Künstliche Intelligenz nimmt Datenübertragung aus dem All in Angriff
Vor mehr als 50 Jahren, im Jahr 1956, sammelten Wissenschaftler ihre Ideen und schrieben bahnbrechende Programme auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz (KI). Heute, im Jahre 2008, hilft KI Missionsplanern bei der Verbesserung der Datenübertragung aus der Raumsonde Mars Express. Seit ihrer Einführung hat KI interessante Lösungen für komplexe Probleme geboten und ihr Eintritt in den Bereich der Weltraummissionen als Mehrwerttechnologie kommt Europa und dem Rest der Welt zugute. Der Mars Express der Europäischen Weltraumorganisation (ESA) ist Europas erste Planetenmission. Bei ihrem Start 2003 bestand die Mission aus einem Orbiter, der mit sieben Instrumenten zur Fernerkundung des Planeten und einer Landeeinheit mit dem Namen Beagle 2 für Messungen von Marsgestein und -bodenproben vor Ort ausgerüstet war. Zwar schlug die sichere Landung der Landeeinheit auf der Marsoberfläche fehl, doch nimmt der Orbiter seit Anfang 2004 mit Erfolg wissenschaftliche Messungen an und unter der Oberfläche sowie zur Atmosphäre vom Mars vor. Letztendlich ist das Ziel der Marsmission die Suche nach Wasser in seinen verschiedenen Zuständen überall auf dem Planeten mithilfe der sieben Instrumente und verschiedenen Techniken. Die Mission hat die Kapazität zur umfangreichen Lieferung vieler wissenschaftlicher Daten. Die größte Schwierigkeit dabei besteht allerdings darin, diese Informationen im richtigen Zeitpunkt und in der korrekten Sequenz zur Erde herunterzuladen. Wenn das misslingt, kommt es zu einem permanenten Verlust von Datenpaketen, da die neu erfassten Daten den begrenzten Bordspeicher überschreiben würde. Die herkömmliche Methode zum Herunterladen von Daten schließt die Verwendung von vom Menschen bedienter Planungssoftware ein, um Befehlssequenzen zum Senden an Mars Express zu produzieren. Mit diesem Prozess wird das System informiert, wann spezifische Datenpakete geladen werden sollen. "Das ist langwierig, zeitaufwendig und verhindert eigentlich nie den gelegentlichen - dauerhaften - Verlust von wertvollen wissenschaftlichen Daten", erklärte Alessandro Donati, Leiter des Büros für Moderne Missionskonzepte und -technologien am Europäischen Raumflugzentrum (ESOC) in Darmstadt, Deutschland. Aufgrund einiger sich konstant ändernder Variablen wie Bodenstationsverfügbarkeit, Raumsondenorientierung sowie variierender Mengen an Daten, die von jedem der sieben Bordinstrumente erzeugt werden, könne es zu Planungsproblemen beim Download-Prozess kommen, erklärte Donati. Folglich müssen die Variablen schnell optimiert werden, "mit nur wenigen Stunden zwischen den Passagen der Bodenstationen." Diese Probleme veranlassten Forscher des in Italien ansässigen Instituts für Kognitive Wissenschaft und Technologie (ISTR-CNR) sowie Missionsplaner und Informatiker des ESOC zur Anwendung von KI-Techniken für den Download-Prozess. Reedereien und Fluggesellschaften nutzen bereits ähnliche Techniken zur Bewältigung ihrer schwierigen Planungsprozesse. Gemeinsam ersann die Gruppe ein raffiniertes Hilfsmittel mit der Bezeichnung MEXAR2 (Mars Express AI Tool). "Mit MEXAR2 wurde jeglicher Verlust gespeicherter Datenpakete weitestgehend eliminiert", berichtet Fred Jansen, Missionsleiter der ESA für Mars Express. MEXAR2 wägt die den Download-Prozess betreffenden Variablen ab und vermittelt dann auf "intelligente" Weise, welche Borddatenpakete später wegen Speicherkonflikten verloren gehen könnten. Sobald dies abgeschlossen ist, optimiert MEXAR2 die Daten-Downloadplanung und generiert die Befehle zum Starten des Downloads. Die ersten Tests und Validationen von MEXAR2 waren erfolgreich, und das raffinierte Tool wird schon im Planungssystem von Mars Express verwendet, wo es half, den Arbeitsaufwand der Planungsgruppe um 50% zu senken. "Und weil es die genutzten Bandbreiten zum Empfangen von Daten auf der Erde optimiert, konnten wir wertvolle Bodenstationszeit für andere Missionen freigeben," so der Leiter für die Mars-Express-Raumsondeneinsätze bei ESOC, Michel Denis. "Während der Entwicklung von MEXAR2 konnten wir aufgrund der Flexibilität der KI-Technologie viele spezifische Anforderungen erfassen, die sonst teure Softwarespezifikationsneugestaltung erforderlich gemacht hätten", fügte ESOC-Forschungsstipendiat Nicola Policella hinzu. Die Verdienste von MEXAR2 haben breite Anerkennung gefunden. Neben der Auszeichnung als beste Anwendung (Best Application) beim ICAPS-Forum 2007, dem wichtigsten Forum für KI-Planungstechnologie, erhielt MEXAR2 exzellente Kritiken dafür, dass es eine von nur drei KI-Anwendungen ist, die für Weltallmissionseinsätze verfügbar sind. "MEXAR2 ist ein Wegbereiter für KI-Technologie im Bereich der Raumfahrt," meint Dr. Ari Kristinn Jónsson, Dekanin des Fachbereichs Informatik der Universität Reykjavik in Island und ehemalige Forscherin vom NASA Ames Research Center.