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Fachthema

Programmiert in Zukunft die KI?

Andreas Pfeiffer, Kundenberater bei Ginzinger, spricht über Erfahrungen mit der Programmierung von Embedded Systems mittels KI

Andreas Pfeiffer Portrait
von Andreas Pfeiffer

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. 

Security Code Distorted

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.

Embedded Entwicklung bei Ginzinger

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.