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Simulationen der Raumfahrt

Zurück zu den Anwendungen der Gegenwart. Rechenkraft reist zwar noch nicht durch Raum und Zeit, kann aber beispielsweise bei der Stabilisierung von Raketen in der Startphase helfen, denn die ist für Raketen in der Regel am heikelsten. Faustino Gomez, ein ehemaliger Mitarbeiter in Schmidhubers Team, hat beispielsweise versucht, selbstlernende neuronale Netzwerke bei der Steuerung der Interorbital Systems RSX-2 einzusetzen, einer kleinen suborbitalen Rakete mit vier kleinen Flüssigkeitstriebwerken als Besonderheit. In der Regel werden Höhenraketen aus Kostengründen lediglich mit Leitwerken stabilisiert. Sie bedeuten allerdings zusätzliches Gewicht und Widerstand und gehen daher auf Kosten der erreichbaren Flughöhe. Deswegen ließ Gomez die Rakete mit verschiedenen Leitwerksgrößen und außerdem ganz ohne Leitwerk fliegen, gesteuert lediglich durch drosselbaren Schub der vier Triebwerke. Tatsächlich stieg die Rakete ohne Leitwerke 20 Kilometer höher auf als die anderen Varianten - allerdings nur virtuell, denn es handelte sich um eine Simulation.

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Computergestützte Flugsteuerung ist schon seit den Gemini-Missionen im Einsatz, und auch für die Mondladung wurde mit viel Aufwand am MIT der Apollo Guidance Computer entwickelt (berühmt-berüchtigt ist allerdings die Fehlermeldung des überlasteten Autopiloten während der Apollo 11-Landung, so dass Neil Armstrong am Ende selber den Steuerknüppel übernahm). Neu ist, dass sich das Kontrollsystem die Kenntnisse über das Verhalten der Rakete ohne große Vorgaben selbst aneignet, was es vor allem für weniger üppig ausgestattete Unternehmungen als die der Nasa interessant macht.

Die amerikanische Raumfahrtbehörde kann hingegen auf die Rechenkraft von Supercomputern zurückgreifen und auf Software, welche die kritischen Momente eines Flugs darstellt. Am Ames Research Center, im Herzen des Silicon Valley, steht der Supercomputer Pleiades und rechnet mit fast sechs Petaflops die anspruchsvollsten Aufgaben von Astronomie und Raumfahrt durch. Dazu gehören akademische Fragestellungen wie das Verhalten dunkler Materie innerhalb von Galaxien und das Verhalten von ausgebrannten Boostern, wenn sie sich von der Hauptstufe einer Rakete trennen. Unter anderem haben die Ames-Wissenschaftler eine preisgekrönte Software geschrieben, Pegasus 5, die sogenannte Overset Grids berechnet. Das sind zahllose Oberflächen abbildende virtuelle Gitter oder Raster, die zugleich deren unterschiedliche Eigenschaften abbilden.

Für diese hochkomplexe und fehleranfällige Aufgabe musste die Nasa in der Vergangenheit ganze Mannjahre einkalkulieren. Sie sind aber Voraussetzung, um später die Strömungsverhältnisse an komplexen Oberflächen zu berechnen (Pegasus-5-Dokumentation und Basisinformation zu Overset Grids). Sie wird nicht nur von der Nasa, sondern auch von privaten Raumfahrtunternehmen wie SpaceX und Sierra Nevada Corporation verwendet. Pegasus ist nur eine von vielen Anwendungen, die den Raumfahrern inzwischen zur Verfügung stehen. Wer beispielsweise eine kleine Cube-Sat-Konstellation betreiben will, muss die komplizierte Steuerungssoftware nicht selbst schreiben - er kauft sie einfach. Zahlreiche Software-Startups haben die Raumfahrt als Nische entdeckt und bieten Spezialsoftware für Raumfahrzeuge an, Betriebssysteme, Telemetrie sowie Kommunikationssoftware und Dokumentation - alles eine Frage des Preises.

Vom Raumfahrtunternehmen zum Digital-Business

Doch handelt es sich bei all diesen Entwicklungen zweifellos um digitale Hilfsprodukte, die Raumfahrt leichter machen. Sie sind nicht ihr Beweggrund. Raumfahrt, wie wir sie kennen, hat bisher im Wesentlichen drei Motive, wissenschaftliche, militärische und kommerzielle. Letztere waren jahrzehntelang geprägt durch Kommunikationssatelliten im geostationären Orbit, Wettervorhersage und Standortbestimmung. Doch die kleine Cube-Sat-Revolution hat für weitere, stark wachsende Geschäftsmodelle gesorgt. Hier kommen die selbstlernenden Netzwerke wie die von Schmidhuber bereits heute zum Einsatz. Allerdings nicht als raumfahrende Spezies, sondern als Mustererkennung bei der Auswertung von Satellitenbildern. Die enormen Fortschritte auf diesem Gebiet in den vergangenen zehn Jahren haben dazu geführt, dass zahlreiche Unternehmen gegründet wurden, die versuchen, diese Fähigkeiten in bare Münze zu verwandeln.

"Noch vor sechs Jahren haben wir uns nicht vorstellen können, wie viel Fortschritte wir bei der Bilderkennung machen würden", sagt Robbie Schingler, Mitgründer von Planet. Das in San Francisco ansässige Unternehmen mit Präsenz in Berlin baut und betreibt etwa 200 Satelliten, laut Planet die größte private Satellitenflotte der Welt. Die Kameras ihrer Klein- und Kleinstsatelliten können teilweise Objekte von 80 Zentimeter Größe erkennen. Die sich quasi überschlagende Entwicklung beim Maschinenlernen hat Planet ein deutlich ambitionierteres Ziel ins Auge fassen lassen als geplant.

Ursprünglich wollte Planet die Erde einmal täglich ablichten. Aber Kunden haben per se kein Interesse an Bildern, sondern lediglich an den Informationen, die sie enthalten. Daher hat sich Planet von einem Unternehmen, das nur Bilder aufnimmt, zusätzlich zu einem gewandelt, das sie auswertet - eine Wandlung vom Satellitenbetreiber zum Digitalunternehmen. "Über die Mustererkennung sollen die Maschinen in Zukunft erkennen, ob eine Landschaft auf einem Bild dünn oder dicht besiedelt ist, indem es die Anzahl der Gebäude zählt. Es ist, als würden wir die physische Welt digitalisieren und sie durchsuchbar machen. Und je mehr Bilder wir machen, desto besser werden die Algorithmen und die Qualität der Objekterkennung."

Nun ist das seit Google Streetmaps an sich scheinbar nichts Neues. Besonders sind allerdings die räumliche und zeitliche Dimension und der Automatisierungsgrad. Dazu kommen - unter anderem - Geschäftsmodelle, die unter anderem Spire verfolgt: die Auswertung von Schiffsdaten und neue Methoden für die Wettervorhersage durch die Auswertung von GPS-Signalen, die den riesigen Markt der Wetterbeobachtung aufmischen.

Wie fortgeschritten der digitale Erkennungsprozess ist, demonstriert ein anderes bedeutendes Unternehmen: Spacehow. Es ist bekannt dafür, dass es für die Finanznachrichtenagentur Bloomberg die Daten für wirtschaftliche Indices liefert, die von Satelliten gewonnen und mit intelligenter Software ausgewertet werden. Der sogenannte Africa Night Light Index beispielsweise soll die wirtschaftliche Entwicklung zahlreicher afrikanischer Länder abbilden, die wegen Datenmangel sonst nur schwer zu erfassen ist.

Der Gedanke dahinter: Die wirtschaftliche Prosperität und damit auch die Entwicklung lässt sich über das Licht erfassen, das in den betreffenden Ländern nachts emittiert und von Satelliten aufgenommen wird. Mit dem gleichen Verfahren lassen sich die Ölreserven ganzer Länder errechnen, indem man Zahl und Füllstand von Tanklagern ermittelt (über den Schattenwurf der Tankabdeckungen, die mit unterschiedlichen Pegelständen sinken oder steigen). Auch die Umsatzprognosen großer Einzelhandelsunternehmen lassen sich extrapolieren, indem man die Zahl der Autos auf ihren Parkplätzen über die Zeit zählt. Die Zahl denkbarer Anwendungen mit digitaler Bildauswertung steigt unablässig und es ist kein Ende in Sicht.

 KI wird einmal mit Lichtgeschwindigkeit reisenSymbiose von digitaler Intelligenzija und Kapital 
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SDJ 05. Apr 2018 / Themenstart

Toller Artikel, danke dafür! Das hat bei mir direkt den Drang nach einer Veränderung...

spitfire_ch 04. Apr 2018 / Themenstart

Ich ebenfalls, danke!

dp2419 27. Mär 2018 / Themenstart

Und wenn dann was schiefgeht, verhindert das daraus entstehende Kessler Syndrom das wir...

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