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Das Weltraumkommando der Luftwaffe ist in den Dienst gestellt und somit ist auch der Weltraum ein Wirkraum für die Bundeswehr.

Zu einem aussagekräftigen Weltraum-Lagebild für ein handlungsfähiges Lagezentrum gehören auch Wettervorhersagen und Kollisionswarnungen. Diese bereiten zum Beispiel Satelliten auf das berechnete Wetter vor und können Flugobjekte vor Kollisionen im Weltraum warnen.

Um das zu optimieren, erprobt der Cyber Innovation Hub der Bundeswehr momentan ein KI-Analysetool zur Weltraum-Wettervorhersage und eine KI-Anwendung zur Kollisionswarnung.

Gemeinsam mit dem Data Analytics Team der BWI GmbH ist er hierzu in einem „Team-of-Teams“ Ansatz mit dem Systemzentrum 25 für das Weltraumlagezentrum der Luftwaffe aktiv. Beide Analysetools basieren auf Machine Learning-Methoden.

Bei der Weltraumwettervorhersage soll die KI die Instrumente und Sensoren ersetzen, die das Wetter normalerweise messen. Diese Datenströme und Quellen werden maschinell aufbereitet und analysiert, sodass die KI die Datenmuster dabei lernt. Wenn dann einer oder mehrere Sensoren ausfallen, gibt die KI dementsprechend die fehlenden Werte wieder, die sie erlernt hat und nicht die eigentlich gemessenen. Somit bleibt das Weltraumlagezentrum handlungsfähig und kann zum Beispiel Satelliten auf deren Umlaufbahn auf das berechnete Wetter vorbereiten.

Die zweite KI-Anwendung soll vor Kollisionen im Weltraum warnen. Hierzu analysiert sie künftig Flugbahnen von unbekannten Objekten wie Satelliten und Weltraumschrott. Damit werden Muster in deren Bahnbewegung mit maschinellen Lernverfahren gefunden. Ziel ist es, Bahnen von unbekannten Low Earth Orbit (LEO)-Objekten so genau wie möglich zu bestimmen, um präzise Kollisionsanalysen durchzuführen. Parallel sollen diese Objekte in einem Katalog gesammelt und wieder identifizierbar gemacht werden.

Josefine Neuschäffer