Im Jahr 2017 überholte ein Tesla den Luftfahrtingenieur Robin Hughes. Hughes wusste, dass das innovative Unternehmen selbstfahrende Fahrzeuge testete, und dachte sich: „Wenn autonome Autos in einer chaotischen Umgebung möglich sind, könnte dann auch eine autonome Flugsicherung in einer kontrollierten Umgebung möglich sein?“ Hughes war äußerst neugierig und machte sich auf die Suche nach der Antwort.
Um den Verkehrsfluss in einem zugewiesenen Luftraum sicher zu beschleunigen, überwachen die Fluglotsen die Position der Luftfahrzeuge per Radar und kommunizieren mit den Piloten über Funk. Um Kollisionen zu vermeiden, setzen die Fluglotsen Trennungsregeln durch, die sicherstellen, dass jedes Flugzeug einen Mindestabstand zu anderen Flugzeugen einhält. Fluglotsen haben einen äußerst stressigen Job mit wenig Raum für Fehler. Da die Nachfrage nach Flugreisen stetig gestiegen ist, mussten die Fluglotsen eine größere Kapazität an Flügen bewältigen. Seit Jahren versucht die Luftfahrtindustrie, die Effizienz des Flugverkehrsmanagements zu steigern, um die Belastung der Fluglotsen zu verringern und die damit verbundenen Kosten zu senken.
Als Leiter der technischen Abteilung von Luftfartsverket (LFV), einem schwedischen Flugsicherungsdienstleister, hatte Hughes all dies im Kopf und erinnerte sich auch daran, wie der Computer von IBM watsonx die Spitzenkandidaten in der Quizsendung Jeopardy! besiegte. Er dachte: „Wenn IBM KI dafür einsetzen kann, können sie mir sicherlich bei meinem Vorhaben helfen.“ Einige Monate später war ein Team der IBM Garage – einem Framework für die digitale Transformation – in den LFV-Büros und führte Technikerkennungs- und Architekturworkshops durch. In diesen Workshops bestätigte das gemeinsame Team, dass das Konzept der autonomen Flugsicherung tatsächlich möglich sein sollte.
Höhere Kapazität
Die Lösung hält den Abstand in Flugsicherungssimulationen bei etwa 200 % der normalen Kapazität aufrecht.
Höhere Leistung
In nur einer Sekunde kann die App nahezu 800 alternative Konfliktlösungen ausführen.
Während die LFV-Ingenieure an der Finanzierung und Datenerfassung arbeiteten, zogen die Fachleute von IBM Garage vom Standort Kopenhagen, Dänemark, das Team von IBM Research und die Entwickler der Analyseplattform IBM Streams hinzu. Das erweiterte Team von LFV und IBM arbeitete in einem IBM Enterprise Design Thinking Workshop zusammen. Da sich die IBM Garage Methodik auf User Centered Design konzentriert, bezog LFV zwei Fluglotsen ein, die Einblicke in Faktoren wie Luftfahrzeugbegrenzungen, Treibstofflast und Pilotenkooperation gaben.
Mit einer soliden Vision und einem technischen Plan war das Team bereit, mit der Entwicklung von Advanced Autoplanner (AAP) zu beginnen, einer KI-gesteuerte autonomen Flugsicherungslösung, die von der schwedischen Verkehrsbehörde finanziert wird. Aber COVID-19 brach aus und die nordischen Länder gingen in den Lockdown. Unterbrechung liegt in der DNA der agilen IBM Garage Methodik, sodass das Projekt auf Kurs blieb. Die Teammitglieder in Europa und den USA führten regelmäßig agile Stand-ups, Playbacks und technische Statusgespräche durch, was zur erfolgreichen Entwicklung des ersten AAP-Minimum Viable Product (MVP) führte.
Die Luftfahrtnormen schreiben vor, dass sich um jedes in der Luft befindliche Luftfahrzeug stets ein Umkreis von fünf nautischen Meilen befinden muss. Beim Erstellen von AAP haben das Team von LFV und IBM Garage einen Puffer eingebaut, der sechs nautische Meilen erforderte. Wenn Flugzeuge näher beieinander sind, spricht man von einem „Abstandsverlust“, der mit der Zeit zu einer Kollision führen kann. AAP arbeitet in zwei Phasen, da es einen bestimmten Luftraumsektor überwacht. In der ersten Phase verfolgt und prognostiziert eine gitterbasierte 3D-Weltraumforschungstechnik kontinuierlich die Standorte von Luftfahrzeug in Echtzeit. Wenn die App feststellt, dass ein Flugzeug den Abstand verlieren wird, kann sie in einer Sekunde fast 800 mögliche Szenarien durchspielen, in denen sie die Richtung, Geschwindigkeit oder Höhe eines Flugzeugs leicht verändert. AAP untersucht, wie sich die Flugbahn eines Szenarios auf den gesamten Luftraum des Sektors auswirken würde, wie ein 3D-Schachbrett, und identifiziert dann sichere Maßnahmen, um zukünftige Konflikte zu vermeiden.
In der zweiten Phase verwendet die Lösung einen regelbasierten Ansatz, um die in Phase eins ermittelten Maßnahmen in eine Rangfolge zu bringen, und sendet die beste Option an den Piloten. Der Pilot kann die Anweisung ausführen oder mitteilen, dass dies nicht möglich ist. Wenn beispielsweise die Anweisung lautet, die Flughöhe um 1.000 Fuß zu erhöhen, und der Pilot feststellt, dass dies nicht möglich ist, würde die App eine alternative Anweisung geben, z. B. Kursänderung um fünf Grad nach Osten. AAP verfolgt auch, wann das Luftfahrzeug seinen ursprünglichen Flugplan wieder aufnehmen kann.
Überraschenderweise wirkte sich die Pandemie positiv auf einen wichtigen Aspekt des Projekts aus. Da der LFV sowohl den zivilen als auch den militärischen Luftverkehr in Schweden kontrolliert, sind seine Daten hochgradig gesichert und daher außerhalb des Landes nicht zugänglich. Während des Lockdowns durfte das erweiterte Team nicht mehr vor Ort auf Daten zugreifen, die für die Erstellung des KI-Modells der AAP-Lösung benötigt wurden. Da sie gezwungen war, die KI-Entwicklung zu überdenken, beschloss die Gruppe, ein KI-Modell zu entwickeln, das auf der Integration mit einem Air Traffic Control Research Simulator (NARSIM) des NLR (Dutch National Aviation and Aerospace Laboratory) basiert.
Data-Scientists erstellte ein deterministisches KI-Modell mit einem angepassten Algorithmus auf der IBM Streams-Analyseplattform und öffnete dann eine Verbindung zwischen dem NARSIM-Simulator und IBM Streams, die auf IBM Cloud ausgeführt werden. Sie simulierten den Verkehr im festgelegten Luftraum und verfeinerten auf der Grundlage der Ergebnisse den Algorithmus weiter und iterierten das KI-Modell. Eine IBM Db2-Datenbank speichert Daten für die IBM Streams-Anwendung und eine IBM Cloudant-Datenbank speichert die Anweisungen der AAP-Lösung für den Fluglotsen und Piloten.
LFV und IBM haben den ersten AAP MVP in nur vier Monaten erstellt, was Hughes beeindruckte. „Niemand glaubt mir, wenn ich sage, dass wir das in etwa 17 Wochen geschafft haben. Ich meine, normalerweise liegen unsere Entwicklungszeiten zwischen zwei und fünf Jahren.“
Die Tiefe, der Umfang und das Tempo der abgeschlossenen Arbeit sind ein Beweis für das Engagement der Teammitglieder von LFV und IBM und die Effektivität des Ansatzes von IBM Garage. Hughes erklärt: „Die IBM Garage war ein direkter und effizienter Weg, um das Projekt auf die Beine zu stellen, das Projekt durchzuführen und Zugang zu den Fähigkeiten zu erhalten, die bei IBM vorhanden sind.“ Besonders begeistert war er von der Fähigkeit der Methodik, die risikoreichsten Komponenten der Anwendung zu erstellen, zu testen und zu validieren, bevor die nächsten Schritte eingeleitet werden.
Sicherheit wird in der Luftfahrtindustrie immer oberste Priorität haben. Während die Entwicklung innovativer Konzepte wie der autonomen Flugsicherung in Simulatoren spannend zu beobachten ist, wird die Implementierung in der realen Welt Zeit brauchen und sich schrittweise vollziehen. Künftige Versionen von AAP werden Wetterbedingungen und Flugverbotszonen berücksichtigen und nicht-deterministische KI- und maschinelle Lernfunktionen einbeziehen. Der LFV plant außerdem, vom schwedischen Luftraum aus auf andere Teile Europas zu expandieren, und europäische Arbeitsgruppen sind sehr daran interessiert, sich daran zu beteiligen. AAP führt weiterhin erfolgreiche Simulationen mit etwa 200 % der normalen Kapazität durch.
Die Lösung ist auf dem besten Weg, die Fluglotsen zu entlasten und die Effizienz im gesamten Luftraum zu verbessern. In den nächsten Jahrzehnten könnte ein automatisiertes Flugverkehrsmanagement zum Standard gehören. Wir werden uns wundern, wie stressig es einmal war und wie die unstillbare Neugier eines Ingenieurs eine Branche verändert hat.
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LFV (Link befindet sich außerhalb von ibm.com) hat seinen Hauptsitz in Norrköping, Schweden, und bietet Flugsicherung und damit verbundene Dienstleistungen für die zivile und militärische Luftfahrt in Schweden an. In normalen Situationen (vor der Pandemie) verwalten die Fluglotsen des LFV täglich etwa 2.000 Luftfahrzeuge im schwedischen Luftraum. LFV beschäftigt 1.100 Mitarbeitende und erzielt einen Jahresumsatz von 3,1 Milliarden SEK.
Rechtshinweise
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Hergestellt in den Vereinigten Staaten von Amerika, April 2022.
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