In einem Interview mit dem Fachmagazin Elektronik erläutern Tapio Kramer und Christoph Stockhammer von Mathworks, wie sich Agentic AI, Model-Based Design und Verifikationswerkzeuge zu durchgängigen Engineering-Workflows kombinieren lassen. Im Mittelpunkt steht dabei die Frage, wie KI-basierte Assistenzsysteme Entwicklungsingenieure bei der Entwicklung sicherheitskritischer Embedded-Software unterstützen können.
Christoph Stockhammer, MathWorks: „Simulink Copilot und Polyspace Copilot reduzieren den Aufwand für das Verstehen, Debuggen und Verbessern von Modellen und Code, ohne Ingenieuren die Kontrolle zu entziehen.“ (© Mathworks)
Ein Schwerpunkt des Interviews ist der Einsatz von Agentic AI in der Embedded-Softwareentwicklung. Im Gegensatz zu generativen KI-Systemen, die vor allem zur Codeerzeugung eingesetzt werden, sollen LLM-basierte Agenten bestehende Engineering-Werkzeuge orchestrieren und eigenständig Simulationen, Berechnungen, Softwaretests sowie Analysen anstoßen und ausführen. Nach Einschätzung der beiden Interviewpartner lassen sich dadurch wiederkehrende Engineering-Aufgaben automatisieren und Entwicklungsprozesse effizienter gestalten, ohne etablierte Entwicklungs- und Verifizierungsabläufe grundlegend zu verändern. Nach Einschätzung der Interviewpartner liegt die Rolle von Agentic AI nicht darin, Ingenieurinnen und Ingenieure zu ersetzen. Vielmehr sollen KI-gestützte Assistenten und Agenten helfen, Modelle und Quellcode schneller zu verstehen, zu analysieren und zu optimieren, während die fachliche Verantwortung und die Entscheidungsgewalt weiterhin beim Entwickler verbleiben.
Vorgestellt werden zudem neue Funktionen von Polyspace Release 2026a, darunter KI-gestützte Assistenten sowie die Integration in Entwicklungsumgebungen über das Model Context Protocol (MCP). (oe)
