Fachthema
Programmiert in Zukunft die KI?
Andreas Pfeiffer, Kundenberater bei Ginzinger, spricht über Erfahrungen mit der Programmierung von Embedded Systems mittels KI
Haben Sie’s auch schon einmal ausprobiert und Programme von einer KI erstellen lassen? Ich muss zugeben, ich war verblüfft. Das Ergebnis war viel besser als erwartet und funktionierte auf Anhieb. Aber funktioniert das auch bei der Programmierung von anspruchsvollen Embedded Systems, die ein hohes Maß an Präzision, Effizienz und Know-how erfordert? Welche Herausforderungen und Vorteile bringt der Einsatz von KI in diesem Bereich mit sich?
Beschleunigter Entwicklungsprozess
Traditionell erforderte die Programmierung von Embedded Systems umfangreiche manuelle Arbeit, angefangen von der Analyse der Hardware über das Schreiben von Low-Level-Code bis hin zur Leistungsoptimierung. Mit KI-Tools hat sich der Entwicklungsprozess spürbar beschleunigt. Diese Tools können Muster in Daten und Code erkennen, Vorschläge für die Optimierung machen und sich wiederholende Aufgaben automatisieren.
Ein häufig genutztes Werkzeug sind KI-basierte Code-Generatoren, die aus Hardwarebeschreibungen oder abstrakten Spezifikationen lauffähigen Code erstellen können. Entwickler:innen berichten, dass dies nicht nur den Zeitaufwand reduziert, sondern auch die Wahrscheinlichkeit von Fehlern im Code minimiert. Insbesondere bei Echtzeit-Anwendungen, bei denen jede Millisekunde zählt, erweisen sich KI-gestützte Optimierungen als besonders wertvoll.
Entwickler:innen können sich dank KI-Tools stärker auf die Systemarchitektur und das Testen konzentrieren, während die KI Routineaufgaben übernimmt. Durch die automatische Erkennung von Fehlern und Schwachstellen im Code wird die Qualität signifikant verbessert. KI-Algorithmen können Code und die Hardwareumgebung analysieren, um Vorschläge zur Verbesserung der Effizienz zu machen.
Trotz der offensichtlichen Vorteile gibt es auch Herausforderungen. Einige Entwickler:innen berichten von erheblichem Lernaufwand, um die neuen Tools wirklich produktiv einsetzen zu können. Zudem sind KI-gestützte Tools oft auf spezifische Frameworks oder Hardwareplattformen ausgelegt, was ihre universelle Anwendbarkeit einschränkt.
Ein weiteres Problem ist, dass Entwickler:innen nicht genau wissen, wie die KI zu ihren Entscheidungen gelangt. In sicherheitskritischen und regulierten Anwendungen, etwa in der Medizintechnik oder im Automobilbereich, kann dies zu Bedenken hinsichtlich der Nachvollziehbarkeit führen.
Umdenken erforderlich
Die Erfahrungen mit der Programmierung von Embedded Systems mittels KI-Tools sind überwiegend positiv. Die Technologie spart Zeit, reduziert Fehler und erleichtert die Implementierung komplexer Funktionen. Allerdings erfordert der Einsatz dieser Tools auch eine Anpassung in der Herangehensweise und ein Umdenken bei der Entwicklung. So kann ich ohne weitere Analysen und Tests nicht sagen, ob mein eingangs erwähntes Programm auch in allen Fällen robust und fehlerfrei funktionieren wird.
KI wird sicherlich kein Ersatz für erfahrene Embedded-Entwickler:innen sein, aber sie erweist sich als mächtiger Partner, der die Produktivität und Effizienz erheblich steigern kann. Die Zukunft der Embedded-Programmierung wird zweifellos von einer engen Zusammenarbeit zwischen Menschen und Maschine geprägt sein.
KI gestützte Programmiertools
GitHub Copilot
Dieses von OpenAI entwickelte Tool bietet intelligente Code-Vervollständigungen direkt in der Entwicklungsumgebung, was den Programmierprozess beschleunigt und die Produktivität steigert.
Tabnine
Als KI-basierter Code-Assistent unterstützt Tabnine Entwickler mit kontextbezogenen Code-Vervollständigungen und Vorschlägen, die auf maschinellem Lernen basieren.
CodeWhisperer von Amazon
Dieses Tool bietet KI-gestützte Code-Vorschläge und hilft Entwicklern, effizienteren und sichereren Code zu schreiben.
CodeT5
Ein von Salesforce entwickeltes KI-Modell, das für verschiedene Code-Verarbeitungsaufgaben wie Code-Generierung und -Vervollständigung eingesetzt wird.
Polycoder
Ein Open-Source-KI-Modell, das auf die Generierung von Code in verschiedenen Programmiersprachen spezialisiert ist.
spezialisierte Werkzeuge zu Embedded Systems Programmierung
AIfES (Artificial Intelligence for Embedded Systems)
Ein vom Fraunhofer IMS entwickeltes KI-Framework, das es ermöglicht, Machine-Learning-Algorithmen direkt auf eingebetteten Systemen auszuführen.
DAVE (Digital Application Virtual Engineer) von Infineon
Ein Software-Entwicklungstool für Mikrocontroller-Anwendungen, das automatische Code-Generierung basierend auf konfigurierbaren Softwarekomponenten bietet.
YAKINDU Statechart Tools
Ein Tool zur Spezifikation und Entwicklung reaktiver, ereignisgesteuerter Systeme mithilfe von Zustandsautomaten, das grafische Bearbeitung, Validierung und Simulation von Statecharts ermöglicht.
Wie viel KI verträgt Embedded?
Der Einsatz dieser KI-Tools kann den Entwicklungsprozess von Embedded Systems erheblich beschleunigen und die Qualität des Codes verbessern, erfordert jedoch sorgfältige Planung und Umsetzung. Es ist wichtig, die spezifischen Anforderungen des Projekts zu berücksichtigen und das passende Tool entsprechend auszuwählen. Die Balance zwischen den Vorteilen der KI und den strengen Anforderungen von Embedded und Echtzeitsystemen muss sorgfältig abgewogen werden, um erfolgreiche und zuverlässige Anwendungen zu entwickeln.
