Künstliche Intelligenz erobert den Weltraum

Künstliche Intelligenz ist ein viel diskutiertes Thema. Die Einsatzmöglichkeiten der künstlichen Intelligenz sind enorm und auch für die Raumfahrt bieten sich zahlreiche Anwendungen. Erfahren Sie mehr über die Entwicklungen der künstlichen Intelligenz im Weltraum in unserem Blogartikel.

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© Thomas Fester

Was ist künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz ist definiert als die Fähigkeit von Maschinen, ihr Verhalten in sinnvoller Weise an ihre Umgebung anzupassen. In der öffentlichen Wahrnehmung des Themas „künstliche Intelligenz“ steht dabei die Intelligenz des Menschen im Mittelpunkt. Auch wesentlich einfachere Lebewesen, wie etwa Insekten, zeigen intelligentes Verhalten. In Anbetracht ihrer geringen Größe und Komplexität bieten gerade diese Tiere ideale Voraussetzungen, die biologischen Grundlagen intelligenten Verhaltens zu verstehen und in technische Anwendungen umzusetzen. Derartige Anwendungen, also technische Geräte, die autonom und sinnvoll mit ihrer Umgebung interagieren, sind schon heute unerlässlich für die Raumfahrt. In Zukunft werden mit der Komplexität der Missionen auch die Anforderungen an die (künstliche) Intelligenz von Weltraumsonden, Wartungssystemen oder mobilen Erkundungseinheiten weiter steigen.


Aktuelle Anwendungen künstlicher Intelligenz in der Raumfahrt

Ein Paradebeispiel für den Einsatz künstlicher Intelligenz im Weltraum sind mobile Erkundungseinheiten wie etwa der Mars-Explorer. Parallel zu den wissenschaftlichen Erfolgen solcher Roboter im Weltall verläuft auf der Erde die Entwicklung selbstfahrender Traktoren oder Autos. Künstliche Intelligenz spielt allerdings nicht nur bei solchen mobilen Erkundungseinheiten eine wichtige Rolle. Auch Weltraumsonden sind bei weit entfernten Untersuchungsobjekten auf zumindest semi-autonomes Funktionieren und damit auf künstliche Intelligenz angewiesen. Die Aufgaben beschränken sich dabei nicht nur auf die Navigation und den sinnvollen Einsatz der verschiedenen Messinstrumente. Auch das perfekte Funktionieren und Zusammenspiel der verschiedenen technischen Komponenten muss kontinuierlich überprüft werden. Bei derartigen Routineaufgaben entlastet mittlerweile künstliche Intelligenz die menschlichen Kontrollinstanzen.



Insekten als Vorbilder für Bewegungen in unwegsamen Gelände

Selbstfahrende Einheiten, wie etwa der Mars-Explorer, erzielen große Erfolge mit einer wichtigen Einschränkung: Sie sind auf relativ ebenes Gelände beschränkt. Als mögliche Alternative kommen insektenartige Roboter in Betracht. Aus der relativ großen Zahl verschiedener Projekte seien hier ein Roboter der Universität Berkeley und ein Roboter der Universität Bielefeld kurz erwähnt. Das Bewegungssystem des Bielefelder Roboters (Hektor) ist dem einer Stabheuschrecke nachempfunden, das des Roboters aus Berkeley dem einer Kakerlake. Kakerlaken können sich noch durch engste Ritzen durchpressen und diese Fähigkeit ist auch eine Spezialität des Roboters aus Berkeley. Als Besonderheit des Bielefelder Roboters sei hervorgehoben, dass bei ihm die sechs verschiedenen Beine relativ unabhängig voneinander bewegt werden. Auch bei echten Stabheuschrecken existiert keine zentrale Steuerung der Bewegung. Jedes Bein überwindet für sich die Hindernisse, die sich ihm in der Bewegungsrichtung des Insekts in den Weg stellen. Der Roboter findet mittlerweile seinen Weg durch unwegsames Gelände ähnlich gut wie eine Stabheuschrecke. Er benötigt dazu nicht einmal eine Kamera, die ihm ein Bild der Umgebung vermittelt, er kann seinen Weg also blind durchkrabbeln.


 
 

"Cockroach robors to the rescue!" - © youtube, UC Berkeley


Evolutionäre Algorithmen und Schwarmintelligenz

Neben dem sehr konkreten Beispiel der Bewegungsabläufe bei Insekten, werden auch wesentlich allgemeinere biologische Prinzipien als Grundlage für technische Lösungen genutzt. Im Falle der Evolution geht es um das Wechselspiel von Variation und Selektion, das zur Entwicklung komplexer und sehr erfolgreicher Organismen geführt hat. Diese Entwicklung verlief ohne übergeordnete Regelung oder Planung. Das verbindet sie mit dem Phänomen der Schwärme, bei dem große Organismengruppen (zum Beispiel Insekten) komplexe Leistungen erbringen, die weit über die Fähigkeiten der Einzelorganismen hinausgehen. Während sich die Übertragung der Regeln von Schwärmen auf einfach gebaute Roboter noch in der Entwicklungsphase befindet, bewähren sich evolutionäre Algorithmen bereits in der Praxis. Bei der Suche nach einem optimalen Lösungsweg für ein bestimmtes Problem werden Lösungswege zufällig variiert und jeweils auf ihre Sinnhaftigkeit getestet. Bei den auf diese Weise bearbeiteten Problemen geht es oft, wie auch bei den nachfolgend dargestellten neuronalen Netzen, um die Interpretation komplexer, umfangreicher Daten.

 

Insektoide Roboter als künstliche Intelligenz im Weltraum



Zwei insektoide Roboter krabbeln in einem Krater -
 © Thomas Fester


Neuronale Netzwerke

Nervenzellen sind die biologischen Grundbausteine tierischer Nervensysteme. Innerhalb solcher Systeme ist jede einzelne Nervenzelle über komplex gebaute Ausläufer mit vielen anderen Nervenzellen verbunden. Dabei dienen die baumartig verzweigten Dendriten dem Empfang der Signale anderer Zellen. Die etwas einheitlicher gebauten Axone (Neuriten) dienen der Weiterleitung des integrierten, empfangenen Signals. Auf diese Weise entsteht ein komplexes Netzwerk, das die eingehenden Signale der Sinnesorgane verarbeitet und als Ergebnis Reaktionen des Organismus auslöst. Die Verknüpfungen innerhalb der Netzwerke entscheiden darüber, welche Reizmuster welche Reaktionen auslösen. Da diese Verknüpfungen zum Beispiel durch wiederholtes Üben verändert werden können, sind neuronale Netzwerke in der Lage zu lernen. In der Robotik sind diese Eigenschaften neuronaler Netzwerke sehr gefragt. Vereinfachte Modelle solcher Netzwerke (künstliche neuronale Netze) bieten praktisch relevante Lösungen für die Erkennung und Einordnung komplexer Muster. Bei diesen Mustern kann es sich beispielsweise um menschliche Gesichter oder Handschriften handeln. Ebenso geeignet sind künstliche neuronale Netze aber auch für die Interpretation technischer Prüfdaten oder die Suche nach einem geeigneten Landeplatz ausgehend von Kameraaufnahmen.



Ausblick

Das Beispiel des Mars-Explorers zeigt, dass die aktuelle Weltraumforschung notwendig auf künstliche Intelligenz angewiesen ist. Technische Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz ermöglichen Projekte, die noch vor kurzem undenkbar waren. Entsprechend stark ist das Interesse von Institutionen wie der NASA oder ESA an einer Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz, wie schon ein kurzer Blick in das jeweilige Forschungsprogramm zeigt. So beflügelt die Weltraumforschung die Entwicklung selbstfahrender Fahrzeuge auf der Erde und die Entwicklung selbstfahrender Fahrzeuge beflügelt die Erforschung von Mond, Mars und Venus.