Wenn die KI anfängt zu schwurbeln...

[JFA]

Aus gegebenem Anlass hier ein Hinweis auf eine IMHO hochinteressante Studie https://www.heise.de/news/Studie-zeigt-W...36857.html

Trifft auf mich nicht zu. Ganz einfach: mein Hauptjob ist EMV, und da sind 90% der Dinge, 
- die in Fachbüchern stehen: falsch
- die allgemein kolportiert werden: falsch
- die als Maßnahmen in Schaltplänen und Layouts angewendet werden: falsch oder unwirksam
- wie überhaupt die EMV in Produkten angegangen wird: auhauaha

Da tut mir die KI fast leid. 

KI könnte interessant sein, bestehende Platinen und sie umgebende Produkte in ein Simulationsprogramm zu überführen. Das ist nämlich Sklavenarbeit. Aber bisher habe ich in der Richtung auch noch keinen Bedarf gehabt. 

Edit: Wär ich dagegen Anwalt oder was anderes schreibwütiges würde ich mir dagegen echte Gedanken machen. Denn Texte recherchieren, (so tun sie zu) verstehen, und darauf aufbauend neue Texte zu schreiben, dass kann die KI mindestens genauso gut und deutlich schneller.

[Koaxfan]

Dein Wettbewerbsvorteil besteht darin, dass Du weißt, wann 90 % der üblichen EMV-Antworten falsch sind. Die interessante Frage ist deshalb nicht, ob ein LLM mehr EMV weiß als Du. Die Frage ist, was passiert, wenn jemand mit Deinem EMV-Wissen eine AI bekommt, die ihm 70 % der Nicht-Expertenarbeit abnimmt.

Fun Fact: Siemens EDA / Cadence / R&S / Keysight / Ansys / Dassault / NI/Emerson haben da schon richtig geile Lösungen. Teils schon auf dem Markt, teils aktuell mit vielen Millionen in Entwicklung. Vielleicht bald auch in Deinem Labor.

[JFA]

Dein Wettbewerbsvorteil besteht darin, dass Du weißt, wann 90 % der üblichen EMV-Antworten falsch sind. Die interessante Frage ist deshalb nicht, ob ein LLM mehr EMV weiß als Du. Die Frage ist, was passiert, wenn jemand mit Deinem EMV-Wissen eine AI bekommt, die ihm 70 % der Nicht-Expertenarbeit abnimmt.

Prüfberichte schreiben? Hab ich schon teilautomatisiert. Da könnte die aber tatsächlich mal was drehen, ich habe da noch ein paar nervige Schwachstellen drin, da war der Leidensdruck aber bisher nicht groß genug um die zu beheben. 

Tatsächlich könnte ich ja eine KI mit meinem Wissen anlernen. Und dann schaue ich zu, wie sie versucht mit einer Sonde den Störer auf der Platine zu finden.

[JFA]

Nach reiflichem Bedenken hätte ich tatsächlich etwas, was ich der KI vorsetzen könnte. Ich hatte mal ein EMV Design Review angefangen um es nach Abschluss der Prüfungen den Systemarchitekten* um die Ohren zu hauen. Das um die Ohren hauen kann mir die KI nicht abnehmen, aber ich könnte sie anlernen, an Hand der in der Dokumenten-Vorlage erwähnten Kriterien selbständig diese Bewertung durchzuführen, oder sogar einen Abgleich mit schon getesteten Produkten zu machen. Da wird die Korrelation allerdings gering sein, weil die endgültige Dokumentation meist erst nach Anwendung weiterer Maßnahmen erfolgt bzw. ich im Vorfeld schon Maßnahmen in der Schaltung einfordern durfte. 

* EMV ist ein Systemproblem, Schaltung und Layout sind nur untergeordnet.

[Koaxfan]

Genau das ist für mich der interessante KI-Use-Case bei EMV: nicht „KI, erklär mir EMV“, sondern Dein EMV-Wissen skalieren. Dein Design-Review wäre dafür eigentlich ein perfekter Startpunkt. Aus Deinen Kriterien könnte ein System Schaltplan, Layout, BOM usw. automatisch vorprüfen und z. B. melden: „DC/DC-Wandler X auffällig: möglicher Common-Mode-Pfad über Y. Ähnlicher Fall bei Produkt Z. Damals wurde zwischen Rev. B und C die Chassis-Anbindung geändert.“ Der wichtige Punkt ist dabei genau Dein Einwand: Das freigegebene Endprodukt allein ist als Lernmaterial schlecht. Interessant wäre die Entwicklungsgeschichte:

Design → Dein Finding → Deine Hypothese → Änderung → Messung → nächste Änderung → Compliance-Ergebnis.

Dann lernt das System nicht „dieser Schaltplan besteht“, sondern kann alte EMV-Fälle und Maßnahmen wiederfinden. Und danach geht es noch weiter, weil die Werkzeuge inzwischen ebenfalls automatisierbar werden.

Keysight lässt seinen AI-Copilot bereits SIPro/RFPro bedienen und EM-Simulationen ausführen.
Siemens HyperLynx/Fuse kombiniert regelbasierte PCB-/EMI-Prüfung mit AI-Agenten und geht in Richtung Agent → Solver → physikalische Verifikation.
NI Nigel erzeugt bereits LabVIEW-/TestStand-Abläufe und kann Messdaten analysieren.

Damit wäre ein ziemlich realistischer Workflow:

Design → automatisches EMV-Vorreview → Du prüfst die kritischen Findings → AI setzt Simulation/Sweeps auf → Messdaten werden automatisch ausgewertet → Bericht wird vorbereitet.

Und perspektivisch wird es noch interessanter: Du sagst: „Wir haben bei 380 MHz gestrahlte Emission.“ Das System kennt Schaltplan, PCB, Stackup, Kabel, Gehäuse, Clockfrequenzen und alte Messungen und antwortet nicht „C17 ist schuld“, sondern: „Vier plausible Kopplungspfade. A und B sind am wahrscheinlichsten. Wenn A stimmt, müsste Nahfeldmessung X dieses Verhalten zeigen; wenn B stimmt, Simulation/Messung Y.“

Dann:
Hypothese → EM-Solver → Messgerät → Ergebnis → nächste Hypothese.

R&S zeigt zusammen mit NVIDIA bei digitalen Zwillingen und Hardware-in-the-Loop bereits das Grundprinzip, Simulation und reale Messtechnik eng zu koppeln. Das, was aktuell hart im Bau ist, bringt das definitiv auf ein ganz anderes Level. Und glaub mir: Damit werden gerade die erfahrenen Fachleute mal RICHTIG gefordert. Denn: Die KI ersetzt dabei nicht den EMV-Spezialisten. Messgerät und Solver liefern die Wahrheit, die KI sucht, korreliert und orchestriert- und Du entscheidest, was physikalisch Sinn ergibt. Statt drei Tage lang einen Schaltplan nach Problemen zu durchsuchen, bekommst Du morgens die sieben Stellen vorgelegt, über die es sich aus der Erfahrung am meisten nachzudenken lohnt. Die Gefahr, die dabei real besteht, ist wirklich, dass gerade die Fachleute so gut von Routinearbeit entlastet werden, dass sie sich selbst zu Pausen zwingen müssen weil die früheren Zwangspausen entfallen. Wir haben gesehen, dass jetzt, wo man sich nicht mehr einen Ordner aus einem anderen Raum holen muss und dabei evtl. kurz mit Kollege Müller schnackt, zwar alles um Welten schneller geht (die Unterlagen werden im Hintergrung gezogen und abgeglichen) aber eben gerade die Spezialisten dadurch auf Dauerfeuer "im Flow" bleiben. In Grenzen sehr gut (weil im Flow) aber man muss wirklich nach einer Weile sagen "Super Ergebnis, wollen wir das alles mal zusammenfassen und Du machst eine Pause?"

Und das „den Systemarchitekten um die Ohren hauen“ bleibt natürlich Handarbeit. ;-)