Dieses Papier führt die Fähigkeitssteuerung als grundlegende architektonische Ebene für autonome Systeme ein und definiert, wie Systemfähigkeiten über ihren Lebenszyklus spezifiziert, autorisiert und kontrolliert werden. Es etabliert ein fähigkeitszentriertes Steuerungsmodell, das explizit adaptives und lernbasiertes Systemverhalten adressiert, um sicherzustellen, dass KI-gesteuerte Fähigkeiten kontrollierbar, prüfbar und mit vordefinierten Betriebs- und Sicherheitsanforderungen in Einklang bleiben. Verwandte Arbeiten: - A Governance Architecture for Safe and Bounded Autonomous Systems- Capability Lifecycle Governance in Autonomous Systems- Non-Bypassable Execution Control in Autonomous Systems- Safety-Bounded Autonomy in Distributed Autonomous Systems Autonome Systeme integrieren zunehmend KI-Fähigkeiten, die in dynamischen und sicherheitskritischen Umgebungen operieren. Da verteilte Systeme und Roboterflotten skalieren und lernbasiertes Verhalten in realen Kontexten eingesetzt wird, werden traditionelle Steuerungsansätze – basierend auf statischer Konfiguration oder implizitem Systemverhalten – unzureichend, um eine sichere Fähigkeitsbereitstellung und betriebliche Compliance zu gewährleisten. Dieses Papier schlägt eine fähigkeitsgesteuerte Systemarchitektur vor, in der alle ausführbaren Aktionen aus explizit definierten und autorisierten Fähigkeiten abgeleitet werden müssen. Der Rahmen führt ein lebenszyklusbasiertes Fähigkeitsmanagementmodell ein, das eine kontrollierte Spezifikation, Validierung, Autorisierung, Aktivierung, Überwachung und Widerruf von Fähigkeiten über autonome Systeme hinweg ermöglicht. Die Fähigkeitssteuerung arbeitet unabhängig von Ausführungssteuerungsmechanismen und erzwingt das Systemverhalten nicht direkt. Stattdessen definiert sie den zulässigen Fähigkeitsraum, innerhalb dessen Ausführungssteuerungsmechanismen operieren. Dies schafft eine klare architektonische Trennung zwischen Fähigkeitsdefinition (was erlaubt ist), Ausführungssteuerung (was ausgeführt wird) und Laufzeitsicherheit (was sicher ist). Die Architektur führt ein formales Fähigkeitssteuerungsmodell ein, das ein Lebenszyklus-Statusmodell, eine Autorisierungsfunktion und eine strukturierte Darstellung von Fähigkeitsbeschränkungen umfasst. Dies ermöglicht eine konsistente Steuerung von Fähigkeiten über verteilte Systeme und Multiagentenumgebungen, einschließlich koordinierter Fähigkeitsverwaltung auf Flottenebene. Durch die Strukturierung des Fähigkeitsmanagements als explizite und durchsetzbare architektonische Ebene ermöglicht der Rahmen eine skalierbare Steuerung KI-gesteuerter Systeme bei gleichzeitiger Wahrung von Richtlinienkonformität, Betriebskohärenz und Sicherheitsanforderungen in dynamischen Umgebungen. Die Architektur kann durch verschiedene systemebene Mechanismen realisiert werden, einschließlich softwarebasierter Steuerungslogik, hardwaregestützter Durchsetzung oder verteilter Steuerungsstrukturen. Die Formulierung bleibt absichtlich implementierungsagnostisch und konzentriert sich auf architektonische Prinzipien statt auf spezifische technische Realisierungen. Die Arbeit trägt zum aufkommenden Schnittpunkt von Architektur autonomer Systeme, KI-Steuerung und Cyber-Physical Systems Engineering bei und bildet eine Grundlage für skalierbare Steuerung lernfähiger autonomer Systeme. Diese Arbeit ist Teil eines breiteren Forschungsprogramms zu Steuerung und Ausführungssteuerung in autonomen Systemen, einschließlich Fähigkeitsverwaltung, sicherheitsbegrenzter Autonomie und nicht-umgehbarer Ausführungssteuerungsarchitekturen.
Andreas Blumer (Sat,) untersuchte diese Fragestellung.