Agentische KI im Bereich der Techniksimulation

Während eines Online-Webinars im Juni sprach Bjorn Sjodin, Senior Vice President für Produktmanagement bei COMSOL, mit Rui Aguiar, dem CEO von Cosmon – einem Softwareunternehmen, das hochmoderne KI-Agenten für den Maschinenbau entwickelt hat – über KI-gestützte Simulationen und agentische Workflows. Insbesondere erörterten sie die Einsatzmöglichkeiten von KI in der Software COMSOL Multiphysics^® anhand der Funktionen des Chatbot-Fensters und des KI-Agenten von Cosmon. Eine Leitfrage bildete den Rahmen der Diskussion: Wie können Ingenieure KI-Chatbots und -Agenten zur Unterstützung von Entwicklungsprozessen einsetzen?

Was ist agentische KI?

Bevor wir uns mit dem Thema befassen, wollen wir zunächst den Unterschied zwischen einigen häufig verwendeten KI-Technologien klären:

• Copilots auf Basis großer Sprachmodelle (large language models, LLM) oder Chatbots sind dialogorientierte KI-Tools, die Fragen beantworten, Informationen zusammenfassen, Code oder Text generieren und Nutzern dabei helfen können, auf der Grundlage von Prompts Informationen zu interpretieren oder anzuwenden. Da sie menschliche Eingaben benötigen, sind sie nicht agentisch.
• KI-Agenten hingegen sind zielorientierte Systeme, die Werkzeuge einsetzen und mehrstufige Arbeitsabläufe ausführen können, wobei sie Zwischenergebnisse auswerten und ihre Vorgehensweise bei Bedarf anpassen – mit oder ohne menschlicher Eingabe.

Wie können Anwender KI in Modellierungsworkflows in COMSOL Multiphysics^® integrieren?

Sjodin begann das Webinar mit einer Erläuterung, wie Nutzer von COMSOL Multiphysics^® dank der leistungsstarken Java-basierten API der Software, die die Kommunikation mit LLMs von Drittanbietern ermöglicht, KI in ihren Workflows einsetzen können.

Das Chatbot-Fenster

Um LLM-Copilot-Funktionen bereitzustellen, enthält die COMSOL Desktop^® Benutzeroberfläche das Fenster Chatbot. Über das Chatbot-Fenster können Benutzer eine direkte Verbindung zu einem LLM herstellen – beispielsweise zu GPT-5™, DeepSeek™, Google Gemini™ oder einem lokal installierten LLM –, um Fragen zur Modellierung zu stellen und/oder das LLM Code generieren oder debuggen zu lassen. Der im Chatbot-Fenster generierte Code kann anschließend im Java-Shell-Fenster ausgeführt werden, um Änderungen an einem Modell zu übernehmen.

Um festzulegen, welche Art von Antwort der Chatbot zurückgeben soll, bietet das Chatbot-Fenster drei verschiedene Themenoptionen: General, Programming und Modeling, die jeweils individuellere Antworten ermöglichen. Wenn Sie beispielsweise das Thema Modeling auswählen, antwortet das LLM mit Anleitungen in Textform, die auf Modellinformationen, Leitfäden und relevanter Dokumentation basieren. Wenn Sie hingegen das Thema Programming auswählen, gibt das LLM Java-API-Code aus.

Im Webinar zeigte Sjodin anhand eines Beispiels, wie man das Chatbot-Fenster nutzen kann, um eine konkrete Frage zur Modellierung einer vorgespannten Schraube mit Dichtung zu stellen, wobei er einen bewusst allgemein gehaltenen Prompt verwendete: „How can I reduce the risk for leakage in this design?”

Das Chatbot-Fenster, das Hinweise zu Dichtungslecks gibt, nachdem ein vollständiges Modell als Kontext angehängt wurde.

Sjodin fügte ein Modell bei, indem er im Model Builder die Option Send to Chatbot auswählte, sowie einige ergänzende Screenshots. Daraufhin lieferte das LLM eine detaillierte Antwort, in der auf bestimmte geometrische Elemente und Variablen im Modell Bezug genommen wurde. Die Antwort enthielt Vorschläge zur Bewertung und Verbesserung des Designs, darunter die Überprüfung der Dichtungskompression, des Anpressdrucks, der Schraubenvorspannung, der Materialsteifigkeit und der Druckrandbedingungen. Sjodin merkte an, dass die Antwort von den Ingenieuren für Strukturmechanik bei COMSOL geprüft wurde, die sie als sehr überzeugend bewerteten.

Weitere Informationen zum Chatbot-Fenster und dessen Funktionen finden Sie in diesem Artikel im Learning Center und diesem Blog-Beitrag.

KI-Agenten

Sjodin erläuterte zudem, dass Anwender einen KI-Agenten herunterladen (in der Regel auf denselben Computer, auf dem Sie COMSOL Multiphysics^® ausführen), diesen installieren und anschließend über die COMSOL API mit COMSOL Multiphysics^® verbinden können. Er demonstrierte, wie ein Standard-Agent von OpenAI™ Codex in Verbindung mit COMSOL Multiphysics^® genutzt werden kann, um anhand eines einzigen Prompts ein gleichungsbasiertes Modell einzurichten und zu lösen. In seinem Beispiel erhielt der Agent die Aufgabe, das Oberflächendistanzfeld auf einer Schalengeometrie in 3D zu berechnen, und zwar mit dem folgenden Prompt:

I would like a COMSOL example applied to the attached shell diffusion geometry for the wall distance equation, but implemented so that we can obtain the distance along the surface. I have also attached a model example as a Java file, along with reports on computing the distance in COMSOL throughout a volume.

Daraufhin erstellte der Agent das Modell, definierte die Gleichungen, führte die Studie durch und erzeugte die daraus resultierenden Visualisierungen, wodurch verdeutlicht wurde, wie agentische KI Workflows automatisieren kann – nicht nur durch die Beantwortung von Fragen, sondern auch durch die Planung und Durchführung mehrstufiger Simulationsaufgaben.

Aufbau und Lösen eines auf Gleichungen basierenden Modells anhand eines einzigen Prompts.

Wie kann Cosmons KI-Agent Simulationsingenieuren helfen?

Rui Aguiar stellte den KI-Agenten „Nexus“ von Cosmon vor, den Ingenieure in Verbindung mit der Software COMSOL Multiphysics^® nutzen können, um sich wiederholende Simulationsaufgaben zu automatisieren, darunter die CAD-Vorbereitung und Geometriebereinigung, die Simulationsvorbereitung, die Fehlerbehebung, parametrische Sweeps, die Auswertung und Visualisierung von Ergebnissen sowie die Erstellung von Berichten direkt in COMSOL Multiphysics^®.

Obwohl Agenten sowohl mit als auch ohne menschlicher Eingabe arbeiten können, erklärte Aguiar, dass Nexus nicht dazu gedacht sei, das Fachwissen von Ingenieuren zu ersetzen; stattdessen arbeite das System nach dem „Human-in-the-Loop“-Prinzip und wisse, wann es die Eingabe oder Zustimmung eines Ingenieurs einholen müsse.

Nexus unterstützt Ingenieure unter anderem durch folgende Funktionen: das Verstehen von Anweisungen in natürlicher Sprache, die Interaktion mit COMSOL Multiphysics^® über die COMSOL API, die absichtsgesteuerte Einrichtung von Materialien und physikalischen Modellen, die Durchführung automatisierter parametrischer Studien, die Behebung häufiger Löserprobleme sowie die Aufbereitung von Ergebnissen zur Überprüfung. Ein weiterer häufiger Anwendungsfall ist die Nachbildung von Simulationen aus wissenschaftlichen Veröffentlichungen in COMSOL Multiphysics^®; ein detailliertes Beispiel finden Sie in dieser Cosmon-Fallstudie.

Das Nexus-Fenster (rechts) unterstützt den Ingenieur bei der Einrichtung einer thermischen Simulation gemäß den beigefügten Spezifikationen.

Aguiar betonte, dass diese neue Art der Simulationsdurchführung mit agentischer KI Ingenieuren dabei hilft, weniger Zeit für manuelle Einrichtung, Fehlerbehebung und Dokumentation aufzuwenden. Er hob zudem die Unterstützung von Nexus für Prozesse vor und nach der Simulation hervor, wie beispielsweise die Funktionen zur automatisierten CAD-Konvertierung und -Vereinfachung sowie zur Erstellung von Diagrammen und Berichten. Da an jedem Punkt des Simulations-Workflows und darüber hinaus agentenbasierte Unterstützung zur Verfügung steht, haben Ingenieure mehr Zeit, sich auf Entscheidungen auf höherer Ebene zu konzentrieren, darunter physikalische und konstruktive Entscheidungen, die Fachwissen zu Physik und Design erfordern.

Ein Blick auf die Details

Im Rahmen einer Fragerunde am Ende des Webinars gaben Sjodin und Aguiar folgende Antworten auf die Fragen der Teilnehmer.

Erfordert das Chatbot-Fenster in COMSOL Multiphysics^® ein separates Modul oder eine eigene Lizenz?

„Nein“, sagte Sjodin. „Die Chatbot-Funktionalität wird als Teil des COMSOL Multiphysics^® Kernpakets bereitgestellt.“ Er fügte jedoch hinzu, dass eine Voraussetzung für die Aktivierung des Chatbot-Fensters darin besteht, über ein eigenes API-Abonnement bei einem KI-Anbieter zu verfügen oder ein lokales Modell zu verwenden. Dies kann in den Einstellungen unter Preferences vorgenommen werden, wo eine Eingabe des API-Schlüssels erforderlich ist.

Ist der Cosmon-KI-Agent ein eigenständiges Programm?

Der Cosmon-AI-Agent ist ein eigenständiges Softwareprogramm, das auf Ihrem Desktop ausgeführt wird. Er kann eine Verbindung zu einer bestehenden COMSOL-Lizenz herstellen, wenn sowohl das Fenster des Cosmon-KI-Agenten als auch das Chatbot-Fenster geöffnet sind.

Warum sollte ich einen KI-Agenten einsetzen und nicht einfach nur ein Chatbot?

Laut Sjodin und Aguiar gibt es zahlreiche Gründe, warum man sich für die Verwendung eines bestimmten KI-Tools anstelle eines anderen entscheiden könnte, und ein Teil des Lernprozesses im Umgang mit KI besteht darin, zu erkennen, wann bestimmte KI-Technologien anderen überlegen sind. Sie waren sich einig, dass ein Chatbot zweifellos nützlich, ein Agent jedoch oft zu mehr fähig ist. Ein Chatbot, so erklärten sie, sei leistungsfähig und benutzerfreundlich genug, um eine schnelle Antwort auf eine Frage aus dem Bereich Ingenieurwesen oder Physik zu liefern; ebenso könne jemand, der Code debuggt, um ihn für die Eingabe in das Java-Shell-Fenster zu verwenden, einen Chatbot als nützlich empfinden. Wenn ein Ingenieur jedoch möchte, dass ein KI-Tool Aufgaben wie Fehlerbehebung, Geometriekorrektur, Vernetzen oder die Erstellung von Plots übernimmt, wäre der Einsatz eines KI-Agenten die bessere Wahl.

Sie erklärten, dass Sie, wenn Sie ein KI-Tool zur Ausführung einer Aufgabe wie der Erstellung einer MPH-Datei nutzen möchten, einen KI-Agenten einsetzen müssen, da ein Chatbot in der Regel nicht die gesamte COMSOL API perfekt beherrscht. „Wenn eine Iteration erforderlich ist, müssen Sie auf den Agenten zurückgreifen“, erklärte Sjodin. Aguiar ging anschließend auf die Vorteile von Nexus für iterative Aufgaben ein. „Das Tolle an Agenten ist, dass man sie [so trainieren kann, dass sie maßgeschneiderte] Skills entwickeln, die einen Arbeitsablauf immer wieder ausführen“, sagte Aguiar. Mit dem Cosmon-Agenten lassen sich Best Practices und Richtlinien in einen Skill integrieren.

Kann der Cosmon-Agent Baugruppen analysieren?

Laut Aguiar ist dies der Fall. Der Agent kann Baugruppen aus anderen Softwareprogrammen importieren und dort Aktionen ausführen. „Glücklicherweise ist die COMSOL API sehr umfassend“, erklärte Aguiar. „Unser Agent ist in der Lage, Operationen [wie beispielsweise die Geometriebereinigung] an Baugruppen durchzuführen. Wir können die Geometriebereinigung nativ in COMSOL^® oder innerhalb eines CAD-Modells vornehmen, und zwar sowohl auf Komponenten- als auch auf Baugruppenebene.“

Wie lernt ein KI-Agent?

„Wie bei so vielem im Leben kommt es darauf an“, sagte Aguiar. Er erläuterte, wie man den Agenten so einstellen kann, dass er gemeinsam mit dem Nutzer lernt – basierend auf den Aufgaben, die dieser typischerweise ausführt und zu denen er menschliches Feedback erhält. Der Großteil davon findet jedoch innerhalb einer einzigen Benutzeroberfläche statt. Wenn es um teamübergreifendes Wissen geht, arbeitet der Agent vorwiegend auf der Ebene von Kompetenzdateien. „Wenn Sie beispielsweise ein Team von Ingenieuren haben und ein Ingenieur weiß, wie man eine bestimmte Art von Simulation durchführt, und Sie dieses Wissen mit einem anderen Teammitglied teilen möchten, können Sie eine Skill-Datei erstellen, in der Sie beispielsweise angeben: ‚So wird die Simulation durchgeführt, und so wird sie eingerichtet‘, und diese als exportieren, damit ein anderer Ingenieur sie in seinen Agenten laden kann.“ Diese Funktion innerhalb von Nexus ist besonders wertvoll für Unternehmen und Teams, die den Zugang zu Simulationen demokratisieren möchten, damit mehr Ingenieure mehr Simulationen mit der COMSOL Multiphysics^® Software durchführen können.

Die Zukunft der agentischen KI

Laut Aguiar ist die agentische KI ein sich rasch entwickelndes Forschungsgebiet. Seine Studien haben gezeigt, dass Cosmons KI-Copilot für den Ingenieurbereich, Nexus, dazu beigetragen hat, Simulationsabläufe – von der Einrichtung über die Fehlerbehebung bis hin zur Auswertung und Visualisierung der Ergebnisse – um das Zwei- bis Dreifache zu beschleunigen, sodass Anwender weniger Zeit für manuelle Aufgaben wie das Vernetzen, die Anpassung von Parametern sowie die Reparatur oder Korrektur von Geometrien aufwenden müssen. Diese gewonnene Zeit ermöglicht es Ingenieuren, schneller aussagekräftigere Simulationen zu erstellen.

Aguiar erklärte, dass bei den derzeitigen Copilot-Tools Ingenieure als Bediener fungieren müssen, die die meisten Schritte des Entwicklungs- und Simulationsprozesses konfigurieren. Für die Zukunft erwartet Aguiar, dass KI-Agenten autonom entwerfen, simulieren, analysieren und iterieren, während Ingenieure ihre menschliche Intuition und ihr Fachwissen einsetzen, um die von der KI generierten Schlussfolgerungen zu interpretieren und zu hinterfragen.

Nächste Schritte

Falls Sie sich das gesamte Webinar ansehen möchten, gelangen Sie über die Schaltfläche unten zur Aufzeichnung!

Weitere Ressourcen

Möchten Sie mehr darüber erfahren, wie Sie KI-Tools in COMSOL Multiphysics^® einsetzen können oder welche Fortschritte die KI im Ingenieurwesen macht? Sehen Sie sich diese Ressourcen auf der COMSOL-Website an:

• Verwendung des Chatbot-Fensters in COMSOL Multiphysics^®
• Simulation Summit Panel: The Multiphysics Roadmap

 
DeepSeek ist eine Marke der Delson Group Inc. Google Gemini ist eine Marke von Google LLC. GPT-5 ist eine Marke von OpenAI OpCo, LLC. OpenAI ist eine Marke von OpenAI, Inc. Oracle und Java sind eingetragene Marken von Oracle und/oder dessen verbundenen Unternehmen.