KI im All
Im Interview spricht James Eggleston, Head of Ground Segment Architecture, Data & AI Section (OPS-GAA), European Space Operations Centre (ESOC) mit der TREND REPORT Redaktion über die Bedeutung von KI und ML für die Raumfahrt.
James, was bedeutet KI und ML für die Raumfahrt?
Für Raumfahrtsysteme:
Die Integration von KI in das Raumfahrtsegment wird wesentlich intelligentere Satellitenlösungen ermöglichen – derzeit müssen wir (im Allgemeinen) zunächst alle Daten herunterladen, um sie am Boden zu verarbeiten und zu analysieren – dies ist ein Engpass – mit KI im Weltraum können Schlüsseldaten identifiziert und höherwertige Daten heruntergeladen werden – dies führt zu weniger Verarbeitungsaufwand, reaktionsschnelleren Systemen usw. KI ermöglicht auch Konstellationen und Flotten von Raumfahrzeugen – KI erhöht die Möglichkeit für Raumfahrzeuge, sich selbst zu organisieren und wichtige Aufgaben neu zu planen, ohne die Missionsleistung zu verringern.
Für den Betrieb:
KI ist ein wichtiger Faktor für die Aktualisierung der Art und Weise, wie Raumfahrtmissionen betrieben werden. KI bietet neue Mechanismen für a) die Automatisierung in und um die bestehenden Prozesse von Raumfahrtmissionen b) die Entwicklung neuer innovativer Analysen und Lösungen zur Verbesserung der Prozesse von Raumfahrtmissionen.
Raumfahrtmissionen werden größtenteils mit Systemen und Konzepten betrieben, die aus den vergangenen Jahrzehnten stammen. Typischerweise basieren die Prozesse auf spezialisierten Systemen, die mit starker menschlicher Interaktion betrieben werden. Während diese Systeme für herkömmliche Missionen sehr leistungsfähig sind, gibt es ein Skalierungsproblem, das durch das Volumen der neuen Missionen und auch durch die neue Art der Reichweite verursacht wird.
Inwieweit verändern die neuen Technologien Satelliten und deren zukünftige Sicherheit?
Als neue Technologien bieten KI und ML neue Herausforderungen – zum Beispiel auch neue Angriffsmöglichkeiten. Insbesondere besteht die Gefahr, dass Angreifer Datenquellen ausspähen, die zum Training von KI-Algorithmen verwendet werden.
Ein weiteres Problem ist die Fähigkeit des Menschen, die Entscheidungsprozesse von KI-Lösungen zu verstehen und ihnen zu folgen – es besteht die Gefahr, dass Menschen beginnen, KI-gesteuerten Entscheidungen zu vertrauen oder sich auf sie zu verlassen, selbst in Situationen, in denen die Lösung nicht über den grundlegenden Hintergrund verfügt, um den Punkt vollständig anzugehen.
Eine Schwierigkeit beim Einsatz von KI im Raumfahrtsegment besteht darin, dass KI in der Regel ressourcenintensiv ist und die Flugtechnologien in der Regel mehrere Jahre hinter den am Boden verfügbaren Technologien zurückliegen.
Wie und wo wird bei der ESA am Thema KI geforscht?
Speziell für den Betrieb untersuchen wir die Anwendung von KI-Technologien wie Large Language Models, Zeitreihenvorhersagen und Lösungsplanung und -optimierung. Generell wollen wir KI im gesamten Spektrum unserer Betriebsprozesse einsetzen, aber zunächst konzentrieren wir uns auf die Missionsvorbereitung, Systemtests und -validierung, den Zustand von Satelliten, den Betrieb von Raumfahrzeugen und Bodeneinrichtungen sowie die Planung von Missionen und Bodenstationen.
ESA-weit wurde ein Ansatz und eine Plattform für den Einsatz von KI in Raumfahrtsystemen definiert.
Welche Forschungskooperationen sind Ihnen dabei wichtig?
Wir arbeiten mit der europäischen Industrie und der akademischen Welt zusammen, um neue Technologien und deren Anwendung in neuen Bereichen zu definieren oder um Wege zur Lösung bestehender Probleme zu finden. Wir tauschen uns auch regelmäßig mit unseren internationalen Kollegen aus, z. B. mit der NASA und dem JPL, um unsere einschlägigen Erfahrungen zu teilen.
Welche aktuellen Projekte liegen Ihnen besonders am Herzen?
Die Anwendung von Wissensgraphen und großen Sprachmodellen erweist sich als besonders attraktiv für die Nutzer – ich denke, vor allem, weil die bestehenden Systeme die Informationen auf eine Reihe von Quellen verteilen und einen sehr großen Umfang, eine große Bandbreite, einen sehr unterschiedlichen Technologiestil usw. haben – was zu Frustration bei unseren Betreiberteams führt und die Integration und Mobilität neuer Mitarbeiter und Auftragnehmer erschwert. Wir erwarten große Dinge, wenn wir die Möglichkeiten der generativen KI integrieren.
Wie kommen wir zu mehr Nachhaltigkeit für unseren Planeten?
Raumfahrtsysteme mit KI an Bord könnten wesentlich besser in der Lage sein, uns vor lokalen Umweltproblemen zu warnen – schnellere Erkennung von lokalen Bränden, Umweltverschmutzung, Naturkatastrophen usw. durch Erkennung von Problemen im Weltraum und automatische Konzentration der Systemaufmerksamkeit auf diese.
Auch globale Umweltprobleme können durch koordinierte Weltraumkonstellationen besser verfolgt werden, aber eine Koordinierung auf höherer Ebene erfordert höhere Fähigkeiten, wie etwa KI.
James Eggleston
Zur Person:
James Eggleston arbeitet für die Europäische Weltraumorganisation im Europäischen Weltraumkontrollzentrum in Darmstadt, Deutschland. Er ist Leiter der Abteilung Ground Segment Architecture, Data & AI in der Abteilung Ground Engineering and Innovation. Die Abteilung ist für die Verwaltung von Systemen und Supportaktivitäten verantwortlich, die für die Softwarearchitektur des Bodensegments, die Datenarchitektur und Systeme der künstlichen Intelligenz erforderlich sind.
James ist außerdem Projektmanager des KI- und Datenarchitekturprojekts am ESOC, das die Ergebnisse von rund 20 von OPS durchgeführten Aktivitäten zur künstlichen Intelligenz und Datengrundlage koordiniert, um die Fähigkeiten und damit die Wirkung von Lösungen der künstlichen Intelligenz am ESOC und in anderen Ländern zu maximieren der europäischen Raumfahrtindustrie.
Er verfügt über 25 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Bodensystemen, die mehrere Missionen und Anwendungsfälle unterstützen können; Eine solche Software-Infrastruktur wird von allen ESA-Missionen wiederverwendet, um Flugsteuerungssysteme für alle unsere ESA-Raumfahrzeuge auf effektive Weise bereitzustellen, indem das Risiko verringert, die Zeitpläne optimiert und die Betriebsteams maximal vertraut sind.
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