KI hilft bei der Beobachtung plötzlicher Naturereignisse

Eine künstliche Intelligenz an Bord des NASA-Satelliten EO-1 assistierte beim Fotografieren einer Eruption des Vulkans Erta Ale in Äthiopien. Die Beobachtung wurde autonom durch das Volcano Sensor Web eingeleitet. (Credits: NASA / JPL / EO-1 Mission / GSFC / Ashley Davies)
Eine künstliche Intelligenz an Bord des NASA-Satelliten EO-1 assistierte beim Fotografieren einer Eruption des Vulkans Erta Ale in Äthiopien. Die Beobachtung wurde autonom durch das Volcano Sensor Web eingeleitet. (Credits: NASA / JPL / EO-1 Mission / GSFC / Ashley Davies)

Einer der wenigen freiliegenden Lavaseen auf unserem Planeten verändert sich, und eine künstliche Intelligenz (KI) hilft der NASA zu verstehen, wie das geschieht. Am 21. Januar 2017 öffnete sich ein Riss auf dem Gipfel des Vulkans Erta Ale in Äthiopien – einer der wenigen Vulkane mit einem aktiven Lavasee in seiner Caldera. Vulkanologen schickten Anfragen an den NASA-Satelliten Earth Observing 1 (EO-1), damit er die Eruption fotografiert, die stark genug war, um den Gipfel des Vulkans umzugestalten.

Wie sich herausstellte, war der Satellit bereits damit beschäftigt, Daten über den Lavasee zu sammeln. Benachrichtigt vom Alarmsystem eines anderen Satelliten hatte eine künstliche Intelligenz ihn angewiesen, den Vulkan zu beobachten. Bis zu dem Zeitpunkt, an dem Wissenschaftler die Bilder brauchten, lagen sie schon verarbeitet auf dem Boden vor.

Es ist eine passende Krönung für die Mission der künstlichen Intelligenz. Diese Software namens Autonomous Sciencecraft Experiment (ASE) hat die Aktionen von EO-1 mehr als zwölf Jahre lang gesteuert und Wissenschaftlern dabei geholfen, Naturkatastrophen auf der ganzen Welt zu untersuchen. ASE wird seine Operationen diesen Monat einstellen, wenn die Mission von EO-1 beendet wird. ASE hinterlässt ein Vermächtnis, das ein großes Potenzial für künstliche Intelligenzen bei der zukünftigen Erforschung des Weltraums birgt.

Abgesehen von der kürzlichen Eruption half ASE Wissenschaftlern, einen isländischen Vulkan zu untersuchen, als Aschewolken im Jahr 2010 den Flugverkehr über Europa zum Erliegen brachten. Das System verfolgte auch katastrophale Überflutungen in Thailand. Die Software verkürzte die Verweildauer der Daten von Wochen auf nur ein paar Tage, so dass Benutzer Anfragen in Echtzeit stellen konnten.

ASE wurde vom Jet Propulsion Laboratory (JPL) der NASA in Pasadena (Kalifornien) entwickelt und im Jahr 2003 auf EO-1 hochgeladen, einen Erdbeobachtungssatelliten, der vom Goddard Space Flight Center in Greenbelt (Maryland) betrieben wird. Die Software wies EO-1 an, die Forscher zu alarmieren, wann immer es Ereignisse von wissenschaftlichem Interesse registrierte. Dann machte der Satellit autonom Bilder während nachfolgender Überflüge.

Darüber hinaus leitet es ein “Sensorennetz” – ein Netzwerk anderer Satelliten und Bodensensoren, die alle miteinander “reden”, was bei der Auswahl der Ereignisse hilft, auf die man sich konzentriert. “Es ist ein Meilenstein der KI-Anwendung”, sagte Steve Chien, der leitende Wissenschaftler des ASE-Systems und Vorsitzender der Artificial Intelligence Group am JPL. “Wir wollten dies sechs Monate lang machen, und dann waren wir so erfolgreich, dass wir es für weitere zwölf Jahre fortführten.”

Die Software benachrichtigte die Forscher normalerweise innerhalb von 90 Minuten nach der Erkennung eines Ereignisses. Dann schickte es Daten nach unten und gab EO-1 innerhalb weniger Stunden die neue Aufgabe – ein Prozess der früher Wochen dauerte, wenn sich Wissenschaftler und Operationsteams auf dem Boden koordinieren mussten.

Die künstliche Intelligenz kann einen Satelliten freigeben, so dass er innerhalb sorgfältig programmierter Parameter als erstes reagiert, was ihm erlaubt, wertvolle wissenschaftliche Daten zu sammeln, die sonst verloren wären, sagte Ashley Davies, leitender ASE-Forscher und Vulkanologe am JPL. “Es platziert eine wissenschaftliche Intelligenz an Bord eines Satelliten”, ergänzte Davies.

Die kürzliche Eruption des Erta Ale unterstreicht die Geschwindigkeit und den Einfluss der weltraumbasierten künstlichen Intelligenz. Als sich Ende Januar ein drei Kilometer langer Riss öffnete, ließ er Teile der Caldera einstürzen. Das ist genau die Art schneller Ereignisse, über die man schwer Daten sammeln kann, solange man nicht darauf wartet.

Glücklicherweise hat das JPL-Sensorennetz eine große Reichweite. Es besteht neben EO-1 aus anderen Satelliten und sogar aus Sensoren auf der Erdoberfläche. Als einer dieser Satelliten rasche Temperaturveränderungen auf dem Gipfel des Vulkans registrierte, benachrichtigte er EO-1, der damit begann, das Abbilden des Gebietes zu planen.

“Wir haben dieses Ereignis zum perfekten Zeitpunkt erwischt, während einer frühen, sich entwickelnden Eruptionsphase”, sagte Davies. Damit hatten er und andere Wissenschaftler einen viel besseren Eindruck davon, wie sich die Entladung der Lava mit der Zeit entwickelt. “Ohne das Volcano Sensor Web wäre das einfach nicht möglich gewesen.”

Chien und Davies sind der Meinung, dass Autonomie ein enormes Potenzial birgt, was die Untersuchung von Ereignissen betrifft, die weit von der Erde entfernt sind – dort, wo große Distanzen es unmöglich machen zu wissen was geschieht, bis das Ereignis schon vorbei ist. Beispielsweise könnte eine künstliche Intelligenz es viel leichter machen, die dynamischen Momente einzufangen, wenn ein Komet vorbeifliegt oder wenn Vulkane auf einem fernen Mond auszubrechen beginnen.

Das California Institute of Technology (Caltech) betreibt das Jet Propulsion Laboratory für die NASA.

Quelle

(THK)

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