Engineering on the Edge
Die wichtigsten KI- und Wireless-Trends im Jahr 2026
Zwischen 2026 und 2030 werden Fortschritte in künstlicher Intelligenz (KI) und drahtloser Kommunikation die Ingenieurspraxis in mehreren Schlüsselbereichen tiefgreifend transformieren. Zunehmend verändert sich, wie Ingenieure komplexe technische Systeme entwerfen, vernetzen und verwalten.
Gerade 2026 markiert dabei einen Wendepunkt: Die jetzt sichtbar werdenden Signale verdichten sich zu klaren Technologietrends, die aufzeigen, wohin sich Engineering in den kommenden Jahren bewegen wird – und welche strategischen Entscheidungen heute darüber entscheiden, wer morgen vorne liegen wird.
Trend Nr. 1: Mit Agentic AI und Model Context Protocol Engineering-Workflows neu definieren
Agentenbasierte KI ist die nächste Entwicklungsstufe von KI-Technologien. Solche Systeme greifen nicht nur auf internes Wissen zu, sondern können aktiv Tools ausführen, zusätzliche Informationen beschaffen oder Aufgaben automatisieren. Sie wählen je nach Benutzeranfrage geeignete Tools aus, formatieren die benötigten Daten und bereiten die Ergebnisse auf.
Aktuell arbeiten Entwickler daran, die Fähigkeiten agentenbasierter KI zu erweitern, um eine sichere Integration in der realen Welt zu gewährleisten. Dabei zielt die Forschung darauf ab, dass Agenten-Systeme aus einem größeren Angebot an Tools auswählen und diese gezielt einsetzen. Weil solche Systeme zunehmend mit dem Zugriff auf Dateisysteme und Datenbanken sowie der Ausführung von Code betraut werden, muss dies unter Einhaltung hoher Sicherheitsstandards erfolgen, um die leistungsstarken Funktionen agentenbasierter KI zugänglicher und vertrauenswürdiger zu machen.
Damit KI-Agenten effektiv arbeiten können, braucht es zudem einheitliche Kommunikationsstrukturen. Hier setzt das Model Context Protocol (MCP) an: Es standardisiert, wie Tools, Daten und Prompts zwischen den Komponenten eines agentenbasierten KI-Systems geteilt werden. Das soll Missverständnisse verringern und die Kombination unterschiedlicher Tools ermöglichen. Ingenieure können so flexibel auf MCP-integrierte Tools zugreifen und Workflows präzise an Problemstellungen, Projektziele und Industriestandards anpassen.
Trend Nr. 2: Hybride NTN-TN-Netzwerke entstehen 2026
Nicht-terrestrische Netzwerke (NTNs) erreichen eine neue Phase der Umsetzung, in der reale Anwendungen die Infrastruktur terrestrischer Netzwerke (TNs) ergänzen. Der 3GPP-Standard Release 17 bietet eine Grundlage für diese Interoperabilität, indem er Zuverlässigkeits- und Latenzparameter definiert. Release 18 wiederum erweitert die Unterstützung für NTN-IoT und höhere Frequenzbänder – entscheidend für skalierbare Architekturen mit hoher Durchsatzrate. Für Wireless-Ingenieure entstehen damit neue Design- und Integrationsaufgaben, besonders bei der Direktverbindung zu Mobilgeräten und der Netzkoordination.
NTNs ersetzen TNs nicht, sondern bilden gemeinsam mit ihnen ein hybrides Connectivity-Ecosystem. Zentral sind dabei nahtlose Übergänge zwischen Satelliten- und terrestrischen Verbindungen, weil das Handover-Management und die Ressourcenkoordination letztlich über den Erfolg des übergreifenden Systemdesigns entscheiden. Mit dem Aufkommen von NTN-TN-Netzwerken steigt auch der Bedarf an flexiblen, multibandfähigen Transceivern und robuster Kanalmodellierung für variable Ausbreitungsumgebungen.
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Trend Nr. 3: KI steigert die Leistung komplexer eingebetteter Systeme
Der Einfluss von KI auf eingebettete Software nimmt rasant zu. Statt ausschließlich auf regelbasierte Logik zu setzen, halten fortschrittliche KI-Modelle zunehmend Einzug in Mikrocontrollern, Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs), GPUs und NPUs. Dadurch treffen Edge-Geräte schnellere und intelligentere lokale Entscheidungen, reduzieren ihre Abhängigkeit von Cloud-Connectivity und verbessern die Systemresilienz.
Drei Schlüsseltechnologien unterstützen den Übergang zu eingebetteten KI-Modellen: Modellkompression, automatisierte Codegenerierung und Systemmodell-Tests. Kompressionsmethoden wie Pruning, Projektion und Quantisierung machen komplexe Modelle edge-tauglich. Automatisierte Codegenerierungstools konvertieren diese komprimierten KI-Modelle in C/C++ Code. Systemtests prüfen anschließend, ob komprimierte Modelle im Gesamtsystem zuverlässig funktionieren.
Ein Anwendungsbereich, bei dem Embedded-KI-Modelle entscheidend sind, ist die virtuelle Sensorik. Hierbei leiten KI-Modelle schwer oder kostspielig messbare physikalische Größen aus vorliegenden Sensordaten ab. Das ermöglicht effizienteres Monitoring und reduziert den Bedarf an zusätzlicher Hardware.
Trend Nr. 4: KI-basiertes ROM definiert Simulations- und Designprozesse neu
Mit der wachsenden Komplexität ingenieurtechnischer Herausforderungen gewinnt KI-basiertes Reduced Order Modeling (ROM) an Bedeutung. Es schließt die Lücke zwischen detaillierten, physikalisch fundierten Simulationen und dem Bedarf an schneller Design-Exploration, Optimierung und Echtzeitsimulation. KI-basiertes ROM ermöglicht Modelle, die sowohl recheneffizient sind als auch hohe Genauigkeiten erzielen.
Dabei werden komplexe, physikbasierte Modelle auf ihre wesentliche Dynamik reduziert – mithilfe neuronaler Netze oder anderer KI-Architekturen. Dies ermöglicht es Ingenieuren, Simulationen und Optimierungen schneller durchzuführen, was die Echtzeitanalyse komplexer Systeme ermöglicht. Beispiele für KI-basiertes ROM sind ein Black-Box-KI-Modell, das allein aus den Eingabe-Ausgabe-Daten aus detailgetreuen Simulationsmodellen lernt, oder ein physikinformiertes Hybridmodell, das physikalisches Expertenwissen integriert. Letzteres benötigt weniger Trainingsdaten und generalisiert besser, das heißt es liefert zuverlässigere Vorhersagen für verschiedene Eingangssignale und Parameterwerte. Die Einsatzbereiche für ROM sind vielfältig: von Batteriemanagementsystemen (BMS) im Automotive-Bereich über die Vorhersage von aerodynamischen Kräften und Strukturreaktionen in der Luft- und Raumfahrttechnik bis hin zu Prognosen über die Leistungsfähigkeit von Anlagen im Energiesektor.
Trend Nr. 5: Kanalmodellierung erhält ein GenAI-Upgrade
Wireless-Ingenieure untersuchen zunehmend den Einsatz großer Sprachmodelle (LLMs) in ihren Workflows und Designs, etwa um komplexe Funkumgebungen leichter managen zu können. Ein zentraler Prozess, der von der Integration von LLMs profitieren kann, ist die Kanalmodellierung, die mittlerweile ein wesentlicher Prozess für Multi-User-MIMO- und Beamforming-basierte Systeme ist. GenAI kann helfen, realistischere und besser umsetzbare Kanalmodelle durch Untersuchung komplexer Szenarien zu erstellen, die bisher kaum simulierbar waren.
Auch wenn LLMs Funktionen der physikalischen Schicht wie Beam Steering noch nicht direkt steuern können, unterstützen sie bereits höherstufige Entscheidungen, die das Verhalten der HF-Technik beeinflussen. Fortschritte bei ressourcenschonenden GenAI-Modellen und KI-nativen Architekturen ebnen den Weg für skalierbare, edge-taugliche Anwendungen. Für Entwickler drahtloser Systeme entsteht damit die Aufgabe, die Performance der physikalischen Schicht mit KI-gesteuerter Orchestrierung und Entscheidungsfindung in Einklang zu bringen.
Der Weg in die Zukunft für KI und Wireless Engineering
Die Bewältigung neuer technischer und sicherheitsrelevanter Herausforderungen erfordert interdisziplinäre Zusammenarbeit und sorgfältiges Systemdesign. Indem sich Ingenieurteams an diese Veränderungen anpassen, können sie Komplexitäten besser beherrschen sowie leistungsfähigere und robustere technische Systeme für die Zukunft entwickeln.
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