Stefan Brüggenwirth hat Luft- und Raumfahrttechnik an der Universität Stuttgart studiert.
Heute ist er Abteilungsleiter für "Kognitives Radar" beim Fraunhoferinstitut für Hochfrequenzphysik und Radartechnik (FHR).
Development of a Kognitive System Architecture with Central Ontologie and Specific Algorithms
Die Dissertation beschäftigt sich mit der Konzipierung, Entwicklung und Erprobung einer kognitiven Systemarchitektur (COSA²) für Anwendungen im Bereich der Flug- und Missionsführung sowie der wissensbasierten Assistenzsysteme. COSA² stellt dazu ein Software-Framework zur Verfügung, mit dessen Hilfe der Anwendungsentwickler sogenannte künstliche kognitive Agenten ausschließlich durch erstellen eines Wissensmodells entwickeln kann, ohne sich jedoch mit den zu Grunde liegenden wissensverarbeitenden Algorithmen (KI-Algorithmen) und deren Zusammenwirken auseinander setzen zu müssen. Die zentralen Aspekte der Arbeit sind dabei:
- die Auswahl und Analyse eines konzeptionellen Rahmenwerks, welches geeignet erscheint, kognitives Verhalten eines Agenten im Rechner abbilden zu können. Hierzu wurde das an der Professur für Flugmechanik & Flugführung weiterentwickelte Rasmussen-Schema aus der kognitiven Systemergonomie herangezogen;
- die Auswahl und Implementierung geeigneter Wissensrepräsentationsformen und Wissensverarbeitungsalgorithmen spezifisch für die einzelnen kognitiven Sub-Funktionen. Hierbei kamen semantische Netze und Produktionen zur Wissensrepräsentation (= zentrale Ontologie) sowie Inferenz-, Planungs- und „Constraint-Optimization“-Algorithmen zur Wissensverarbeitung (= spezifische Algorithmen) zum Tragen;
- Die Integration der Algorithmen zu einem operativen Software-Framework und die Erprobung des Frameworks anhand verschiedener Beispielapplikationen. Als Beispielapplikationen wurden das Grundsystemmanagement in einer „More-Electric-Aircraft“-Grundsystemarchitektur und das auftragsbasierte Missonsmanagement eines unbemannten Luftfahrzeugs ausgewählt und realisiert. Letzteres Beispiel wurde in einem Realflugexperiment demonstriert.
Die Dissertation beschreibt dazu die zu Grunde liegende Literatur zu kognitiven Architekturen und Methoden der Künstlichen Intelligenz. Ferner werden Anforderungen an die zu entwickelnde Systemarchitektur im Umfeld des institutseigenen Ansatzes der „Dual-Mode“ kognitiven Automation definiert und die geeigneten Algorithmen ausgewählt und implementiert. Schließlich dokumentiert die Dissertation die technische Realisierung des entstandenen Prototyps sowie die experimentell erzielten Resultate.
Die wesentlichen wissenschaftlichen Errungenschaften der Arbeit sind:
- Nachweis der Funktionsfähigkeit der Architektur in realen, praxisnahen Anwendungen, wie dem Systemmanagement und der Führung unbemannter Luftfahrzeuge im Realflugversuch;
- Nachweis der Integrierbarkeit für die jeweiligen Verarbeitungsschritte spezifischer KI-Algorithmen in einem Framework und dabei der Abstützung auf ein einheitlich formuliertes, zentrales Wissensmodell;
- Nachweis der Wiederverwendbarkeit von Wissen zur Situationsinterpretation bei der Planung über mehrere projektive Zeitebenen hinweg.
Promotionsausschuss:
Vorsitz: Univ.-Prof. Dr. rer.nat. Matthias Gerdts
1. Berichterstatter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Axel Schulte
2. Berichterstatter: Univ.-Prof. Dr.-Ing. Christopher Schlick (Lehrstuhl für Arbeitswissenschaft, RWTH Aachen)