Wenn KI für Testdaten kommt, verstärkt sich die Standardisierung

21. Mai 2026 Dr. Ralf Nörenberg
21. Mai 2026 - Dr. Ralf Nörenberg

Eine neue Perspektive von HighQSoft auf KI und ASAM ODS

HighQSoft hat einen perspektivischen Beitrag veröffentlicht, in dem argumentiert wird, dass ASAM ODS die architektonische Grundlage ist, die KI-Agenten benötigen, um in regulierten Testumgebungen nützlich zu sein. Ausgangspunkt ist eine Frage, die in Kundengesprächen und Standardisierungsgremien immer wieder auftaucht, nämlich ob ein deterministischer Datenstandard noch von Bedeutung ist, wenn große Sprachmodelle Rohdateien direkt lesen können.
Der Autor kommt zu dem Schluss, dass es sich bei dem Standard nicht um eine Legacy-Infrastruktur handelt, die man aus Gewohnheit verteidigen sollte, sondern um das Chassis, das KI benötigt, um in der Automobil-, Seefahrt- und Batterievalidierung einen Mehrwert zu schaffen. Kosten im Unternehmensmaßstab, Halluzinationen über Kalibrierungskoeffizienten, Reproduzierbarkeitsverpflichtungen nach ISO 9001 und dem EU-KI-Gesetz, semantische Integrität bei der Benennung von Signalen und Toolkonformität für MATLAB, DIAdem, Concerto, Spark und Python weisen alle auf die gleiche Schlussfolgerung hin. KI braucht eine strukturierte Ebene unter ihr.

Der Artikel zeigt dann, wie der Stack von HighQSoft AI bereits in den Standard einbindet. Der MCP Server verbindet Claude und ChatGPT über HQL mit ASAM ODS. Merlin AI erweitert das gleiche Muster auf die Zusammensetzung von Analysepipelines. MoMa AI aus dem AEOPT-Forschungsprojekt generiert Importer-Mappings aus Beispieldaten, so dass eine neue Messquelle innerhalb weniger Stunden abfragbar wird.

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AI und ASAM ODS / AI für die Analyse von Messdaten

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