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Bei seiner Arbeit als Ingenieur für Teilchenbeschleuniger stieß Curt Preissner an die Grenzen der Designphilosophie. Deshalb belegten er und ein Kollege den Kurs Mechatronics system design (metron) – part 1 am High Tech Institute. Dadurch konnten sie einen neuen Designansatz in die Synchrotron-Gemeinschaft einführen und besser mit den Anbietern sprechen. Sie müssen in der Lage sein zu kommunizieren, was Sie nachts wach hält.

Als Curt Preissner den Metron – Teil 1 Kurs am High Tech Institute in Eindhoven belegte, war er beeindruckt von dem lokalen Fachwissen, aber auch von der Menge an Fahrrädern, die dort herumfuhren. Ich fahre hier in den Vereinigten Staaten mit dem Fahrrad zur Arbeit, aber das ist überhaupt nicht wie in den Niederlanden“, blickt er gerne zurück.

Preissner ist Maschinenbauingenieur an der Advanced Photon Source (APS), einer Einrichtung des U.S. Department of Energy (DOE) Office of Science am Argonne National Laboratory des DOE in Illinois. Dieses Synchrotron, eine Art kreisförmiger Teilchenbeschleuniger, erzeugt Strahlung in Form von Röntgenstrahlen. Diese Röntgenstrahlen können wiederum verwendet werden, um beispielsweise Bilder von der Nanostruktur von Materialien zu machen. Preissner entwirft eine ganz bestimmte Komponente in diesem System.

In einem Teilchenbeschleuniger beschleunigen Sie Elektronen mit Hilfe von Hochfrequenzenergie“, erklärt Preissner. Sie oszillieren dann zwischen den Nord- und Südpolen von Magneten hin und her, wodurch das entsteht, was wir Synchrotronstrahlung nennen. In unserem Gerät liegt diese Strahlung in Form von Röntgenstrahlen vor. Die Energie der von uns erzeugten Röntgenstrahlen reicht von einigen KeV bis hin zu 100 KeV, sie ist also sehr durchdringend. Wir nehmen diese Röntgenstrahlen und verwenden ein so genanntes Monochrometer, um eine bestimmte Wellenlänge auszuwählen. Das Instrument, das ich entwerfe, ist ein Röntgenmikroskop namens PtychoProbe. Es wird ein einzigartiges Instrument von Weltrang sein, das die Röntgenstrahlen bis auf fünf Nanometer fokussiert, was derzeit noch nicht möglich ist. Es wird auch eine Weltneuheit sein. Die Röntgenstrahlen werden auf die Probe fokussiert und von ihr gebeugt. Die von der Probe gebeugten Röntgenstrahlen werden dann von einem Detektor aufgefangen, von dem wir die Daten verarbeiten, um ein Bild zu erzeugen, das die Struktur der Probe zeigt.

Curt Preissner,Kredit: Mark Lopez Argonne National Laboratory

Neue Philosophie der Technik

Preissner und seine Kollegen erkannten, dass dieses neue Design, das ein hohes Maß an Präzision erfordert, eine neue technische Philosophie erfordern würde. Die Spezifikationen, mit denen wir arbeiten, können sehr anspruchsvoll sein“, sagt Preissner. Im Allgemeinen ist unser System statisch. Doch auf der Seite der Beamline sind die Dinge in Bewegung. Wir müssen unsere Proben auf eine andere Art und Weise scannen, weil die neuen Strahlen viel heller sind. Diese Helligkeit ermöglicht es uns, unsere Proben detaillierter zu sehen. Allerdings kann dieser hohe Photonenfluss die Probe beschädigen und uns daran hindern, diese Details zu sehen. Wir wollen das auch schnell erledigen. Wir müssen nicht so schnell arbeiten wie einige Geräte zur Halbleiterherstellung. Wir scannen etwa sieben Millimeter pro Sekunde, das sind keine extrem hohen Geschwindigkeiten. Aber für das, was wir gewohnt sind, ist das ziemlich hoch. Die Probe und die Röntgenlinse, die so genannte Zonenplatte, müssen außerdem in einer Größenordnung von 1,25 Nanometern ausgerichtet werden. Das ist ziemlich eng. Wir schaffen das über Längenskalen von etwa 10 Millimetern. Das ist Neuland für uns. Deshalb suchen wir nach neuen technischen Ansätzen, um dies zu erreichen.

Integrierter Ansatz

Nach einigen Recherchen wurde ihnen klar, dass die Mechatronik eine Antwort bieten könnte. Wir haben zuerst in der Synchrotron-Gemeinschaft angefangen, die nicht sehr groß ist“, erklärt Preissner. Es gibt eine überschaubare Anzahl von Synchrotron-Instrumentierungsingenieuren, wahrscheinlich ein paar Hundert, sicher weniger als ein paar Tausend. Die Gemeinschaft ist nicht so groß. Als wir auch nicht die Antworten fanden, die wir suchten, begannen wir, in anderen Bereichen mit ähnlichen Leistungsanforderungen zu recherchieren. So kamen wir auf die Halbleiterfertigungsanlagen und damit auf den Mechatronik-Ansatz.

Dieser Ansatz ist zwar in einigen Bereichen üblich, aber in der Synchrotron-Gemeinschaft ist er neu. Die Mechatronik könnte jedoch genau das sein, was sie brauchen, um die Technologie weiter voranzutreiben. Bei der letzten Generation von Instrumenten, vor zehn bis fünfzehn Jahren, war es nicht ungewöhnlich, dass sich ein Maschinenbauingenieur mit einem Strahlenforscher zusammensetzte und einfach die Mechanik entwarf, eine Bewegungssteuerung anschloss, vielleicht etwas Interferometrie einsetzte und Ergebnisse erzielte, mit denen die wissenschaftliche Arbeit erledigt war. Die einzige Berücksichtigung der Dynamik bei der Konstruktion waren Vibrationen, und es gab sicherlich keinen Ansatz auf Systemebene“, sagt Preissner. Aber jetzt zwingen uns die Fortschritte in der Beschleuniger- und Röntgenoptiktechnologie wirklich dazu, die Grenzen dessen, was wir tun können, zu erweitern. Der alte Ansatz wird nicht mehr funktionieren… Wir müssen nach vorne blicken; die Wissenschaft erlaubt uns keinen Stillstand. Das Instrument, das ich entwerfe, muss mindestens für die nächsten zehn Jahre wissenschaftlich produktiv sein. Ein mechatronischer Ansatz ist hier sehr interessant. Es ist großartig, von Anfang an über Dinge wie Fehlerbudgetierung und dynamische Modelle nachzudenken. Es ist ein integrierterer Ansatz.‘

In den Niederlanden landen

So kam es, dass Preissner und ein Kollege in den Niederlanden einen Mechatronikkurs am High Tech Institute besuchten. Für sie war das der ideale Weg, um schnell in dieses Gebiet einzutauchen. Bei der APS haben wir nicht immer den Luxus, viel Forschung und Entwicklung betreiben zu können“, sagt Preissner. Wir stehen bei diesem Projekt unter Zeitdruck. Wir müssen uns schnell Wissen aneignen, damit wir mit Anbietern zusammenarbeiten oder unser eigenes Design erstellen können. Wenn Sie sich zum Beispiel die Wafer-Scanner von ASML ansehen, ist deren Leistung sehr beeindruckend. Aber man darf nicht vergessen, dass hinter ihnen etwa vierzig Jahre Entwicklung stecken. Wenn wir diese Geräte entwerfen, haben wir diese Zeit nicht. Wir müssen so schnell wie möglich lernen.‘

Anbieter

Eine wichtige Sache, die sie in dem Kurs lernten, war eine neue Art von Sprache, die es ihnen ermöglichte, besser mit ihren Verkäufern zu sprechen. Wir gehen nicht einfach los und kaufen etwas“, sagt Preissner. Wir schlagen Dinge vor und entscheiden, ob ein Anbieter bestimmte Entwürfe machen kann. Daher ist es wichtig, Techniken wie die Fehlerbudgetierung zu kennen und die Entwürfe mit einem mechatronischen Blick zu betrachten. Eine formale Ausbildung hat unsere Fähigkeit, mit Anbietern zu sprechen, verbessert. Es gibt bestimmte Schlüsselprobleme in diesem Entwurf, die mich nachts wach halten, und wir müssen in der Lage sein, diese zu kommunizieren. Nach dem Kurs konnte ich zu einem Anbieter gehen und ihn zum Beispiel bitten, uns sein Fehlerbudget zu zeigen. Oder ich könnte mit ihnen über die Dynamik der Steuerung sprechen, die mit der Dynamik der Mechanik überlagert wird.

Kurzer Zeitrahmen

Der Kurs hat ihnen das in einem kurzen Zeitrahmen beigebracht. Das ist wichtig für einen Ingenieur wie Preissner, der an einem zeitkritischen Projekt für eine von der Regierung finanzierte Organisation arbeitet. Wir stehen unter großem Druck, auch waren wir begierig darauf, zu lernen, und taten dies auch recht schnell. Wir haben intensiv nach einem Kurs gesucht, der uns dieses Wissen schnell vermitteln konnte. Die APS ist auch eine staatliche Einrichtung, wir verwenden auch Steuergelder. Wir müssen darauf achten, wie wir sie ausgeben. Wir sind immer auf der Suche nach Möglichkeiten, unsere Ziele auf effektive Weise zu erreichen, und dieser Kurs hat uns das, was wir wissen mussten, sehr effizient vermittelt.‘

All dies ist laut Preissner noch in Arbeit. Die Gemeinschaft der Synchrotrontechniker hat lange Zeit auf eine bestimmte Art und Weise gearbeitet. Aber jetzt erkennen die Leute, dass wir die Dinge anders angehen müssen. Dieser Kurs hat es uns ermöglicht, diesen anderen Ansatz zu wählen.

Ganzheitlich modellieren?

Bislang wurde das neue Mechatronik-Wissen vor allem bei Kontakten mit Anbietern genutzt. Aber Preissner merkt an, dass sie es in Zukunft auch nutzen wollen, um neue Instrumente von Grund auf zu entwickeln. ‚Das ist auf dem Reißbrett‘, sagt er. Wir fragen uns, ob wir diesen neuen Ansatz auf systematischere Weise anwenden können. Können wir das Instrument, das Modell des Kontrollsystems und die Einflüsse auf ganzheitliche Weise modellieren? An welchen Knöpfen müssen wir drehen? Welcher Steuerungsansatz wäre sinnvoll?‘

Jetzt wollen Preissner und seine Kollegen aber erst einmal ihr Wissen über Mechatronik erweitern. Sie freuen sich schon darauf, weitere Kurse zu belegen. ‚Wenn man es nicht anwendet, verliert man es. Wir verspüren auch einen gewissen Druck, das Gelernte so regelmäßig wie möglich anzuwenden. Der erste Teil der Schulung war gut, und jetzt denken wir darüber nach, weitere Kurse zu besuchen. Wenn man neue technische Techniken lernt, braucht man ein bisschen Zeit. Man muss damit arbeiten. Es hat bereits unsere Interaktionen mit den Lieferanten verändert. Der nächste Schritt wird sein, unsere eigenen Designs von Grund auf zu ändern.‘

Dieser Artikel wurde von Tom Cassauwers, freier Mitarbeiter von High-Tech Systems, geschrieben.

Es ist wichtiger als alles andere, komplexe Berechnungen und Simulationen durchzuführen. Aber es geht immer darum, wie ein Projekt im Labor, in einem echten Produkt, in einer echten Umgebung umgesetzt werden kann, so Wendy Luiten. Deshalb haben wir am High Tech Institute den neuen Kurs Toegepaste statistiek voor R&D eingeführt. Die Statistik ist sehr komplex, und das ist schade, denn sie kann den Erfolg wirklich beeinflussen.

Als Wendy Luiten das Programmieren lernte, brauchte sie Ponskaarten, die in gigantischen Computern eingebaut wurden. Außerdem kann sie die komplexesten Berechnungen und Simulationen mit einem Druck auf den Knopf ihres Laptops ausführen.

Zu Beginn seiner Karriere wurde Luiten von einem großen Namen in der Arbeitswelt inspiriert. Nachdem er 1984 an der Universität Twente studiert hatte, begann er eine Karriere als Thermikexperte und als Six Sigma Master Black Belt bei Philips. Darüber hinaus arbeitet er als Berater.

Die meisten Ingenieure kennen sich besser mit Statistik und Computertechnik aus als die meisten Ingenieure. Neue Software bietet nützliche Möglichkeiten für die Erstellung von Simulationen und digitalen Zwillingen. Aber das andere Geheimnis dieser neuen Methoden ist, dass eine Simulation nicht werkeltauglich ist. Ein Simulationsmodell muss entwickelt werden, um zu verhindern, dass die Arbeitsweise des Unternehmens in die falsche Richtung geht. Die Simulationen beschreiben eine ideale Welt, die eine hohe Variabilität aufweist. In der echten Welt kann die Variation ein Produkt sein, das für den Kunden einfach zu bedienen und zu übermitteln ist.

Sommige mensen herhalen niet, maar gaan af op één meting“, zegt ze. Auf dieser Grundlage können Sie entscheiden, ob die Arbeit gut ist oder nicht. Das ist riskant. Sie wissen nicht, wie gut das Treffen ist, Sie haben keine Ahnung, wie das Treffen abläuft, Sie wissen nicht, wie repräsentativ der Prototyp ist, Sie wissen nicht, wie repräsentativ der Anwendungsfall ist.

„Tote Statistik ist als Autorität, je hoeft de werking van de motor niet te kennen om van A naar B te gaan,“ Wendy Luiten

Die Menschen sind sehr optimistisch, wenn es um ihr Leben geht. Ich habe schon erlebt, dass die Menschen dachten, dass ihre Leistung in den letzten Zügen einer Klasse liegt, aber bei einem Herhalingsmeting wurde der Wert um 10 Grad Celsius gesenkt. Wenn Sie also eine so große Abweichung feststellen, können Sie sich nicht sicher sein, wie gut das Produkt ist, und Sie sollten die Tür zu dieser Abweichung nicht zu sehr beschädigen.

Daher beginnt Luiten seinen neuen Kurs Toegepaste statistiek voor R&D aan het High-Tech Institute met meetstatistiek. In diesem Kurs lernen Sie die wichtigsten statistischen Kennzahlen kennen, die Sie in Ihrer mehr als 30-jährigen F&E-Tätigkeit in der Industrie kennengelernt haben. Sie sollten wissen, wie gut Sie Ihre Arbeit machen“, sagt er. Vervolgens moet je de steekproefgrootte kunnen schatten, het aantal metingen dat je nodig hebt om een bepaald effect met voldoende waarschijnlijkheid aan te tonen. Wenn Sie die Einstellungen nicht präzise genug vornehmen können, können Sie die verschiedenen Einstellungen ändern und die beste Konfiguration wählen. In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie die richtigen Einstellungen vornehmen und welche Möglichkeiten Sie haben, um einen erfolgreichen Wechsel zu vollziehen.

Willekeurige meetfout

Luiten merkt an, dass die Ingenieure von der systematischen Forschung sehr angetan sind. Systematische Fouten sind ein bekennendes Hindernis“, sagt er. Wenn Sie ein Monster messen und die Ergebnisse korrigieren, dann ist das eine faktische Kalibrierung Ihres Messens. Das ist bekannt und wird von vielen Laborkursen im Gesundheitswesen verwendet.

Die meisten Menschen haben keine Ahnung von den täglichen Kosten oder sind mit einem Standardwert von 1, 5 oder 10% geblendet. Aber in der Praxis hängt die Gesamtausbeute von dem Messinstrument ab und auch davon, wie die Messungen durchgeführt werden. Die statistische Methode, um die täglichen Ergebnisse zu ermitteln, ist in der Regel kein Bestandteil eines Laborkurses, da diese Methode weniger geeignet ist. Aber nach dem letzten Test, der durchgeführt wurde, sind die Ergebnisse sehr verwirrend.

Luiten noemt een aantal gevallen waar ze zelf mee te maken heeft gehad. Ik heb gevallen gezien waarin mensen ervan overtuigd waren dat ze bijna geen toevallige fout hadden omdat ze een hele dure geautomatiseerde meetmachine hadden. Aber die Bediener hatten die Monster auf eine andere Art und Weise bearbeitet und das führte zu einem großen Verlust. In einem anderen Fall behaupteten die verschillenden Ontwikkelingslaboratorien, sie hätten nur eine Abweichung von 5% – aber wenn sie zehn Geräte in einem Ringversuch zusammenbrachten, gab es eine Abweichung von einem Faktor 2, weil die Abweichungen in der Versuchsanordnung irrelevant wurden. Ik heb gezien dat schijnbare fluctuaties in productkwaliteit konden worden gekoppeld aan de operator die de metingen uitvoerde. In allen Gegenden waren die Menschen absolut überfordert, wenn sie eine verwirrende Schwankung in den Messwerten hatten, und diese Ergebnisse waren völlig unvermeidlich. Aber Sie können die unvermeidliche Abweichung und die Abweichung von der unvermeidlichen Abweichung nur dann erkennen, wenn Sie einen statistischen Test durchführen.

„Welches Ontwerpen ist besser? Ontwerp C heeft de voorkeur – Ook al heeft B een hogere gemiddelde prestatie, C heeft het laagste uitvalpercentage omdat het consistent presteert,“ Wendy Luiten

Herhalingen van metingen

Der willekeurige meetfout ist auch wichtig, wenn es um die zogenaamde statistische Leistung geht – die Fähigkeit, einen bestimmten Effekt zu erzielen, wenn dieser wichtig ist. Wenn der Effekt, den Sie erzielen wollen, sogar noch größer ist als der, den Sie erzielen, und Sie den Effekt zwei Mal erzielen, dann ist die Wahrscheinlichkeit, dass Sie diesen Effekt erzielen, geringer als 10%. Wenn Sie also die Temperatur um 5C erhöhen und die gewünschte Temperatur bei 5C liegt, können Sie die Ergebnisse in 1 von 10 Messungen erzielen, und nach 9 von 10 Messungen sind die Ergebnisse nicht mehr entscheidend, auch wenn Sie die Messung in zwei Schritten durchführen. Wenn Sie das Vermogen verbieten wollen, sollten Sie den Ausgang des Treffens verlegen oder mehr Herabsetzungen vornehmen. Manche Menschen sehen die Herhalingsmetalle als verspilde moeite, aber da ist Luiten het niet mee eens. Der wahre Verdienst ist die Durchführung von Experimenten mit sehr wenig Energie, wenn man alle Möglichkeiten ausschöpft, um ein Experiment zu starten und zu beenden – und um zu verhindern, dass das Ergebnis einen Sinn ergibt.

Verschillende Ontwerpopties testen

Das Testen von verschiedenen Anwendungen ist ein wichtiger Bestandteil des Kurses, abgesehen von der Erfüllung der Anforderungen und dem Schattieren des Steinkopfes. Sie können das auch mit Hardware machen, aber das ist nicht die effektivste Option. Außerdem können Sie viele nützliche Tests durchführen“, sagt Luiten. Wenn Sie einen Prototyp erstellt haben, können Sie mit Hilfe von Computersimulationen mit Ihren Ideen experimentieren. Die Eingabe kann von Materialien und Werkzeugen bis hin zu Fertigungs- und Bestätigungssoftware variieren. Sie können die Auswirkung von unterschiedlichen Materialien oder Werkstoffen modellieren, ein anderes mechanisches Layout verwenden oder unterschiedliche Einstellungen in einem Besturingsalgorithmus vornehmen. In jedem Produkt müssen viele Faktoren berücksichtigt werden, sowohl auf der Ebene der Architektur als auch bei der Umsetzung. Es ist wichtig zu wissen, welche Inputs wichtig sind und wie diese Inputs das Ergebnis verbessern, denn sonst werden Sie später nicht erkennen, dass ein größerer Fehler gemacht wurde. Ein ‚Trial-and-Error‘-Ansatz ist sehr zeit- und geldaufwendig. Die statistische Auswertung beruht auf der Durchführung einer Reihe von Experimenten auf eine spezielle Art und Weise, bei der mehr Inputs verglichen werden und nicht nur einzelne Experimente durchgeführt werden, sondern Gruppen von Experimenten, um die Auswirkungen eines einzelnen Inputs oder von Wechselwirkungen zwischen zwei Inputs zu untersuchen. Dies ist ein sehr wichtiges Instrument, vor allem in Kombination mit Computersimulationen, aber für eine kleine Anzahl von Eingaben können Sie es auch in Hardware durchführen. Wenn Sie die Experimente in Hardware durchführen, müssen Sie die berechnete Anzahl von Schritten für die verschiedenen Experimente in den anderen Stadien beibehalten. Wenn die Experimente mit Hilfe von Computersimulationen virtuell durchgeführt werden, wird die Steekproefgrootte für die Validierungsexperimente für das Computermodell verwendet.

Die besten Keuze machen

Die wichtigste Regel in der statistischen Regel ist die Optimalisierung oder die Herstellung des besten Schlüssels. Wenn Sie wissen, was die wichtigsten Rechnungsparameter sind und wie sie sich auf das Ergebnis auswirken, können Sie anhand von Geometrien entscheiden, welche Konfiguration die beste für Ihr Projekt ist. Es gibt immer mehr Outputs, um zu übertreffen, auch wenn Sie ein hohes Maß an Qualität wünschen, aber nur ein geringes Maß an Erfolg. Die Multiple-Response-Optimierung ist hier ein bekanntes Hilfsmittel.

Der Effekt von Inputvariatie

Wenn man weiß, wie sich ein Input auswirkt, ist es auch wichtig, dass man sich auf die Varianz besinnt und dass sich diese Varianz in den Ergebnissen niederschlägt“, sagt Luiten. Das ist auch etwas, was die meisten Menschen nicht so gut kennen, aber wenn man weiß, wie das geht, ist es nicht so interessant und wichtig. Um einen Aufschwung zum Erfolg zu führen, ist es nicht nur wichtig, die Preise zu erhöhen, sondern auch, die Preise konsistent zu gestalten. Mit Hilfe von statistischen Simulationen können Sie ein statistisches Modell erstellen, um die Unterschiede und die Varianz Ihres Unternehmens mit der statistischen Verdichtung Ihres Rechners zu koppeln.

Viele Menschen glauben, dass dies nicht ausreicht, wenn sie die Varianz in den Inputs nicht kennen. Aber wenn ein Input wichtig ist, besteht das Risiko, dass er mit der Varianz nicht übereinstimmt, wenn es um konsistente Produktqualität geht. Wenn das statistische Modell feststellt, dass der Input unbedeutend ist, können Sie mit Hilfe des Leveranciers besser verstehen, wie die Entwicklung aussieht und wie stark sie variiert. Dies ist in der Autoindustrie sehr nützlich, denn dort gibt es bestimmte Verfahren, die nicht nur genaue Aussagen über die Zusammensetzung, sondern auch über die Standardausrichtung von Komponenten und Baugruppen machen.

Navigeren door de oplossingsruimte

Statistische Methoden helfen mit anderen Begriffen, um alle möglichen Konfigurationen zu finden, die den gleichen Einfluss auf die Gewinnspanne haben. Luiten sagt: „Je bereikt je optimale prestatie niet zomaar per toeval. Wenn Sie zwei Personen haben, die zu schnell oder zu langsam sind, haben Sie vier verschiedene Möglichkeiten. Aber wenn Sie mit fünf Personen unterwegs sind, stehen Ihnen 32 verschiedene Konfigurationen zur Verfügung. Und viele moderne Unternehmen haben mehr Möglichkeiten als diese. Und dann haben wir keine Zeit mehr, uns über die verschiedenen Toleranzen und die verschiedenen Anwendungsmöglichkeiten Gedanken zu machen. Durch ein strukturiertes, statistisch fundiertes Paket ist der Spielraum für eine optimale, gleichbleibende Leistung klein.

Auto’s rijden

Die Teilnehmer von Luiten’s cursus hängen zusammen mit anderen Teilnehmern an einem Strang, es handelt sich um eine Reihe von Tools. Wenn Sie Ihre Ergebnisse bewerten wollen, dann müssen Sie auch die Ergebnisse der Metastatistiken berücksichtigen, die Ihnen zeigen, was Sie erreicht haben. Damit können Sie feststellen, wie groß Ihr Ergebnis sein muss, wenn die experimentellen Ergebnisse korrekt sind. Nur so können Sie die Validität überprüfen“, sagt Luiten.

Luiten kiest voor een practical benadering. Für ihn ist Statistik eine wichtige Aufgabe, ein Mittel, um eine Aufgabe zu bewältigen. Statistiek wordt op de universiteit heel theoretisch onderwezen‘, zegt Luiten. Ich beziehe das auf meine eigene Studie und auf die Studie meiner Kinder. Sie wird auf eine Art und Weise fortgesetzt, die in meiner Arbeit aber praktisch bruikbaar war. Ik vergelijk het met autorijden: Sie brauchen nicht zu wissen, wie der Motor funktioniert, um von A nach B zu gelangen. Die Aufgabe der Beratung ist nicht, ein statistischer Experte zu werden, sondern die Aufgabe mit Hilfe der Statistik zu lösen.‘ Intelligente Hilfsmittel wie Excel und Statistiksoftware machen die Bearbeitung sehr viel einfacher.

Master zwarte band Six Sigma

Luiten ist ein Master Black Belt in Design for Six Sigma und hat einen tiefen Einblick in die Anwendung von Statistik in Innovationsprozessen und eine reiche Erfahrung damit. Ich habe den Eindruck, dass viele Ingenieure zu Hause bleiben, und das ist logisch. Sie können nicht auf die olympischen Spiele verzichten, Sie müssen selbst das Wasser einlassen, es geht nur darum, zu lernen. Deshalb haben wir praktische Tipps, entweder in Excel oder in einem speziellen Statistik-Tool.‘ Für Luiten ist Statistik eine wichtige Grundlage für die allgemeine Anwendung, und die Vertrautheit mit den Techniken und Methoden, die er in seinem Kurs vermittelt, ist für Ingenieure, die in verschiedenen Bereichen tätig sind, von technischen Experten über Entwickler und Teamleiter bis hin zu Systemarchitekten, unverzichtbar.

Dies ist ein allgemeiner Kurs für Menschen, die in der Innovation tätig sind, die Produkte entwickeln und erforschen. Als je output meet in continue numerieke parameters, maakt het niet uit in welk technisch veld je zit. Ich habe diese Technik in thermischen Prozessen eingesetzt, aber jeder andere Bereich kann sie einsetzen, von der Mechanik und Elektronik bis hin zur Optik und auch Software. Sie können selbst entscheiden, wofür Sie es einsetzen möchten. ‚

Dieser Artikel wurde verfasst von Tom Cassauwers, freier Mitarbeiter von High-Tech Systems.

Die niederländische Hightechbranche ist voll von talentierten Ingenieuren. Aber wie können Unternehmen sicherstellen, dass sie dieses Talent in ihrem Haus haben? Bei Sioux Technologies geht es vor allem darum, den Mitarbeitern den nötigen Freiraum zu geben, damit sie mit interessanten Projekten, einem langen Arbeitsleben und maßgeschneiderten Schulungsmaßnahmen glücklich und zufrieden sind. Onlangs organiseerden Sioux and High Tech Institute een op maat gemaakte software security training met Duncan Stiphout.

Wenn Sie nicht gerade von der Universität kommen oder während Ihres Studiums im Büro sind, müssen Sie viel lernen. Von persönlichen bis zu beruflichen und von sozialen bis zu technischen Aspekten ist das Lernen essentiell – vor allem in der Hightech-Industrie.

Für Sioux Technologies ist das ein absoluter Glücksfall. „Wir sind ein Anbieter von Hightech-Lösungen. Wir stellen keine Produkte her, sondern liefern Dienste, Module und Submodule an unsere Hightech-Kunden und -Partner“, erklärt Duncan Stiphout, Leiter der Abteilung für Systemsteuerungssoftware und Personalleiter bei Sioux. „Für uns sind Wissen und Erfahrung sehr wichtig. Es sind nicht die Produkte, die wir herstellen, sondern die Mitarbeiter, die unsere größten Herausforderungen sind – wir glauben, dass wir bald mehr Mitarbeiter haben werden“, sagt er.

Hier bei Sioux, oder wo auch immer, gibt es keine Ambitionen, Systemarchitekt zu werden“, sagt Duncan Stiphout. Foto von Bart van Overbeeke.

In den letzten 20 Jahren hat Stiphout viel über Menschen und Unternehmen gelernt. In der ersten Phase seiner Karriere hatte er eine sehr technische Funktion – er begann als Software-Ingenieur und wurde zum Software-Architekten ernannt. „In einem entscheidenden Moment wurde ich zum Projektleiter der Firma. Ich bin der Erste, der mir sagt, dass das nichts für mich ist“, sagt er zu mir.

Für Stiphout war es nicht einfach, die Planung und Verwaltung fortzusetzen. Ein kleines Chaos, wie er selbst sagt, ist gut. „Was ich noch nicht wusste, war, dass das nicht gut war. Hier bei Sioux, oder wo auch immer, hatte ich nicht die Ambition, ein leitender Systemarchitekt zu werden“, sagt er. Also besloot Stiphout vor etwa 10 Jahren, dass er eine Rolle übernehmen wollte, die mehr als er selbst war – und er wusste auch nicht, was das war.

Geluksmanager

Im Gespräch mit seinem People Manager begann Stiphout, die verschiedenen Optionen zu erörtern, die für ihn und seine Karriere am besten waren – sowohl innerhalb als auch außerhalb von Sioux. Daraufhin nahm er eine neue Funktion als People Manager an, die ihn sehr beeindruckte. „Ich habe mit einer Reihe von Managern und Kollegen über mein Interesse an dieser Funktion gesprochen und ich habe viel positives Feedback erhalten. Eine Reihe von Menschen haben mich kennengelernt und warten auf meine Kommunikationsfähigkeit und darauf, dass ich ihnen bei ihrer persönlichen Karriere helfe“, sagt Duncan Stiphout. „Ich denke auch, dass situationsbedingtes Leidinggeven einer meiner wichtigsten Punkte ist und etwas, das mir sehr viel Freude bereitet. Deshalb greife ich mit beiden Händen in diese Sache ein.“

Diese neue Funktion war ein wichtiger Schritt für Duncan Stiphout. Er verließ seine eher praktische technische Rolle und ging zu einem Manager, der sich auf eine große Aufgabe konzentrierte. Nicht nur auf die eigene Gruppe, sondern auch auf die des Unternehmens und jetzt auch auf die seiner Kollegen. „Ich konzentriere mich nicht nur auf Projekte, sondern auch auf den Erfolg anderer. Ich denke, dass Sie mich zum Geländemanager machen können“, sagt Stiphout. „In dieser Rolle konzentriere ich mich auf Rekrutering, Retentie und Kompetenzmanagement. Mein wichtigster Fokus liegt auf der Betreuung meiner Gruppe in ihrer Rolle, damit sie sich in ihrer Karriere weiterentwickeln kann.“

Functiehuis

Um seine Mitarbeiter zu befähigen, auf dem neuesten Stand der Technik zu sein, hat sich Sioux voll und ganz auf die Förderung des Lernens von Arbeitern konzentriert. Das Unternehmen stellt jedem Arbeiter ein jährliches persönliches Budget von 6.000 Euro zur Verfügung, um alles von Büchern bis hin zu Seminaren und Schulungen zu finanzieren. „Das hilft uns wirklich dabei, das Beste aus unseren Teams herauszuholen, und das ist ein wichtiger Teil meiner Arbeit – ich helfe den Menschen, sich zu verbessern und sich selbst zu verbessern“, sagt Stiphout.

In der Praxis kann dies natürlich zu einer Vielzahl von Veränderungen führen – zum Beispiel dazu, dass die Mitarbeiter innerhalb des Unternehmens wachsen und auf der Karriereleiter weiter nach oben steigen. „Wenn wir neue Ingenieure einstellen, helfen wir ihnen dabei, ihre Aufgaben zu erfüllen und ihr Funktionsgebäude auf Vordermann zu bringen. Dadurch werden die Aufgaben und die Verwaltung auf allen Ebenen des Unternehmens, von Junior- und Senior-Ingenieuren bis hin zu Entwicklern und Systemarchitekten, vereinfacht“, erklärt Stiphout. „Wir haben festgestellt, dass viele Ingenieure in technischen Kursen ausgebildet werden und ihre technischen Fähigkeiten verbessern. Wenn jemand ein höheres Niveau als das eines Ingenieurs erreicht hat, sollten Sie sich auf ein Training der persönlichen und sozialen Fähigkeiten konzentrieren, die Sie mit Hilfe von Investitionen und leiderschap erwerben können.“

In de naam van

Um Medienschaffenden das bestmögliche Training zu bieten, bietet Sioux verschiedene Möglichkeiten: internes Coaching und Inhouse-Training, aber auch die Einbindung von Trainingsorganisationen, um ihre Expertise zu erweitern. Stiphout: „Wir sehen den Bedarf an Schulungen für unsere Mitarbeiter. Das ist natürlich sehr schwierig, aber ich glaube, dass die Investition sich mehr lohnt, als wenn mein Team ein gutes Training absolviert. Ich weiß, wie sehr sie darauf bedacht sind, das zu erkunden, was sie gelernt haben, und wie sehr sie sich auf ihre Fähigkeiten und ihr Wissen verlassen.

Die Suche nach dem besten Training kann für ein Unternehmen wie Sioux eine echte Herausforderung sein, denn sie prüfen genau, welche Trainings die besten Referenzen haben und was für ihre Teams am wichtigsten sein kann. „Es gibt viele verschiedene Trainingsorganisationen, vor allem im Bereich der Softwareentwicklung, die dank unserer multidisziplinären Teams einen großen Teil der Arbeit von Sioux ausmachen. Bei vielen von ihnen sind die Schulungen weniger auf den Hightech-Bereich und mehr auf andere Bereiche ausgerichtet, wie z.B. Software für Verwaltungssysteme“, sagt Duncan Stiphout.

Foto door Bart van Overbeeke.

„Das ist einer der Gründe, warum wir am High Tech Institute so viel gelernt haben, und auch, warum wir unser Fachwissen in die Entwicklung einiger Kurse einfließen lassen – mit einigen spezialisierten Kursen, wie z.B. den Kursen System Architecting (SysArch) und Multicore Programming, die von Sioux-Kollegen angeboten wurden. Ihre Angebote sind sehr gut und ihr Portfolio bietet relevante Schulungen für alle Niveaus, vom Junior Engineer bis zum Senior Systemarchitekten. Ihre Aufgaben sind vielfältig und Ihr Portfolio bietet eine relevante Ausbildung für alle Niveaus, vom Junior Engineer bis zum Senior Systemarchitekten. Das finden wir so wichtig, dass es sich perfekt in unsere Hightech-Ambitionen einfügt. Es ist logisch, dass ‚Hightech‘ immer im Namen vorkommt.“

Aanpassing

Duncan Stiphout ist nicht nur in den Kreis der jungen Mediziner eingetreten, die sich für weitere Schulungen des High Tech Institute interessieren, sondern er hat sich auch mit ihr zusammengetan, um firmeninterne Schulungen für größere Gruppen bei Sioux zu planen. „Natürlich bieten wir Ihnen kant-en-klare Kurse an, aber wenn wir das in der Firma machen wollen, hat das Team vom High Tech Institute die Möglichkeit, eine Schulung für bestimmte Kunden zu organisieren“, sagt Stiphout.

„Onlangs ben ik met Jaco Friedrich gaan samenwerken om een in-company sessie van de training‚Leiderschap voor architecten en andere technische leiders‚ op maat te maken as vervolg op de training voor systeemarchitecten. In unserer Arbeit bei Sioux sind wir sehr darauf bedacht, die Nähe zum Kunden zu fördern und eine einzigartige Perspektive auf unsere technische Entwicklung zu bieten. Soms betekent dat dat we kritisch moeten zijn op hun eisen,“ legt Stiphout uit. „Aber wir wissen, dass es wichtig ist, dass wir uns von unserer Konkurrenz abgrenzen, denn wir wissen, dass sie besser ist als wir. Deshalb werden wir uns mit Jaco und dem Rest des Teams zusammentun, damit unsere Gruppe in Sioux die Verantwortung für die Einhaltung dieser Regeln übernimmt und sie verbreiten kann.“

Dieser Artikel wurde verfasst von Collin Arocho, technischer Redakteur bei Bits&Chips.

Obwohl die Sicherheitsforschung im Bereich des maschinellen Lernens noch in den Kinderschuhen steckt, ist es klar, dass barrierefreie Eingabemöglichkeiten die Bedrohungen erhöhen. Sie brauchen keine Tastatur mehr zu berühren, um ein maschinelles Lernsystem zu täuschen. Der Software-Sicherheitsexperte Balázs Kiss geht auf einige Punkte in diesem neuen Bereich ein und gibt Ratschläge zu den grundlegenden Schutzmaßnahmen.

Genau wie Software im Allgemeinen sind auch maschinelle Lernsysteme anfällig. „Einerseits sind sie wie neugeborene Babys, die sich ganz auf ihre Eltern verlassen, um zu lernen, wie die Welt funktioniert – einschließlich ‚Hintertüren‘ wie Märchen oder der Weihnachtsmann“, sagt Sicherheitsexperte Balázs Kiss von Cydrill, einem auf Softwaresicherheit spezialisierten Unternehmen. „Andererseits sind maschinelle Lernsysteme wie alte Katzen mit schlechtem Sehvermögen – wenn eine Maus lernt, wie die Katze jagt, kann sie leicht vermeiden, gesehen und gefangen zu werden.“

Es sieht nicht gut aus, meint Kiss. „Die Sicherheit beim maschinellen Lernen wird zu einem kritischen Thema.“ Er weist darauf hin, dass die meisten Softwareentwickler und Experten für maschinelles Lernen die Angriffstechniken nicht kennen. „Nicht einmal diejenigen, die der Software-Sicherheitsgemeinschaft schon lange bekannt sind. Auch die entsprechenden Best Practices sind ihnen nicht bekannt. Das sollte sich ändern.“

Der Sicherheitsexperte und erfahrene Softwaretrainer Balázs Kiss hat kürzlich einen neuen Kurs über die Sicherheit beim maschinellen Lernen entwickelt, der in Kürze vom High Tech Institute in den Niederlanden angeboten wird.

Lösungen für maschinelles Lernen (ML) sind – wie Softwaresysteme – auf verschiedene Weise angreifbar und erhöhen den Sicherheitsbedarf. Letztes Jahr wurde dies auf recht peinliche und einfache Weise von zwei Studenten aus Leuven aufgezeigt. Es gelang ihnen, Yolo (You Only Look Once), einen der beliebtesten Algorithmen zur Erkennung von Objekten und Personen, in die Irre zu führen. Indem sie ein Pappschild mit einem bunten Aufdruck von 40 mal 40 cm vor ihrem Körper trugen, machten sich Simen Thys und Wiebe Van Ranst als menschliche Personen unerkennbar. Ein weiteres Beispiel stammt von McAfee-Forschern, denen es gelang, den Tesla-Autopiloten zu täuschen, indem sie Geschwindigkeitsbegrenzungsschilder falsch einordneten und das Auto über 35 mph hinaus beschleunigen ließen.

Kennen Sie Ihren Feind

„Eine wesentliche Voraussetzung für die Cybersicherheit ist: Kenne deinen Feind“, sagt Kiss, der auch ein erfahrener Softwaretrainer ist und vor kurzem einen brandneuen Kurs über ML-Sicherheit entwickelt hat, der in Kürze vom High Tech Institute in den Niederlanden eingeführt wird. „Am wichtigsten ist, dass Sie mit dem Kopf eines Angreifers denken“, sagt er.

Werfen wir einen Blick darauf, was die Angreifer beim maschinellen Lernen ins Visier nehmen werden. Alles beginnt mit der Erforschung dessen, was Sicherheitsexperten als „Angriffsfläche“ bezeichnen: die Kombination aller verschiedenen Punkte in einer Softwareumgebung, an denen ein unbefugter Benutzer versuchen kann, Daten einzugeben oder zu extrahieren. Die Angriffsfläche so klein wie möglich zu halten, ist eine grundlegende Sicherheitsmaßnahme. Wie die Studenten aus Leuven bewiesen haben: Um ein ML-System zu täuschen, müssen Sie nicht einmal eine Tastatur anfassen.

Ein gängiges Sprichwort in der Welt des maschinellen Lernens lautet „Garbage in, garbage out“. Alle Algorithmen verwenden Trainingsdaten, um ihr Verhalten festzulegen und zu verfeinern. Schlechte Daten führen zu unerwartetem Verhalten. Das kann daran liegen, dass das Modell bei den Trainingsdaten gut funktioniert, aber die Ergebnisse nicht auf andere Beispiele verallgemeinern kann (Überanpassung), dass das Modell nicht in der Lage ist, die zugrundeliegenden Trends der Daten zu erfassen (Unteranpassung) oder dass es Probleme mit dem Datensatz gibt. Verzerrte, fehlerhafte oder mehrdeutige Trainingsdaten sind natürlich ein zufälliges Problem, und es gibt Möglichkeiten, damit umzugehen. Zum Beispiel durch die Verwendung geeigneter Test- und Validierungsdatensätze. Wenn jedoch ein Angreifer absichtlich schlechte Daten einspeist, ist das ein ganz anderes Szenario, für das wir ebenfalls spezielle Schutzmaßnahmen benötigen.

Angreifer sind schlau

Kiss: „Wir müssen einfach davon ausgehen, dass es böswillige Benutzer gibt. Diese Angreifer müssen nicht einmal besondere Privilegien innerhalb des Systems haben, aber sie können Roheingaben als Trainingsdaten bereitstellen und die Ausgabe des Systems sehen, typischerweise den Klassifizierungswert. Das bedeutet bereits, dass sie absichtlich schlechte oder bösartige Daten senden können, um ungewollte ML-Fehler auszulösen.“

„Aber das ist nur die Spitze des Eisbergs“, findet Kiss. „Denken Sie daran, dass Angreifer immer auf ein Ziel hinarbeiten. Sie werden bestimmte Aspekte der ML-Lösung ins Visier nehmen. Durch die Wahl der richtigen Eingaben können sie dem Modell, der generierten Vorhersage und sogar den verschiedenen Code-Bestandteilen, die diese Eingaben verarbeiten, großen Schaden zufügen. Angreifer sind schlau. Sie sind nicht darauf beschränkt, statische Eingaben zu senden – sie können lernen, wie das Modell funktioniert und ihre Eingaben verfeinern, um den Angriff anzupassen.“

Im Falle des überwachten Lernens umfasst es alle drei Hauptschritte des ML-Workflows. Für das Training kann ein Angreifer Eingabedaten zur Verfügung stellen. Für die Klassifizierung kann ein Angreifer Eingabedaten bereitstellen und das Klassifizierungsergebnis lesen. Wenn das ML-System über eine Feedback-Funktion verfügt, kann ein Angreifer auch falsche Rückmeldungen geben („falsch“ für eine gute Klassifizierung und „richtig“ für eine schlechte), um das System zu verwirren.

Handgefertigte Eingaben

Viele Angriffe nutzen sogenannte gegnerische Beispiele. Diese manipulierten Eingaben nutzen entweder das implizite Vertrauen aus, das ein ML-System in die vom Benutzer erhaltenen Trainingsdaten setzt, um seine Sicherheit zu beeinträchtigen (Poisoning) oder das System dazu zu bringen, seine Eingaben falsch zu kategorisieren (Evasion). Derzeit gibt es keine narrensichere Methode, mit der diese Beispiele automatisch erkannt und herausgefiltert werden können. Selbst die beste Lösung, bei der einem System beigebracht wird, negative Beispiele zu erkennen, ist in ihrer Reichweite begrenzt.

Indem sie ein Pappschild mit einem bunten Aufdruck von 40 x 40 cm vor ihren Körper trugen, machten sich Simen Thys und Wiebe Van Ranst als menschliche Personen unerkennbar. Kredit: KU Leuven/Eavise

Natürlich gibt es Verteidigungsmaßnahmen zur Erkennung oder Abschwächung von Negativbeispielen. Ein intelligenter Angreifer kann jedoch Lösungen wie die Verschleierung umgehen, indem er auf adaptive Weise eine Reihe von Gegenbeispielen erzeugt. Kiss verweist auf einige exzellente Arbeiten, die dies hervorheben, wie die von Nicholas Carlini und seinen Kollegen bei Google Brain.

Alles in allem befindet sich die ML-Sicherheitsforschung noch in einem frühen Stadium. Die aktuellen Studien konzentrieren sich hauptsächlich auf die Bilderkennung. Allerdings sind einige Abwehrtechniken, die bei Bildern gut funktionieren, bei Text oder Audio möglicherweise nicht wirksam. „Dennoch gibt es eine Menge Dinge, die Sie tun können, um sich in der Praxis zu schützen“, verrät Kiss. „Leider schützt Sie keine dieser Maßnahmen vollständig vor bösartigen Aktivitäten. Alle diese Maßnahmen bieten jedoch zusätzlichen Schutz und erschweren die Ausführung von Angriffen.“

Das Wichtigste, so der Cydrill-Experte, ist, dass Sie mit dem Kopf eines Angreifers denken. „Sie müssen neuronale Netze mit gegnerischen Beispielen trainieren, damit sie diese Informationen ausdrücklich als falsch erkennen.“ Laut Kiss ist es eine gute Idee, gegnerische Muster aus allen derzeit bekannten Angriffstechniken zu erstellen und zu verwenden. Ein Test-Framework kann solche Muster generieren, um den Prozess zu vereinfachen. Es gibt bereits Sicherheitstest-Tools, die dabei helfen können – wie die ML-Fuzz-Tester Tensorfuzzs und Deeptest, die automatisch ungültige oder unerwartete Eingaben erzeugen.

Sanitätskontrollen

Die Begrenzung der Möglichkeiten des Angreifers, gegnerische Proben zu senden, ist immer eine gute Abschwächungstechnik. Dies lässt sich leicht erreichen, indem man einfach die Anzahl der von einem Benutzer akzeptierten Eingaben begrenzt. Natürlich ist es nicht einfach, zu erkennen, dass derselbe Benutzer hinter einer Reihe von Eingaben steckt. „Dies ist die gleiche Herausforderung wie bei verteilten Denial-of-Service-Angriffen, aber die gleichen Lösungen könnten auch funktionieren.“

Wie immer bei der Softwaresicherheit kann eine Eingabeüberprüfung helfen. Es mag nicht trivial sein, automatisch gute von schlechten Eingaben zu unterscheiden, aber es ist auf jeden Fall einen Versuch wert. Wir können auch das maschinelle Lernen selbst nutzen, um anomale Muster in den Eingaben zu erkennen. „Im einfachsten Fall, wenn die von einem nicht vertrauenswürdigen Benutzer erhaltenen Daten durchweg näher an der Klassifizierungsgrenze als am Durchschnitt liegen, können wir die Daten für eine manuelle Überprüfung markieren oder sie einfach auslassen.

Regelmäßige Überprüfungen mit Testdaten können ebenfalls hilfreich sein. Wenn Sie bei jedem neuen Trainingszyklus denselben Testdatensatz gegen das Modell laufen lassen, können Sie Vergiftungsversuche aufdecken. Kiss: „Ablehnen bei negativer Auswirkung, Roni, ist hier eine typische Verteidigung, um zu erkennen, ob sich die Fähigkeit des Systems, den Testdatensatz zu klassifizieren, nach der Umschulung verschlechtert.“

Die offensichtlichste Tatsache über die Sicherheit von ML wird oft übersehen, bemerkt Kiss. „Lösungen für maschinelles Lernen sind Softwaresysteme. Wir programmieren sie in Python – oder möglicherweise in C++ – und weisen sie daher potenziell alle gängigen Sicherheitslücken auf, die für diese Sprachen gelten.“ Der Cydrill-Trainer rät uns insbesondere, Punkt 9 der OWASP Top Ten zu beachten. Das Open Web Application Security Project ist ein Dokument, das die zehn kritischsten Sicherheitsprobleme in Webanwendungen zusammenfasst, um das Bewusstsein zu schärfen und das Risiko von Angriffen zu minimieren. Punkt 9 warnt Entwickler vor der Verwendung von Komponenten mit bekannten Sicherheitslücken. „Jede Schwachstelle in einem weit verbreiteten ML-Framework wie Tensorflow oder einer seiner vielen Abhängigkeiten kann weitreichende Folgen für alle Anwendungen haben, die es verwenden.“

Potenzielle Angriffsziele

Die Angreifer interagieren mit dem ML-System, indem sie Daten über die Angriffsfläche einspeisen. Versetzen Sie sich in den Kopf des Angreifers und stellen Sie Fragen. Wie verdaut die Anwendung die Informationen? Welche Art von Daten? Akzeptiert das System Bilder sowie Audio- und Videodateien? Oder gibt es Beschränkungen? Wenn ja, wie prüft es die Typen? Übernimmt das Programm das Parsing oder delegiert es dies vollständig an eine Open-Source- oder kommerziell erhältliche Medienbibliothek? Und hat das Programm nach der Vorverarbeitung der Daten irgendwelche Annahmen (leeres Feld, Anforderungen an Werte)? Sind die Daten in einer relationalen Datenbank oder in XML oder JSON gespeichert? Wenn ja, welche Operationen führt der Code mit diesen Daten durch, wenn sie verarbeitet werden? Wo werden die Hyperparameter gespeichert und können sie während der Laufzeit geändert werden? Verwendet die Anwendung Bibliotheken, Frameworks, Middleware oder Webservice-APIs von Drittanbietern als Teil des Workflows, der die Benutzereingaben verarbeitet? Wenn ja, welche?

Kiss: „Jede dieser Fragen kann auf potenzielle Angriffsziele hinweisen. Jede von ihnen kann Schwachstellen verbergen, die Angreifer ausnutzen können, um ihre ursprünglichen Ziele zu erreichen.“

Diese Schwachstellen haben weniger mit dem maschinellen Lernen zu tun als vielmehr mit den zugrundeliegenden Technologien: der Programmiersprache selbst (wahrscheinlich Python), der Einsatzumgebung (mobil, Desktop, Cloud) und dem Betriebssystem. Aber die Gefahren, die von ihnen ausgehen, sind genauso kritisch wie die gegnerischen Beispiele – eine erfolgreiche Ausnutzung kann zu einer vollständigen Kompromittierung des ML-Systems führen. Dies beschränkt sich nicht auf den Code der Anwendung selbst. Der Forscher Rock Stevens von der University of Maryland untersuchte Schwachstellen in häufig verwendeten Plattformen wie Tensorflow und Pytorch.

Echte Bedrohungen

Kiss‘ wichtigste Botschaft ist, dass ML-Sicherheit viele reale Bedrohungen abdeckt. Sie ist nicht nur eine Teilmenge der Cybersicherheit, sondern weist viele Merkmale der Softwaresicherheit im Allgemeinen auf. Wir sollten uns nicht nur um bösartige Samples und gegnerisches Lernen kümmern, sondern auch um alle üblichen Schwachstellen der Software-Sicherheit. Maschinelles Lernen ist nun einmal Software.

ML-Sicherheit ist eine neue Disziplin. Die Forschung hat gerade erst begonnen, wir fangen gerade erst an, die Bedrohungen, die möglichen Schwachstellen und die Anfälligkeiten zu verstehen. Dennoch können ML-Experten viel von der Software-Sicherheit lernen. Die letzten Jahrzehnte haben uns hier viele Lektionen erteilt.

Dieser Artikel wurde von René Raaijmakers geschrieben, dem technischen Redakteur von Bits&Chips.

Adrian Rankers und Hans Vermeulen hatten eine plötzliche Herausforderung, als ASML Wilton darauf bestand, die geplante viertägige Dynamics and Modeling-Schulung online anzubieten. Rankers begann mit Greenscreen, Open Broadcaster Software, einem Camcorder und einer Dokumentenkamera zu arbeiten und nach unzähligen Stolpersteinen und harten Lektionen wurde die Schulung einen Monat später erfolgreich abgeschlossen.

In diesem Artikel, Rankers von Mechatronics Academy und Co-Trainer Vermeulen ihre Erfahrungen mit der Einführung eines sehr praxisorientierten Online-Trainingskurses mit vielen Übungen. Sie sprechen über die Überlegungen, Entscheidungen und kniffligen Stolpersteine sowie über ihre Erfahrungen mit einer letztendlich sehr erfolgreichen Sitzung zu Dynamik und Modellierung. Auch sie halten sich mit ihren Kommentaren nicht zurück.

Dynamik und Modellierung dreht sich um die vielen Aspekte, die die Leistung von mechatronischen Präzisionssystemen beeinflussen. Um dieses Wissen in die Köpfe zu bekommen, sollten die Teilnehmer der Schulung vor allem mit Übungen arbeiten. Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, besteht darin, die Teilnehmer mit dem Design-Tool 20-sim arbeiten zu lassen. „Sie tun dies in Zweier- oder Dreiergruppen, wobei wir sie über die Schulter schauen“, sagt Hans Vermeulen, Senior Principal Architect von EUV Optics System bei ASML und Teilzeitprofessor an der TU Eindhoven. Dieser Bedarf an intensiver Interaktion zwischen Teilnehmern und Ausbildern ist ein wichtiger Grund, warum die Schulung bisher nicht online angeboten wurde.

Letzten Mai, Dynamik und Modellierung für zwanzig ASML-Mitarbeiter in Wilton, Connecticut, geplant. Doch als die ersten Maßnahmen gegen Corona in Kraft traten, war eine Reise in die USA für Rankers und Vermeulen nicht mehr möglich. Um die Qualität zu gewährleisten, schlugen sie vor, die Schulung auf den Herbst zu verschieben. Doch der Maschinenbauer bestand darauf: Die technischen Experten in Wilton hatten wirklich das Bedürfnis, sich das Wissen anzueignen. Daraufhin beschloss das Duo, den viertägigen Kurs in ein Online-Format umzuwandeln.

Bessere Verbindung zwischen ppt-Folie und Sprecher

Zufälligerweise hatte Rankers kürzlich an einer Konferenz teilgenommen, die die American Society for Precision Engineering in Zoom abhalten musste. Er war mit dem Design und der Qualität zufrieden. Seine Trainersinne bemerkten jedoch auch einen Nachteil. „Es war sehr ermüdend für mich, eine PowerPoint-Präsentation mit einer sich bewegenden Maus und einem Präsentator, der nur in einem kleinen Fenster zu sehen war, zu betrachten“, sagt er.

Adrian Rankers für einen Greenscreen während der Dynamics and Modeling Schulung. Oben links die Kamera für die Aufnahme des Trainers und des Greenscreens, unten rechts die Dokumentenkamera.

Beim Nachdenken über den bevorstehenden Kurs wurde Rankers klar, dass es viel mehr Spaß macht, einen Videostream anzusehen, bei dem der Lehrer neben der Präsentation von der Hüfte aufwärts zu sehen ist. „So entsteht eine bessere Beziehung zwischen der Folie und dem Sprecher, der die Informationen erklärt.“

Rankers hat sich umgesehen und drei Möglichkeiten gesehen, dies zu erreichen. Es ist möglich, eine PowerPoint-Präsentation an eine Wand zu projizieren und den Lehrer sowie die Projektion mit einer Kamera zu filmen. Das Gleiche können Sie mit einem großen Fernsehbildschirm machen.

Die dritte Möglichkeit bestand darin, den Dozenten vor einen gut beleuchteten grünen Bildschirm zu setzen, ihn mithilfe einer Software freizuschneiden und ihn dann in die PowerPoint-Präsentation einzubinden und diesen Stream über Zoom oder Teams. Genau wie der Wetterfrosch in den NOS-Nachrichten muss der Trainer seine Anweisungen über seinen eigenen Bildschirm koordinieren.

Experimentieren Sie mit Greenscreen und OBS

Rankers beschloss, mit Green Screen und Open Broadcaster Software (OBS) zu experimentieren. Er lieh sich von einem Freund ein großes grünes Tischtuch und hängte es über einen Teleskopstiel für Gartengeräte. Fotogeschäfte verkaufen bereits gute Greenscreen-Tücher für 30 Euro. Aber weil sie alle ausverkauft waren, wurde es stattdessen ein 4 mal 6 Meter großes Tuch für 80 Euro – auch recht erschwinglich.

Über diesen Bildschirm koordinierte Adrian Rankers seine Bewegungen mit den Informationen zu den Powerpoint-Folien.

Sein erstes Experiment mit dem Tischtuch funktionierte bereits „überraschend gut“. Rankers bemerkte, dass es auf die Belichtung ankam. „Wenn Sie Hollywood-Qualität anstreben, bei der man jedes Haar des Moderators sieht, kommt das schon sehr nahe. Mein Holz- und Seil-Setup funktionierte bei ausreichendem Tageslicht erstaunlich gut, vor allem wenn man bedenkt, dass beim Videostreaming auf die andere Seite der Welt ohnehin viele Details verloren gehen.“ Als Ersatz sah er sich die verfügbaren Großbildfernseher in einem nahe gelegenen Geschäft an.

Aufgrund der Zeitverschiebung waren für die Schulung bei ASML Wilton Nachmittags- und Abendsitzungen erforderlich, so dass Rankers auch die Lichtverhältnisse am Abend testen wollte. „Ich dachte mir, dass das ein Problem sein könnte“, sagt er. „Aus den Informationen im Internet schließe ich, dass die Abendaufnahmen wirklich anders sind. Ohne gutes Kunstlicht schneidet die Software die Person nicht richtig aus dem grünen Hintergrund heraus.“

Der nächtliche Abschiedstrunk in einiger Entfernung am Ende einer ASPE-Konferenz am MIT gab Rankers die Gelegenheit, ihn kurz zu testen und damit zu experimentieren. Überraschenderweise stellte sich heraus, dass es mit dem verfügbaren künstlichen Licht in dem Raum, den die Mechatronics Academy und das High Tech Institute am Standort Fellenoord in Eindhoven eingerichtet hatten, funktioniert. „Ich habe viele positive Reaktionen erhalten und mit MIT-Profi Dave Trumper vereinbart, dass ich unsere ersten Kurserfahrungen mit ihm teilen würde.“

Whiteboard und Dokumentenkamera

Während des physischen Trainings schreiben Rankers und Vermeulen viel auf ein Flipchart oder ein Whiteboard. Teams (das auf Wunsch von ASML ausgewählt wurde) bietet die Möglichkeit, mit der Maus zu schreiben, aber das bereitete Probleme. In Versuchen, die Rankers in Vorbereitung mit ASML Wilton durchgeführt hat, wurde berichtet, dass die Teilnehmer ihre Whiteboard-Funktion nicht nutzen konnten. Sie konnten auch ihren eigenen Bildschirm nicht freigeben. Das Problem mit dem Whiteboard wurde von Microsoft bestätigt und scheint mit den Datenschutzbestimmungen (GDPR) zusammenzuhängen.

Deshalb suchte Rankers auf der Trainerseite sofort Zuflucht bei einer Dokumentenkamera. „Eine Dokumentenkamera ist vergleichbar mit einer Webcam auf einem Stativ, die auf ein A4-Blatt gerichtet ist“, erklärt Rankers. „Sie können ganz einfach per Knopfdruck auf das Papier fokussiert werden und diese Einstellung dann beibehalten. Wenn Sie schreiben wollen, ist das in Ordnung. Es wird nicht durch den Autofokus auf Ihrer Hand gestört.“

Sowohl der Trainer als auch sein Co-Trainer haben einen Bildschirm, auf dem Sie das Bild sehen können, das auch den Teilnehmern präsentiert wird.

Rankers und Vermeulen waren beide sehr zufrieden mit der Dokumentenkamera. „Aber der Wechsel zwischen den Kameras ist einer der Nachteile“, sagt Vermeulen. „Bei einer physischen Schulung sehen die Teilnehmer alles nebeneinander: Powerpoint, Whiteboard und Trainer. Jetzt sahen sie nur unseren Stift auf dem Papier. Wenn wir zur Präsentation wechseln würden, hätten sie dieses Bild wieder verloren.“

Rankers fügt hinzu, dass die Eingabe eines zusätzlichen Kamerasignals „immer noch etwas Fingerspitzengefühl erfordert“, weil zwischen Anwendungen, Präsentationen und der Dokumentenkamera gewechselt werden muss. „Das ist etwas komplizierter wegen der Kombi Greenscreen und OBS“, meint er. Vor allem der Wechsel zu einer Anwendung wie 20-sim erfordert etwas Übung. Die Bedienung des Computerprogramms über einen Monitor, der einige Meter von Ihnen entfernt ist, war nicht einfach. Zur doppelten Kontrolle lud Rankers sich selbst per privater E-Mail ein, damit er auf seinem Mobiltelefon jederzeit sehen konnte, was die Studenten im Blick hatten.

Datenrate priorisiert

Ein Punkt der Aufmerksamkeit war die Internetgeschwindigkeit im High Tech Institute am Standort Fellenoord. Dies könnte ein potenzieller Engpass sein. Die gemeinsame Durchsatzgeschwindigkeit aller Mieter zusammen stellte sich als nur 100 Mb/s heraus, während für einen Videostream schnell 5 Mb/s benötigt wurden. Es stellte sich heraus, dass die IT-Abteilung einer IP-Adresse vier Tage lang eine höhere Priorität einräumen wollte.

Rankers sagt mit einem kleinen Seufzer, dass die Leute in Wilton, wie seine Studenten am TUE, erst am Wochenende vor der Schulung mit der Installation von 20-sim begonnen haben. „Das ging wegen der Sicherheit ihres ASML-Laptops nicht gut“, sagt Rankers. Das Ergebnis war eine Menge E-Mail-Kommunikation kurz vor der Schulung und eine Eskalation zum IT-Helpdesk, um die endgültigen Installationen zu erleichtern. „Das nächste Mal werde ich wirklich alle eine Woche vorher anrufen und mich nach den Vorbereitungen erkundigen“, lacht er.

Rankers hatte fünf kurze Einführungsvideos für 20-sim erstellt und im Voraus verschickt, um den Teilnehmern alles Wesentliche über das Tooling beizubringen. Für die Zukunft plant er, ein Video mit den neuesten Prüfungen hinzuzufügen und es rechtzeitig zu versenden. „So wissen sie, was wir als Grundwissen erwarten.“

Interaktion mit den Studenten

In der Trainingsumgebung verwendeten Rankers und Vermeulen einen Laptop mit zwei externen Monitoren. Schräg unter dem Monitor mit dem konstruierten Videobild befand sich ein zweiter externer Monitor, auf dem das Team-Meeting gezeigt wurde.

Bei der Schulung, an der alle von zu Hause aus teilnahmen, hatten die meisten Studenten leider keine Webcam. Die Ranger hatten auch festgestellt, dass die Verbindung nicht so gut funktionieren würde, wenn jeder seine Kamera einschalten würde. Deshalb beschlossen sie schließlich, nur die verfügbaren Webcams während der Vorschlagsrunde einzuschalten. „Wir haben keine Studenten gesehen, nur die leuchtenden Kugeln mit den Initialen, wenn Fragen gestellt wurden.“

Zunächst bat Rankers die Studenten, über die Chatfunktion zu antworten und die Hand zu heben, wenn sie auf dem Bild waren. „Der Chat an sich funktionierte gut, ließ aber wenig Raum für einen ausführlichen Diskurs“, sagt er. „Das Heben der Hände erfordert, dass der Moderator oder sein Begleiter sehr aufmerksam sind, und das war nicht immer der Fall. Am Ende, nach dem ersten Teil des Tages, haben wir uns darauf geeinigt, dass jeder nur noch unterbrechen und über sein Mikrofon Fragen stellen sollte. Das hat gut funktioniert. Es gab eine Menge Interaktion, aber wie in einem normalen Klassenzimmer bleiben einige ruhig und warten ab. Nach Rankers Ansicht gibt es noch Raum für Verbesserungen. „Online könnte man die Teilnahme leicht protokollieren, um einige Leute gezielter zur Teilnahme zu ermutigen.“

Praktische Übungen online

Bei den Übungen arbeiteten die Teilnehmer in Teams, die jeden Tag wechselten. Manchmal zu zweit, manchmal in Gruppen von vier oder fünf Personen. Dabei beobachten sie Rankers und laden Vermeulen ein. Rankers: „Es gab gute Diskussionen innerhalb der Gruppen, aber die Anleitung ist noch verbesserungswürdig“. Vermeulen: „Bei einer persönlichen Schulung schauen Sie zu und sehen sofort, wenn der Bildschirm stecken bleibt. Wir haben festgestellt, dass sich die Teilnehmer online nicht zu Wort gemeldet haben, um uns mitzuteilen, wenn der Bildschirm eingefroren war. Es funktionierte besser mit Gruppen von vier oder fünf Personen als mit Paaren“, beschreibt Vermeulen. Er meint: „Größere Gruppen funktionieren auch online besser, weil immer einige Leute dabei sind, die etwas erfahrener sind und die die anderen mitziehen.“

Das Online-Training mit einem Co-Trainer auf Abruf war für Rankers und Vermeulen eine angenehme Erfahrung.

Rankers und Vermeulen wechselten sich alle anderthalb Stunden ab. Außerdem haben sie festgestellt, dass das Training angenehm ist, wenn jemand in Bereitschaft ist. „Das Ganze zu moderieren ist gewöhnungsbedürftig. Mit zwei Personen ist es wirklich angenehm.“ Rankers hat auch Trainingseinheiten, bei denen er für jeden Teil des Tages einen anderen Lehrer einsetzt. „Dann braucht man eigentlich immer jemanden, der anleitet und sich um Kalamitäten kümmert.“

Letzteres blieb dem Duo weitgehend erspart. Während der vier Tage mussten Rankers und Vermeulen nur einmal einen harten Neustart machen, weil das System stecken blieb. Am Ende zog Rankers das Fazit, dass sie eine erfolgreiche Ausgabe absolviert hatten, „mit vielen Ideen, um es noch besser und vielleicht einfacher zu machen.“

Vier Nachmittage und Abende mit Dynamik und Modellierung sind für Vermeulen intensiv. Abends gegen 23 Uhr zu Hause, morgens Vorbereitungskurse, während seine Kinder auch ab und zu um Aufmerksamkeit bitten. „Das ist das Zweitbeste“, sagt er, als er gefragt wird, ob er sich zwischen einer Schulung vor Ort und der Einsparung einer anstrengenden Reise entscheiden soll. „Live dabei zu sein ist mir bei weitem lieber“, sagt er. „Vor allem bei all den Übungen. Ich kann mir vorstellen, dass man auch online eine sehr gute Ausbildung durchführen kann. Wir machen das im College. Aber ein Großteil der Interaktion erfordert physische Anwesenheit. Ich denke, für ein oder zwei Tage Training würde ich mich für online entscheiden, für vier oder fünf Tage würde ich die Strafe in Kauf nehmen, sechs Stunden hin- und sechs Stunden zurückzufliegen. Für Asien sind Online-Schulungen wegen der Zeitverschiebung schwierig, es sei denn, sowohl Lehrer als auch Schüler machen Zugeständnisse. Bei unserer bevorstehenden Online-Schulung zu Designprinzipien für ITRI in Taiwan, kurz nach den Sommerferien, werden wir auf unserer Seite extra früh am Morgen beginnen und die Studenten werden in ihrer Zeitzone am Abend bis 22.00 Uhr weitermachen“.

Die Auswertung der ersten Online-Schulung Dynamik und Modellierung zeigte sehr zufriedene Teilnehmer. Abgesehen von der Bemerkung, ob dieses intensive Training nicht besser in fünf Tagen hätte durchgeführt werden können, waren die Teilnehmer anschließend voll des Lobes. Nachfolgend finden Sie eine Auswahl aus der Kategorie ‚Allgemeine Bemerkungen‘ der Bewertungen:

• „Die Dozenten sind sehr erfahren und haben ein großes Wissen zu diesen Themen. Ich finde diese Schulung sehr nützlich und eine schöne Zusammenfassung über mehrere Themen. Es ist schade, dass die Schulung online stattfand. Ich denke, dass eine persönliche Schulung für alle von Vorteil wäre und noch besser wäre als sie war.
• „Manchmal gab es technische Herausforderungen. Ich frage mich, ob Zoom besser funktioniert hätte.“
• „Intensiver Inhalt, aber sehr gute Lernerfahrung mit bodenständigen Erklärungen. Danke.“
• „Die virtuelle Einrichtung war ziemlich erfolgreich, mit sehr wenigen Störungen. Insgesamt ein Erfolg!“
• „Insgesamt eine großartige Schulung – exzellente Dozenten und guter Einsatz von Fallstudien zur Veranschaulichung der Konzepte.
• „Es wäre besser gewesen, wenn die Schulung in einem Zeitraum von 5 Tagen statt in komprimierten 4 Tagen stattgefunden hätte. Es gab eine Menge gutes Material. Es hätte geholfen, das Material in 5 Tagen besser aufzunehmen. Außerdem hätte man so mehr Zeit für die Übungen im Unterricht gehabt.“
• „Sehr praktische Schulung mit der richtigen Mischung aus Theorie und grundlegenden Inhalten. Sehr gut vorgetragen durch den Referenten.“

 

Hans Vermeulen (l) und Adrian Rankers verschnaufen in der Pause.

Dieser Artikel wurde von René Raaijmakers, dem technischen Redakteur von High-Tech Systems, geschrieben.

Bei allem menschlichen Leid und den wirtschaftlichen Auswirkungen, die Corona verursacht hat, gibt es eine Sache, die mich in den letzten Wochen immer wieder überrascht hat: Unternehmen und Fachleute passen sich einfach an und zwar schnell. Teams und Abteilungen, die in alten Arbeitsweisen verhaftet waren, haben plötzlich festgestellt, dass es durchaus möglich ist, in einer Remote-Umgebung zu arbeiten.

Bei der Sitzung des Lenkungsausschusses des Software Centers in dieser Woche berichteten alle anwesenden Unternehmen, wie sie das Geschäft trotz allem am Laufen halten. Diejenigen, die Software entwickeln, Kunden treffen oder Verwaltungsarbeit leisten, arbeiten von zu Hause aus, aber es geht voran. Diejenigen, die Zugang zu komplexen Maschinen benötigten oder in der Fertigung arbeiteten, waren noch im Unternehmen, hatten aber Maßnahmen ergriffen, um sich so gut wie möglich vor Ansteckung zu schützen.

All diese neuen Arbeitsabläufe erforderten von allen eine gewisse Anpassungszeit, erforderten in einigen Fällen etwas mehr Infrastruktur und bescherten den IT-Abteilungen eine arbeitsreiche Zeit. Aber nach der ersten Woche oder so haben sich die meisten Leute eingewöhnt und die Dinge scheinen sich weitgehend im gleichen Tempo zu entwickeln.

Damit will ich keineswegs sagen, dass die derzeitige Situation ideal ist. Einige Unternehmen haben geschlossen oder arbeiten mit 40-60 Prozent ihrer Kapazität. Viele fühlen sich einsam, weil ihnen der menschliche Kontakt fehlt. Und trotz aller Videokonferenzen auf der Welt gibt es nichts Besseres, als bei einem Brainstorming gemeinsam vor einem Whiteboard zu stehen. Ich will damit sagen, dass wir in der Lage sind, die Dinge voranzutreiben, Forschung und Entwicklung zu betreiben, den Verkauf voranzutreiben und die Dinge in einem viel größeren Ausmaß am Laufen zu halten, als ich ursprünglich befürchtet hatte.

Und dann ist da natürlich noch der Begriff der Digitalisierung. Veränderungen im Arbeitsverhalten, Interaktionen mit Kunden, Aktivitäten, die früher einfach nur physische Anwesenheit erforderten, haben sich nun in einem phänomenalen Tempo digitalisiert. Not macht erfinderisch und es ist klar, dass Dinge, die als unmöglich oder zumindest als minderwertig galten, plötzlich völlig möglich sind und bald zur Norm werden.

Als Führungskraft müssen Sie nun eine Entscheidung treffen. Entweder Sie ändern so wenig wie möglich mit der Absicht, so schnell wie möglich wieder zu den alten Vorgehensweisen zurückzukehren. Oder Sie nutzen diese Gelegenheit, um so viele Veränderungen wie möglich voranzutreiben und dies als Sprungbrett zu nutzen, um alle Arten von Veränderungen in Ihrem Unternehmen zu beschleunigen, angefangen bei den Geschäftsmodellen, der Interaktion mit den Kunden und der Art und Weise, wie der Vertrieb abgewickelt wird, bis hin zu der Art und Weise, wie Sie Forschung und Entwicklung betreiben, was und wie Sie Prozesse automatisieren und wo Sie Menschen einsetzen. Wie das Sprichwort schon sagt: Verschwende niemals eine gute Krise!