Intelligent Systems Engineering (ISE) ist ein Oberbegriff für eine Vielzahl von Ansätzen der Künstlichen Intelligenz (KI), darunter neuronale Netze, evolutionäre Algorithmen, modellbasierte Vorhersage und Steuerung, fallbasierte Diagnosesysteme, konventionelle Steuerungstheorie und symbolische KI. Der Begriff Intelligent Systems Engineering wird am häufigsten im Zusammenhang mit KI verwendet, die auf spezifische industrielle Herausforderungen wie die Optimierung eines Prozessablaufs in einer Zuckerfabrik angewendet wird. Diese Art des Engineerings bezieht sich eher auf die Schaffung einer kurzfristigen, marktfähigen KI mit engen Aufgabenbereichen als auf einer langfristigen, flexiblen, im Allgemeinen intelligenten KI.
In einer Reihe von Ländern gibt es Universitätsabteilungen mit dem Schwerpunkt Intelligent Systems Engineering. Sowohl die Terminologie als auch die allgemeine Philosophie des ISE entstammen einer Mischung aus Maschinenbau, Elektrotechnik und Informatik. ISE-Programme gibt es häufig in Maschinenbauabteilungen.
Intelligente Systeme sind normalerweise dazu gedacht, in industriellen Prozessumgebungen mit Robotik gekoppelt zu werden, obwohl es sich möglicherweise um Diagnosesysteme handelt, die nur mit passiven Sensoren verbunden sind. Intelligente Systeme sollen anpassungsfähig sein, um Probleme mit minimalem menschlichem Aufwand so kreativ wie möglich zu lösen. Das Feld hat erhebliche Investitionen sowohl vom privaten Sektor als auch vom Militär erhalten.
Intelligente Systeme folgen im Allgemeinen einer Abfolge von Ereignissen, um ein potenzielles Problem zu diagnostizieren und zu beheben. Zuerst identifiziert und definiert das System das Problem. Dann identifiziert es Bewertungskriterien, die auf die Situation anzuwenden sind, und verwendet diese, um eine Reihe von Alternativen für das Problem zu generieren.
Es erfolgt eine iterative Suche nach einer Lösung und Bewertung möglicher Lösungen, bis eine Auswahl und Empfehlung getroffen wird. Dann wird die Lösung, manchmal mit menschlicher Zustimmung, implementiert. Intelligente Systeme entlasten den Menschen und lösen automatisch die einfachsten der vielen Tausend Probleme, die in industriellen Prozessumgebungen auftreten.
Intelligent Systems Engineering zielt darauf ab, Sensornetzwerke zu schaffen, die nicht nur numerische Messwerte erfassen, sondern auch als virtuelle Beobachter fungieren, Sinnesdaten integrieren und Verallgemeinerungen vornehmen. Da unsere technologische Infrastruktur immer komplexer wird, begrüßen viele Arbeitnehmer künstliche Unterstützung bei der Diagnose und Lösung von Problemen.