Foto: Ashim D’Silva / Unsplash

Die Zukunft entwickeln

Künstliche Intelligenz ist überall – auch in der Luftfahrt. 
Aber was genau realisieren Informatiker in ihren KI-Projekten?

 

Datendompteur

»Gemeinsam mit Kollegen entwickle ich eine Big Data Architektur zur Speicherung und Auswertung großer Datenmengen. Dazu gehört es, neue Tools und Applikationen zu evaluieren und in die Unternehmensumgebung einzuführen. Derzeit arbeite ich an einem Projekt zu ›Predictive Quality‹: Ein häufiges Problem bei der Fertigung von Turbinenbauteilen ist, dass wir erst Tage oder Wochen später wissen, ob das entsprechende Teil gut geworden ist, oder nachgebessert werden muss. Mit ›Predictive Quality‹ versuchen wir, frühzeitig die Qualität zu beeinflussen und Ausschuss zu vermeiden. Um während der Fertigung eine Aussage über die zu erwartende Qualität eines Bauteils zu erhalten, muss ich als Informatiker einen soliden Datenverarbeitungsprozess entwickeln – von der Aufzeichnung der Daten bis hin zur Analyse. Dazu ist eine komplizierte und tragfähige Architektur vonnöten, um die in der Maschine entstehenden Datenmengen zu sammeln, zu konsolidieren, zu korrelieren und auswertbar zu machen. Die große Herausforderung ist dabei zum einen das Handling und zum anderen die schnelle Auswertung dieser riesigen Datenmengen.«
Carsten Bein, Data Engineer bei MTU Aero Engines

Moon Village

Die europäische Weltraumorganisation ESA hat die Vision, eine Basisstation auf dem Mond zu errichten. Dabei sollen Roboter teilweise direkt mit den Astronauten – nach dem Konzept der ›sliding autonomy‹ – zusammenarbeiten. Hierbei wird zwischen reiner Teleoperation bis hin zu kompletter Autonomie unterschieden. Die Roboter sollen aus der Unterstützung der Menschen lernen und so immer autonomer agieren können. Durch die Entwicklung von Basistechnologien zur Verhaltensoptimierung, automatischer Anpassungen an Hardwareänderungen und dem Lernen aus der Interaktion mit Menschen soll die Roboterautonomie gesteigert werden.

KI auf dem Mars

Nach vier erfolgreichen Missionen mit Mars-Rovern will die NASA den Rover, der 2020 zum Mars starten soll, mit künstlicher Intelligenz ausstatten. Bisher steuerte die US-Raumfahrtbehörde die Mars-Rover von der Erde aus. Problematisch dabei waren die Verzögerungen von etwa einer Viertelstunde. Mithilfe der KI sollen die zukünftigen Rover selbstständiger arbeiten. Der Mensch wird den Erkundungsroboter fortan nur noch anleiten, die KI sorgt dann dafür, dass Statusmeldungen an die Erde gesendet werden. Für die NASA ist der Einsatz von KI übrigens nichts Neues: Bereits vor 20 Jahren wurde KI im ›Earth Observing One‹ (EO-1) verwendet. Künstliche Intelligenz hatte damals darüber entschieden, welche Daten die Bildsensoren des Erdbeobachtungssatelliten aufzeichnen.

Künstliche Luftfahrt

ZeroG, das Tochterunternehmen von Lufthansa Systems, entwickelt KI-Anwendungen, um den gehobenen Erwartungen der Kunden gerecht zu werden. Im Projekt ›Deep Turnaround‹ analysiert ein Algorithmus den Tournaround-Prozess, also die Phase zwischen Landung bis zum erneuten Start einer Maschine. Dabei werden alle Beteiligten in Echtzeit über den aktuellen Stand informiert. Bei Bedarf kann gegengesteuert werden, um eine pünktliche Abfertigung zu gewährleisten. Ein weiteres Projekt adressiert die Verbesserung des digitalen Passagier- erlebnisses: Ein KI-basiertes Prediction-Modell erkennt Wartezeiten an Flughäfen und plant die Zeit, die bis zum Gate benötigt wird. Zusätzlich lässt sich die Software bequem in bereits existierende Passagier-Apps integrieren.

Predictive Maintenance

Flüge verspäten sich oder fallen aufgrund mechanischer Probleme ganz aus. Ärgerlich, wenn das verhindert werden könnte: Mittels eines mehrstufigen Algorithmus ist es den Fluggesellschaften  möglich, Unterstützung zu erhalten, um solche Ausfälle nachhaltig zu verhindern. Aufgrund der historischen Daten eines Flugzeugs, wie vorangegangene Reparaturen, Auffälligkeiten vorheriger Wartungen, Serienfehler sowie Informationen zu den geflogenen Routen, können rechtzeitig Servicestopps eingelegt und entsprechende Wartungen sowie Reparaturen durchgeführt werden. Zudem besteht die Möglichkeit, Instandhaltungs- und Wartungsaufgaben mit Teilelieferung und -lagerung abzustimmen.


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