanischer und elektrischer Bauelemente eigenständig komplexe Aufgaben zu lösen und dabei ohne menschliche Hilfe auch auf unbekannte Situationen zu reagieren. Durch innere und äußere Einflüsse können in diesen komplexen Systemen jedoch verschiedene Funktionsstörungen auftreten.
Ein möglicher Ansatz zur Gewährleistung der Funktion und Gesundheit des Systems ist der Einsatz von sogenannten künstlichen Immunsystemen. Im Projekt „KI4AS – Validierung Künstlicher Immunsysteme für Autonome Systeme“, welches nun erfolgreich abgeschlossen wurde, sollte dies aufbauend auf den Ergebnissen des DFG-Sonderforschungsbereichs (SFB) 614 der Universität Paderborn, in Kooperation mit dem Fraunhofer-Institut für Entwurfstechnik Mechatronik IEM, validiert werden. Dabei sind künstliche Immunsysteme, ähnlich wie biologische Immunsysteme, in der Lage, Fremdkörper, sogenannte Anomalien, im System zu erkennen, deren Auswirkung auf den Gesundheitszustand zu bewerten und im Gefahrenfall selbstständig angemessene Selbstheilungsmaßnahmen zu planen und auszuführen. Genau wie ihre biologischen Gegenstücke sind künstliche Immunsysteme fähig, aus vergangenen Erfahrungen zu lernen und auf unbekannte Situationen und neue Gefahren zu reagieren. Dies führt zu einer Stärkung der Systemresilienz, d.h., der technischen Widerstandsfähigkeit des Systems gegenüber Störeinflüssen.
Drei Jahre lang haben Mitarbeiter(innen) der Universität Paderborn und des Fraunhofer IEM in dem vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) mit ca. 1,5 Millionen Euro geförderten Projekt gearbeitet. Von der Konzeption bis zur Ausarbeitung war breites Wissen aus verschiedenen Disziplinen wie der Informatik, der Elektrotechnik und des Maschinenbaus essenziell. „Die Validierung wurde anhand selbst-entwickelter Prototypen im Kontext Industrie 4.0 sowie Smart Factory erfolgreich durchgeführt. Dazu haben wir eine Miniatur-Produktionsanlage und einen mobilen Transportroboter entworfen und gebaut. Als Implementierungsbasis wurde eine im Projekt entwickelte Referenzarchitektur verwendet, die herkömmliche Architekturen autonomer Systeme um Funktionen für künstliche Immunsysteme erweitert“, erläutert Florian Heiny, wissenschaftlicher Mitarbeiter im SICP – Software Innovation Campus Paderborn. Im Betrieb der Proto- typen wurden verschiedene Störungen und Ausfälle manuell erzeugt, um so das künstliche Immunsystem auf die Probe zu stellen. „Es konnte gezeigt werden, dass das Immunsystem imstande ist, Anomalien, die in den Systemsignalen auftreten und auf Fehler hindeuten, mit hoher Genauigkeit zu erkennen. Auch kann das System im Fehlerfall selbstständig eine differenzierte Diagnose durchführen“, so Pritha Gupta, wissenschaftliche Mitarbeiterin im SICP. Es konnte darüber hinaus gezeigt werden, dass das Immunsystem in der Lage ist, anschließend zwischen verschiedenen Selbstheilungsmaßnahmen zu wählen, diese durchzuführen und aus dem Resultat (Erfolg/Miss- erfolg) zu lernen. Ebenfalls wurden Spezifikations-, Entwurfs- und Implementierungsmodelle für künstliche Immunsysteme basierend auf SysML, einer standardisierten Modellierungssprache für die Modellierung technischer Systeme, entwickelt, um eine einfache Gestaltung dieser Systeme zu ermöglichen.
Durch ihre Lernfähigkeit und ihren teils unkonventionellen Charakter werden künstliche Immunsysteme bereits in der Abwehr von Cyberangriffen, zur Erkennung von Computerviren und zur Mustererkennung eingesetzt.