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multi-hAzard monitoring and earLy wARning systeM

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Künstliche Intelligenz weist einen sicheren Weg durch gefährliche Lufträume

Ein Prototyp eines mit künstlicher Intelligenz ausgestatteten Systems, das präzise Informationen über Naturereignisse wie Gewitter und Vulkanaschewolken liefert, könnte Flugzeugen helfen, Gefahren und Störungen zu vermeiden.

Verkehr und Mobilität icon Verkehr und Mobilität

Naturereignisse wie Gewitter und Vulkanaschewolken stellen für den Luftfahrtsektor ein ernsthaftes Sicherheitsproblem dar. Die Kosten für unwetterbedingte Störungen im Luftverkehr in ganz Europa wurden 2019 auf 2,2 Milliarden EUR geschätzt. Daneben können auch Aerosole und Gase, die durch Naturgefahren wie Waldbrände und Wüstenstaub entstehen, die Sicht stark einschränken und Triebwerke beschädigen. Selbst das Weltraumwetter – etwa der Sonnenwind – kann die Luftfahrt beeinträchtigen, indem es die Satellitenkommunikation stört und die Strahlenbelastung erhöht. „Das Problem für die Luftfahrt ist nicht, dass es an Informationen über solche Phänomene mangelt, sondern dass diese Informationen nicht detailliert genug sind“, erklärt ALARM-Projektkoordinator (multi-hAzard monitoring and earLy wARning systeM) Manuel Soler von der Universität Carlos III Madrid, Spanien. „Das Flugverkehrsmanagement und die Piloten brauchen mehr Genauigkeit. Sie müssen zum Beispiel wissen, wie hoch eine Vulkanfahne aus Asche und SO2-Gas aufsteigt. Die Vorausberechnung großer Gebiete, in denen Konvektion (mit entsprechender Gewitteraktivität) auftreten wird, ist relativ einfach; schwierig ist es, die Entwicklung des Gewitters selbst genau vorherzusagen, und zwar in einem bestimmten Gebiet, beispielsweise über einem Flughafen, und zu einem bestimmten Zeitpunkt.“

Vorhersagen für die Zukunft

Das ALARM-Projekt wurde im Rahmen des gemeinsamen Unternehmens SESAR finanziert, einer öffentlich-privaten Partnerschaft, die zur Modernisierung des europäischen Flugverkehrsmanagementsystems gegründet wurde. Es soll den Luftfahrtsektor durch die Entwicklung eines Prototyps für ein Überwachungs- und Frühwarnsystem für verschiedene Gefahren auf dieses Ziel hinführen. Zu diesem Zweck wurden nahezu in Echtzeit Daten von boden- und satellitengestützten Systemen gesammelt. Diese höchst detaillierten Informationen wurden dann verarbeitet und in Modelle zur Erkennung der Bewegung von Partikeln und Gasen, die von Naturgefahren und extremen Wettersituationen herrühren, eingespeist. „Der erste Schritt bestand darin, eine Art Schnappschuss des Geschehens zu erstellen“, fügt Soler hinzu. „Zu diesem Zweck haben wir Daten von erdnahen und geostationären Satelliten verknüpft, um die Partikel in der Atmosphäre überwachen und unterscheiden zu können. Dadurch konnten wir die Qualität der Informationen über Vulkanausbrüche, Sandstürme und Waldbrände verbessern.“ Der zweite Schritt bestand darin, Vorhersagemodelle zu entwickeln. Soler und sein Team wollten in der Lage sein, dem Luftfahrtsektor Vorhersagen von einer Stunde bis zu einem Tag im Voraus zu liefern. Ziel war es, diese Daten nutzbar zu machen: Das Flugverkehrsmanagement könnte diese Vorhersagemodelle nutzen, um während des Fluges Abweichungen vorzunehmen oder Flüge ganz neu zu planen. Um dies zu erreichen, wurde künstliche Intelligenz (KI) auf Beobachtungsdaten und historische Messungen angewendet. Der Prototyp des KI-Systems des Projekts „lernte“ aus früheren lokalen Vorhersagen und Wetterbeobachtungen, um die wahrscheinliche Entwicklung eines bestimmten Naturereignisses besser vorhersagen zu können. Auf diese Weise ließe sich zum Beispiel das Verhalten eines schweren Gewitters über einem Flughafen genau vorhersagen.

Klimatische Hotspots

Die Bereitstellung eines prototypischen Überwachungsdienstes in Echtzeit sowie von Prognoseinstrumenten für Gewitter, Vulkanausbrüche, Staubwolken und Weltraumwetter ist ein wesentlicher Erfolg des ALARM-Projekts. Anschauliche Beispiele wurden auf Flughäfen wie etwa in Brüssel und Mailand Malpensa durchgeführt, und die Alarmsystemplattform ist frei zugänglich. Das Projekt beschritt auch neue Wege, indem es sich auf den durch die Luftfahrt verursachten Klimawandel konzentrierte. „Bei ALARM haben wir die Umweltauswirkungen als zusätzliche Gefahr für den Luftverkehr erkannt“, so Soler. „Studien haben gezeigt, dass CO2- und Nicht-CO2-Emissionen aus dem Luftverkehr, wie NOx, Wasserdampf und Kondensstreifen, den Klimawandel negativ beeinflussen.“ Numerische Wettervorhersagen zusammen mit Funktionen zum Klimawandel wurden verwendet, um potenzielle vermeidbare klimatische Hotspots zu identifizieren und vorherzusagen. Dies könnte dazu beitragen, die negativen Auswirkungen des Luftverkehrs auf die Umwelt zu begrenzen. „Wir arbeiten derzeit an Indikatoren wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Luftdruck und Bewölkungsgrad, die uns helfen könnten, das Auftreten klimatischer Hotspots besser vorherzusagen“, sagt Soler. „Unsere Idee ist, dass das Flugverkehrsmanagement diese Technologie nutzen könnte, um Hotspots zu identifizieren und den Flugverkehr in diesem Gebiet einzuschränken, so wie manche Städte bestimmte Kraftfahrzeuge in Zeiten hoher Luftverschmutzung verbieten.“ Diese Technologie steckt noch in den Kinderschuhen, unterstreicht aber die Bestrebungen des ALARM-Konsortiums, die Möglichkeiten der KI zur Verbesserung des Flugverkehrsmanagements nutzbar zu machen.

Schlüsselbegriffe

ALARM, KI, Luftfahrt, Gewitter, Vulkanismus, Klima, Piloten, Pilotinnen, Satellit, SO2

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