Von der Simulation zur Wirklichkeit – Steigerung der Flugverkehrseffizienz durch machine learning

Sind Verbesserungen in einer von Effizienz beflügelten Branche überhaupt noch möglich? Im nachfolgenden Experteninterview werden Möglichkeiten aufgezeigt, die nicht nur der sonst so avantgardistischen Luftfahrt Industrie Flügel verleihen, sondern auch bahnbrechend für andere Sparten sein könnten. The sky is the limit!?

Hr. Rokitansky, Sie sind Professor am Computer Sciences Institute der Universität Salzburg. Welche Tätigkeiten werden dort ausgeübt?

Das Computer Science Institute (Fachbereich Informatik) ist in 8 Divisionen aufgeteilt, es zählt dazu z.B. das Department für Software System Center und das Department für Visual Computing and Multimedia und das Center for High Performance Computing, welches die Hardware und die technische Assistenz für wissenschaftliche Computeranwendungen bereitstellt. Ich selbst bin Leiter der Abteilung Aerospace Research.

Beschreiben Sie bitte einem technisch Interessierten, der nicht Experte in den genannten Bereichen ist, welche Tätigkeiten dort ausgeübt werden.

Wir haben am Institut Simulationsmodelle entwickelt mit dem wir die verschiedensten Prozesse in der Luftfahrt nachbilden und analysieren können und gemäß der Fragestellung unserer Stakeholder Prognosen hinsichtlich Sicherheit, Wirtschaftlichkeit, Bedarf u.a. erstellen können.

Was kann man sich unter Ihren Stakeholdern vorstellen?

Die Stakeholder sind unsere Auftraggeber. Derzeit sind es ca. 170 aus den unterschiedlichsten Bereichen der Luftfahrt. Darunter sind z.B. Wetterdienste, Flugdienstanbieter, sogenannte Air Service Providers, Unternehmen, welche Kommunikationsgeräte produzieren, Luftfahrtunternehmen, Flughäfen und Sicherheitsdienste. Wesentlich sind nicht nur deren isolierte Fragestellungen sondern vielmehr deren Zusammenwirken bei unterschiedlichen Aufgaben zu simulieren, wie z.B. im Katastropheneinsatz.

Welche Luftfahrtprozesse sind davon betroffen und welchen Nutzen erfährt jemand dadurch?

Die Aerospace Research Group verfügt über eine lange Tradition im Bereich der Simulation des Flugverkehrs und dem Design von drahtlosen Kommunikationsnetzen. Gegenwärtig haben wir unsere Expertise auf den Bereich der Optimierung der Flugverkehrslenkung durch human-in-the-loop Simulation erweitert. Die Universität Salzburg ist in das EU-Projekt für ein einheitliches europäisches Flugmanagement, „Single European Sky Air Traffic Management“ (SESAR) einbezogen. Aus den genannten Themen ist schon der direkte oder indirekte Nutzen für die Öffentlichkeit erkennbar: Verringerung der Lärmbelastung durch Verlagerung von An- und Abflugstrecken, Verringerung der CO2 Emissionen durch Verkürzung von Flugrouten durch Europa und dadurch auch eine Verkürzung der Flugzeiten.

Beim Begriff human-in-the-loop, also bei Mensch-Maschine-Interaktionen, tangieren wir das Thema, dem man heutzutage inflationär begegnet, der Künstlichen Intelligenz. Autos, Rasenmäher und Staubsauger werden mit KI ausgestattet beworben.

Wir konzentrieren unsere Forschungen einerseits auf die Entwicklung und Leistungsbewertung neuer Kommunikationssysteme für die Luftfahrt durch Simulation als auch auf die Optimierung von Abläufen im Flugverkehrsmanagement und in der Flugsicherung bei denen der Mensch mit seinen Steuerungsanweisungen wichtige Verantwortung trägt. Dabei haben wir Algorithmen entwickelt welche in der Lage sind, das relevante Verhalten sämtlicher beteiligten Personen (Fluglotse bzw. Pilot) – unter Beachtung des gesamten Regelwerkes – sehr detailgenau nachzubilden. Dabei können wir – durch Anwendung mathematischer Methoden auf Basis großer Datenbanken – komplexe Abläufe – unter Berücksichtigung zahlreicher alternativer Lösungsmöglichkeiten – in sehr kurzer Zeit analysieren und optimieren. Wir arbeiten derzeit an Vorschlägen, wie diese optimierten Lösungen den Fluglotsen in Zukunft bestmöglich durch entsprechende Entscheidungshilfen („Decision Support“) bei der Arbeit unterstützen und entlasten können. Es ist bekannt, dass die Maschine einige Vorteile gegenüber den Menschen hat. Sie kann manche Leistungen, welche zur Intelligenz zählen, z.B. Fähigkeiten, welchen der Wahrnehmung, dem Gedächtnis und Denken zuzurechnen ist unbeschreiblich rascher und genauer wahrnehmen, als der Mensch und nahezu unbegrenzt behalten und extrem schnell verarbeiten. Insbesondere ist sie befähigt Analysen und Prognosen durchzuführen, welche frei von Verzerrungen, also Biase sind. Charakteristisch ist die dem Menschen fehlende Fähigkeit exponentielle Prozesse zu erkennen und intuitiv richtig zu prognostizieren. Die Maschine ist somit in Teilbereichen dem Menschen weit überlegen. Sie ist diesem auch dort überlegen, wo sich der Mensch Regulative für Arbeitsprozesse zu deren Optimierung erstellt hat.

Wo gelangt in Ihren Simulationen im Luftfahrtbereich maschinelles Lernen zu Anwendung?

Wir haben in unserem Navigationssimulator die Anwendung AMAN entwickelt. AMAN steht für Arrival Manager, dieser optimiert die Lenkung von Flugzeugen im Nahanflugbereich. Für die Festlegung der Anflugsequenz von Flugzeugen auf einen Flugplatz wird weltweit das Prinzip „First come, first served“ angewendet. Flugzeug A, welches sich in einer definierten Entfernung vom Flugplatz entfernt für einen Anflug anmeldet, hat damit die Anflugsequenz Nr. 1 und wird vorrangig gegenüber den Flugzeugen B, C und folgende behandelt, welche sich später angemeldet haben. Diese Vorgangsweise scheint gerecht und ist sie auch, weil die Regel so lautet. Aus unseren Simulationen mit aktuellen Daten haben wir aber erkannt, dass es gegenüber den heute praktizierten Anflugverfahren noch erhebliches Verbesserungspotential gibt, da unsere mathematischen Lösungsansätze bestehende Lücken erkennen und nutzen und optimierte Ausweichrouten – zum Beispiel um Gewitterzellen zu umfliegen – berechnen können. Damit können wir einen entscheidenden Beitrag leisten, um den Flugverkehr in Zukunft noch wirtschaftlicher, komfortabler und umweltschonender abzuwickeln. Wir haben Berechnungen durchgeführt, die zeigen, dass bei Einsatz des AMAN durch optimierte Routenberechnung Einsparungen in Millionenhöhe (für einen einzelnen großen Flughafen, über das Jahr gerechnet), speziell auch wegen signifikanter Reduzierung  von Verspätungen und damit verbundener Folgekosten, erzielt werden können.

Und wieder stellt sich die Frage nach dem Nutzen für Menschen.

Der Nutzen ist mehrfach gegeben. Für den Fluggast ergeben sich verkürzte Flugreisen, vor allem aber eine höhere Pünktlichkeit durch den Wegfall von Flugverspätungen durch Staus in der Luft, welche das Resultat aus Zufallsprozessen sind. Für Anrainer von Flughäfen reduziert sich der Fluglärm von kreisenden Luftfahrtzeugen und insgesamt tragen solche computergestützten Maßnahmen zur Reduktion der Umweltbelastung bei.

Geben Sie uns, bitte, ein weiteres Beispiel für die Simulation komplexer Prozesse im Bereich der Flugverkehrskontrolle.

Beim AMAN haben wir uns derzeit auf die vollautomatische Verkehrslenkung im Anflugbereich beschränkt. Am Beispiel des Flughafens Hamburg führen wir Simulationen durch, die das koordinierende Verhalten von „echten“  Fluglotsen betreffend des Zusammenwirkens von fünf Aufgabenbereichen nachbilden. Dazu zählen die Vorfeldkontrolle (1 und 2), apron control, die Rollkontrolle, ground control, Flugplatzkontrolle, tower control und die Flugstreckenfreigabekontrolle, clearance control. Die einzelnen Abläufe müssen fein aufeinander abgestimmt werden. Z.B. werden in der europäischen Flugverkehrslenkungszentrale der Eurocontrol (HQ in Brüssel), mittels flow control, für die Flüge An-oder Abflugsfenster, Slots, vergeben innerhalb der ein Flugzeug starten muss um z.B. einige Stunden später am Zielort mit einer Landeerlaubnis rechnen zu können. Es ist die Aufgabe des Fluglotsen im Tower darauf zu achten, dass das abflugbereite Flugzeuge innerhalb des Slots starten kann und gleichzeitig von den anfliegenden Flugzeugen ausreichend separiert bleibt.

Den angewendeten Simulationsprozess bezeichnen wir als rule based artificial intelligence.

Sie haben das Wetter angesprochen. Führen Sie dahingehend Simulationen durch?

Ja, insbesondere mit den Auswirkungen von Gewitterzonen auf den Flugverkehr, denn Gewitter reichen in Europa bis in Höhen von 12 km und müssen von Flugzeugen gemieden werden.  Wir berücksichtigen Gewitterdaten aus Wetteraufzeichnungen in verkehrssensitiven Gebieten und berechnen dann – für die betroffenen Flüge – entsprechende Routen um den Gewitterzellen optimal auszuweichen, so dass sich oft eine signifikante Verlagerung der Verkehrsströme ergibt. Dabei greifen wir auf ca. 1000 Szenarien zurück, welche wir gespeichert haben.

Wetterprognosen sind weiterhin mit Unzuverlässigkeit behaftet. Wie gehen Sie damit um?

Es sind kurzfristige von langfristigen Wetterprognosen zu unterscheiden. Letztere basieren auf Millionen von weltweit erhobenen Daten deren Auswertung bis zu ca. 6 Stunden erfordern. Die Wetterprognosen sind zum Zeitpunkt der Veröffentlichung schon etwas veraltet. In vielen Bereichen werden jedoch kurzfristige Vorhersagen benötigt. Etwa ob es in der nächsten halben Stunde hageln oder die Windrichtung sich ändert wird. Für Simulationen, welche für den Verkehr, Notfalldienste oder auch die Landwirtschaft notwendig sind bedienen wir uns Wetterdaten aus dem now-casting, welche uns von einem österreichischen Wetterdienst bereitgestellt werden.

Der Nutzen für die jeweiligen Dienste und Bereiche sind offensichtlich.

Können Sie uns, bitte, noch einen Bereich nennen, wo der Nutzen Ihrer Forschung für einen „Konsumenten“ greifbar ist?

Ein Schwerpunkt unserer Tätigkeit betrifft den effizienten Einsatz der Kommunikation, sei es über terrestrische Funkverbindungen aber auch via Satellitenfunkt. Neben den Forschungsarbeiten in der Luft- und Raumfahrt beschäftigen wir uns auch mit der Optimierung des Bahnverkehrs und befinden uns derzeit in der Vorbereitung von Projekten, die die Kommunikation mit Zügen auf europäischer Basis zum Ziel haben.

Ein weiteres Beispiel stellen die Einsatzgebiete für Drohnen dar. Diese können Stromleitungen, Bahnlinien, Autobahnen überwachen, Lawinen-, Hochwasser- und Erntebeobachtungen vornehmen, Berghütten versorgen und Post zustellen. Es bestehen somit zahlreiche Einsatzmöglichkeiten für Drohnen und diese lassen eine hohe Flugfrequenz erwarten. Weil die Mehrheit der Drohnenflüge nicht durch die Flugsicherung überwacht werden könnten ist es notwendig der Kollisionsgefahr vorzubeugen. Auch hierzu arbeiten wir – gemeinsam mit unseren Partnern – an der Entwicklung und Simulation von Algorithmen die dazu dienen Kollisionen zwischen Drohnen zu vermeiden und sicherheitsrelevante Lufträume sowie die bemannte Luftfahrt zu schützen.

Herr Prof. Rokitansky, vielen Dank für das Gespräch!

Das Interview mit Hon.-Prof. Carl-Herbert Rokitansky wurde wegen der Covid-19 Pandemie am 5.4.2020 per skype abgehalten.

Weiterführender Blog mit Hon.-Prof. Carl-Herbert Rokitansky: Kommunikation zwischen Piloten und Fluglotsen: Steinzeit?

Quellen:

Bilder von pixabay.com

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