Unbekannte Anomalien erkennen: Künstliche Intelligenz für den Weltraum

SONATE-2 im Orbit: Visualisierung des neuen technologischen Testsatelliten für hochautonome Nutzlasten und künstliche Intelligenz. Bildnachweis: Hakan Kayal / Universität Würzbur

Aufbau eines Satelliten mit künstlicher Intelligenz, der im Weltraum an Bord ausgebildet wurde: Für dieses Projekt erhält Professor Hakan Kayal aus Würzburg 2,6 Millionen Euro vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie.

Plötzlich waren kreisförmige Löcher auf der Oberfläche von sichtbar März das gab es vorher nicht. Auf den Fotos von SaturnAuf dem Mond Enceladus wurden Geysire entdeckt, die mächtige Dampfbrunnen in den Weltraum projizieren. Und in Bildern, die der Marsrover Curiosity auf die Erde geschickt hat, wurden Strukturen entdeckt, die versteinerten Würmern ähneln.

Alle diese Phänomene, von denen einige vorübergehend erscheinen, wurden zufällig entdeckt. Oder weil Menschen lange Zeit gebraucht haben, um Bilder von Planeten um die Erde zu sichten. „Technologien für künstliche Intelligenz würden es einfacher machen, bisher unbekannte Anomalien zu erkennen“, sagt Hakan Kayal, Professor für Weltraumtechnologie an der Julius-Maximilians-Universität (JMU) Würzburg in Bayern.

Die Wissenschaft steht noch am Anfang

Künstliche Intelligenz (KI) in der Astronautik einsetzen? Laut Professor Kayal steckt die Wissenschaft in diesem Bereich noch in den Kinderschuhen: „Es gibt nur eine Handvoll Projekte in diesem Bereich.“

Wenn eine KI verwendet wird, um unbekannte Phänomene zu erkennen, muss sie zuerst trainiert werden. Er muss von dem, was bekannt ist, „gefüttert“ werden, um das Unbekannte erkennen zu können. „Es gibt bereits Satelliten, die mit KI arbeiten. Ihre KI wird auf der Erde trainiert und dann in die Umlaufbahn geschickt. Wir haben jedoch andere Projekte: Wir wollen KI an Bord eines kleinen Satelliten unter räumlichen Bedingungen trainieren “, erklärt der JMU-Professor.

Dieses Projekt ist ehrgeizig, aber erreichbar: „Miniaturisierte Computersysteme werden immer leistungsfähiger. Und wir nehmen uns Zeit für das KI-Training. Ein Lernprozess im Orbit kann daher mehrere Tage dauern. „“

Interplanetare Missionen als langfristiges Ziel

Aber warum sollte man KI-Training in den Weltraum übertragen, auf Miniaturcomputer? Was wäre mit Mainframe-Computern auf der Erde viel einfacher zu erreichen? Dies liegt daran, dass Hakan Kayal eine klare Vision für die Zukunft hat. Er möchte kleine Satelliten mit KI nicht nur zur Beobachtung der Erde, sondern auch für interplanetare Missionen einsetzen – um neue außerirdische Phänomene zu entdecken, möglicherweise sogar Spuren außerirdischer Intelligenz.

„Sobald Sie interplanetar werden, wird die Kommunikation mit dem Satelliten zu einem Engpass“, erklärt der Professor. Mit zunehmender Entfernung von der Erde dauert die Datenübertragung länger. „Sie können nicht immer wieder Daten hin und her senden. Deshalb muss die KI in der Lage sein, autonom auf dem Satelliten zu lernen. Und er sollte nur relevante Erkenntnisse auf die Erde zurückbringen. „“

Start in die Umlaufbahn für 2024 geplant

Kayals Team um Projektmanager Oleksii Balagurin wird diese Technologie auf dem kleinen SONATE-2-Satelliten implementieren und im Orbit testen. Das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie fördert das Projekt mit 2,6 Millionen Euro. Das Projekt begann am 1. März 2021; Der Satellit soll im Frühjahr 2024 in die Umlaufbahn gebracht werden. Die Mission dort soll ein Jahr dauern.

Der kleine Satellit in Würzburg wird ungefähr die Größe eines Schuhkartons haben (30x20x10 Zentimeter). Die Kameras nehmen Fotos in verschiedenen Spektralbereichen auf und haben die Erde im Blick. Die Bilddaten werden an die integrierte KI übertragen, die die Objekte automatisch erkennt und klassifiziert. Die Technologie wird zunächst ausgiebig auf der Erde getestet, bevor sie später möglicherweise interplanetar reisen kann. Hakan Kayal hat diese zukünftige Mission namens SONATE-X bereits fest in seinem Forschungsplan verankert – das X steht für Alien.

Studenten können zusammenarbeiten

SONATE-2 wird weitere innovative und hoch autonome Funktionen an Bord haben. Im Vergleich zum vorherigen SONATE-Satelliten wird das Sensordatenverarbeitungssystem weiter miniaturisiert und energieeffizienter gestaltet. Darüber hinaus gibt es neue Arten von Satellitenbuskomponenten, wie beispielsweise verbesserte Sternsensoren für die autonome Lageregelung. Die Kameras erfassen und zeichnen nicht nur statische Objekte auf, sondern auch kurze und vorübergehende Phänomene wie Blitze oder Meteore.

Das SONATE-2-Team besteht aus zehn Personen. Die Studierenden können auch teilnehmen – als Assistenten oder im Rahmen von Bachelor- und Masterarbeiten. Die Ausbildung der nächsten Generation in dieser Spitzentechnologie hat ihren Platz im Projekt. Zusätzlich zu ihren Informatikprogrammen bietet die JMU einen Bachelor- und Masterstudiengang in Luft- und Raumfahrt sowie einen Masterstudiengang in Satellitentechnologie an.

Das Projekt SONATE-2 wird vom Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) mit Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi) auf der Grundlage eines Beschlusses des Deutschen Bundestages (FKZ 50RU2100) gefördert.

Das vorherige SONATE-Projekt

Der neue Nanosatellit SONATE-2 baut auf einem früheren erfolgreichen Projekt auf, dem Satelliten SONATE, der ebenfalls vom Kayal-Team entwickelt und gebaut wurde und ebenfalls vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie finanziert wird.

Förderung: Deutsches Luft- und Raumfahrtzentrum DLR, Bundesministerium für Wirtschaft und Energie