Raumcon
Raumfahrt => Konzepte und Perspektiven: Raumfahrt => Thema gestartet von: Rücksturz am 30. Dezember 2019, 10:29:09
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Nachtrag:
"ESA: KI für Vorhersage der Zukunft
Ein kürzlich entwickelter "Deep Learning"-Algorithmus könnte dabei helfen, präzisere Vorhersagen über den Einfluss der Sonne auf unseren Planeten zu treffen. Diese Vorhersagen sind genauer als aktuelle Modelle, die auf wissenschaftlichen Erkenntnissen basieren. Eine Information der Europäischen Raumfahrtagentur (European Space Agency, ESA)."
Weiter in der Pressemeldung der ESA:
https://www.raumfahrer.net/news/raumfahrt/23112019093649.shtml (https://www.raumfahrer.net/news/raumfahrt/23112019093649.shtml)
Viele Grüße
Rücksturz
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Seltsame Formulierungen.
Meine Prognose dazu: gehört zum verbreiteten KI/DeepLearning-Hype und wird dementsprechend die Erwartungen enttäuschen.
"genauer als aktuelle Modelle, die auf wissenschaftlichen Erkenntnissen basieren"
soll das heissen, die DeepLearning-Modelle basieren NICHT auf wissenschaftlichen Erkenntnissen ??
"Die ESA testet nun einen völlig anderen Algorithmus, der die gleichen Messdaten von Sonne und Erde verwendet, aber die Physik völlig ignoriert und stattdessen „Deep Learning“ einsetzt"
Wenn man "die Physik ignoriert", wird man beim Verständnis nicht weiterkommen - man erhält höchstens eine "black box", deren Ergebnisse man glauben muß/kann (oder auch nicht)
Na dann : viel Vergnügen .
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Es mag seltsam erscheinen, aber die Formulierungen sind korrekt.
DeepLearning kann man für alles mögliche einsetzen, die tatsächlichen Zusammenhänge werden ignoriert, es kommt nur auf Input und Ergebnis an.
Insofern frage ich mich immer, warum man da von Algorithmus spricht? (abgesehen davon, dass DeepLearning auch ein Algorithmus ist, aber der ist ja eigentlich immer gleich.)
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Hier passt auch noch ein älterer Nachtrag: :)
"Mit KI zum besseren Verständnis des Erdsystems
Mit KI zum besseren Verständnis des Erdsystems - Internationales Forschungsteam gewinnt europäischen Förderpreis für Klimaforschung. Eine Pressemitteilung des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR)."
Weiter in der Pressemeldung des DLR:
https://www.raumfahrer.net/news/raumfahrt/15102019165223.shtml (https://www.raumfahrer.net/news/raumfahrt/15102019165223.shtml)
Viele Grüße
Rücksturz
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Seltsame Formulierungen.
Meine Prognose dazu: gehört zum verbreiteten KI/DeepLearning-Hype und wird dementsprechend die Erwartungen enttäuschen.
"genauer als aktuelle Modelle, die auf wissenschaftlichen Erkenntnissen basieren"
soll das heissen, die DeepLearning-Modelle basieren NICHT auf wissenschaftlichen Erkenntnissen ??
"Die ESA testet nun einen völlig anderen Algorithmus, der die gleichen Messdaten von Sonne und Erde verwendet, aber die Physik völlig ignoriert und stattdessen „Deep Learning“ einsetzt"
Wenn man "die Physik ignoriert", wird man beim Verständnis nicht weiterkommen - man erhält höchstens eine "black box", deren Ergebnisse man glauben muß/kann (oder auch nicht)
Na dann : viel Vergnügen .
In der Tat ist es problematisch, von Verständnis zu sprechen, einen Nutzten haben solche Vorhersagen aber auch, wenn man deren Ursprung nicht versteht, aber sie in der Regel akkurat sind. Von daher ist es schon sinnvoll als Zwischenlösung, bis man mehr echtes Verständnis für entwickelt hat
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Seltsame Formulierungen.
Meine Prognose dazu: gehört zum verbreiteten KI/DeepLearning-Hype und wird dementsprechend die Erwartungen enttäuschen.
"genauer als aktuelle Modelle, die auf wissenschaftlichen Erkenntnissen basieren"
soll das heissen, die DeepLearning-Modelle basieren NICHT auf wissenschaftlichen Erkenntnissen ??
"Die ESA testet nun einen völlig anderen Algorithmus, der die gleichen Messdaten von Sonne und Erde verwendet, aber die Physik völlig ignoriert und stattdessen „Deep Learning“ einsetzt"
Wenn man "die Physik ignoriert", wird man beim Verständnis nicht weiterkommen - man erhält höchstens eine "black box", deren Ergebnisse man glauben muß/kann (oder auch nicht)
Na dann : viel Vergnügen .
In der Tat ist es problematisch, von Verständnis zu sprechen, einen Nutzten haben solche Vorhersagen aber auch, wenn man deren Ursprung nicht versteht, aber sie in der Regel akkurat sind. Von daher ist es schon sinnvoll als Zwischenlösung, bis man mehr echtes Verständnis für entwickelt hat
Das ist ja dann eine Art Regression ohne Rücksicht auf die dahinter steckende Physik. Das funktioniert im Bereich der verfügbaren Ausgangsdaten ganz gut. Aber KI will ja eigentlich weitere Situationen vorhersagen, das wäre dann eine Extrapolation über den Bereich der verfügbaren Daten hinaus. Das kann zu großen Unsicherheiten führen. Da wird mir der Sinn des Vorgehens nicht ganz klar.
Selbst wenn man die Physik modelliert muss man immer noch vereinfachen usw. das macht es schon ungenau genug. Aber für Extrapolationen ist es wohl realistischer.
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Ja, das ist richtig, man kann damit keine sinnvolle Extrapolation erwarten, aber darum geht es ja in dem Projekt auch nicht. Das Ziel ist ja, den Einfluss von Sonnenwinden auf die Athmosphäre basierend auf Messdaten vorherzusagen. Da bleibt man außer bei singulären Ereignissen eigentlich immer im Bereich dessen, was schonmal gemessen wurde. Und wenn dann eine "KI" bessere Vorhersagen liefert, als physikalische Modelle, ist es doch dem Anwender, der entsprechend die Satelliten steuern muss egal, solang sich die Messdaten im bekannten Bereich befinden
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Auch ein DeepLearning-Ansatz braucht kontinuierlichen Zugang zu aktuellen Datensätzen zum Space Weather; deshalb sind weitere Anstrengungen zur Datengewinnung zB im Rahmen der SMILE-Mission (zusammen mit China, Start 2023) oder der LAGRANGE-Mission (zwei S/C am L1 bzw L5-Lagrangepunkt, für ein räumliches Bild des Sonnenwindgeschehens) so wichtig - unabhängig von der Auswertemethodik.
SOHO ist ja schon ganz schön betagt (Start 1995..) und Solar Orbiter wird -ähnlich wie Parker Solar Probe- speziell den sonnennahen Bereich der Korona untersuchen.
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"DFKI: KI für die Raumfahrt - Transferlab mit ESA
KI für die Raumfahrt – ESA und DFKI starten gemeinsames Transferlab. Eine Pressemitteilung des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI)."
(https://media.raumfahrer.net/upload/2023/10/31/20231031080059-895ac97c.jpg)
Trümmer und defekte Raketenstufen im geostationären Ring. Es ist bekannt, dass alternde Satelliten Trümmer freisetzen und dass es aufgrund von Restenergien zu Explosionen kommen kann. Die daraus hervorgehenden Fragmente können zurückgeschleudert werden und die geostationäre Umlaufbahn kreuzen. Aus diesem Grund ist es von grundlegender Bedeutung, Restenergie freizusetzen, sobald die nominale Mission beendet ist.
(Bild: ESA)
Weiter in der Pressemitteilung des DFKI:
https://www.raumfahrer.net/news/raumfahrt/04022021143406.shtml (https://www.raumfahrer.net/news/raumfahrt/04022021143406.shtml)
Viele Grüße
Rücksturz
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"Künstliche Intelligenz für den Weltraum
Einen Satelliten bauen mit Künstlicher Intelligenz an Bord, die im Weltraum trainiert wird: Für dieses Projekt erhält der Würzburger Professor Hakan Kayal 2,6 Millionen Euro vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie. Eine Pressemitteilung der Universität Würzburg."
(https://media.raumfahrer.net/upload/2023/10/31/20231031080725-a2797a93.jpg)
SONATE-2 im Orbit: Visualisierung des neuen Technologie-Erprobungssatelliten für hochautonome Nutzlasten und Künstliche Intelligenz.
(Bild: Hakan Kayal / Universität Würzburg)
Weiter in der Pressemitteilung der Uni Würzburg:
https://www.raumfahrer.net/news/raumfahrt/14042021120814.shtml (https://www.raumfahrer.net/news/raumfahrt/14042021120814.shtml)
Viele Grüße
Rücksturz
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"ESA: SuperVision Earth unterzeichnet InCubed-Vertrag
SuperVision Earth unterzeichnet als erstes deutsches Unternehmen InCubed-Vertrag. Eine Information der Europäischen Raumfahrtagentur (European Space Agency, ESA)."
(https://media.raumfahrer.net/upload/2023/10/31/20231031080818-e2ccad1b.jpg)
Bild: Supervision
Weiter in der Information der ESA:
https://www.raumfahrer.net/news/raumfahrt/22042021093915.shtml (https://www.raumfahrer.net/news/raumfahrt/22042021093915.shtml)
Viele Grüße
Rücksturz
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"Daten der Erdbeobachtung für die Bundesverwaltung
BMI und DLR unterzeichnen Rahmenvertrag IF-Bund: Daten der Erdbeobachtung für die Bundesverwaltung. Eine Pressemitteilung des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR)."
(https://media.raumfahrer.net/upload/2023/10/31/20231031081106-19318750.jpg)
Innovative Auswerteverfahren.
(Bild: DLR (CC-BY 3.0))
Weiter in der Pressemitteilung des DLR:
https://www.raumfahrer.net/news/raumfahrt/06052021175441.shtml (https://www.raumfahrer.net/news/raumfahrt/06052021175441.shtml)
Viele Grüße
Rücksturz
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Extrapolieren ist so lange seriös, wie es keine Kipppunkte gibt. Man sammelt Daten, die man schon hat und bastelt daraus eine Vorhersage, die in bestimmter Abhängigkeit steht. Wenn man aber außergewöhnliche Ereignisse nicht wissenschaftlich begründen kann, ist eine Anwendung eher sinnlos. Ein "tiefes Lernen" muss ja auch auf Algorithmen basieren, die man vorher kennen muss.
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"Überschwemmungen: Lageinformationen für Rettungskräfte
Das DLR erfasst Luftbilder und wertet sie mit weiteren Erdbeobachtungsdaten für die Helfer in den betroffenen Regionen aus. Künstliche Intelligenz (KI) verknüpft Informationen von Satelliten und Flugzeugen. Eine Pressemitteilung des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR)."
(https://media.raumfahrer.net/upload/2023/10/31/20231031082550-7b271719.jpg)
DLR-Luftbildaufnahme über Schleiden. (Bild: DLR-ZKI (CC BY-NC-ND 3.0))
Weiter in der Pressemitteilung des DLR:
https://www.raumfahrer.net/ueberschwemmungen-lageinformationen-fuer-rettungskraefte/ (https://www.raumfahrer.net/ueberschwemmungen-lageinformationen-fuer-rettungskraefte/)
Viele Grüße
Rücksturz
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Was macht man, wenn ein bemannter Start zum Mars bevorsteht, und die KI sagt, dass es ungünstig ist?
Wartet man vielleicht zwei Jahre bis man wieder ein gutes Startfenster hat?
Interessant wird es vielleicht, wenn man genug Treibstoff hat und ausweichen könnte.
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Mir ist gerade nicht klar, worauf du dich beziehst oder welches Szenario du genau meinst.
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Welche KI? Wieso muss man mit genug Treibstoff ausweichen und wegen was?
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Es ging ja ursprünglich darum, mittels KI eine Vorhersage für Sonneneruptionen zu machen, noch bevor man sie beobachten oder messen kann.
Für Satellitenbetreiber und Stromnetzbetreiber kann das sinnvoll sein, Vorkehrungen zu treffen, aber ein Raumschiff, was gerade unterwegs ist, da dürfte es schwieriger werden, auszuweichen.
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1. Startfenster sind meistens Fenster mit einigen Wochen breite. Leichte Verschiebungen sind möglich.
2. Unbemannte Sonden kann man auch etwas auf einen Sonnensturm vorbereiten und z.b. in einen Tiefschlafmodus versetzen.
3. Ein Ausweichen steht eh nicht auf dem Programm. So etwas geht in der Orbitalmechanik praktisch nicht. So ein Auswurf von Sonnenmaterial ist nicht nur ein paar KM breit.
4. Für praktisch alle Konzepte für bemannte BEO Missionen (außer Apollo) wurden extra für solche Fälle Schutzräume eingeplant, in denen sich die Besatzung eine Weile zurückziehen können. Weitere Schutzmaßnahmen für die Ausrüstung sind mit etwas Vorlauf auch möglich.
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Threadthema?
Gruß Pirx
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Gehört zwar auf den ersten blick nicht unbedingt hier her, aber wird wohl in zukunft auch erhebliche Auswirkungen in und auf die bemannte und unbemannte Raumfahrt haben:
https://teslarati.com/tesla-bot-robot-price-specs-2022 (https://teslarati.com/tesla-bot-robot-price-specs-2022)
EM hat auf dem 'Artificial Intelligence Event' seinen zukünftigen humanoiden Roboter vorgestellt, welcher u.a. auch mit KI ausgestattet werden soll.
Der Prototyp soll 2022 rauskommen.
Die AI dieses Tesla Bot soll mit der neuen AI-Trainingsmethode/Supercomputer Dojo 'ausgebildet/betrieben' werden.
https://electrek.co/2021/08/20/tesla-dojo-supercomputer-worlds-new-most-powerful-ai-training-machine/ (https://electrek.co/2021/08/20/tesla-dojo-supercomputer-worlds-new-most-powerful-ai-training-machine/)
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Videos dazu:
www.youtube.com/warch?v=DSw3IwsgNnc (https://www.youtube.com/warch?v=DSw3IwsgNnc)
Der gesamte AI-Tag
Und ne Zusammenfaßung auf deutsch!
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Ich habe zwar jetzt in all den schönen Videos kein einziges mal das Wort "Raumfahrt" (bzw. "space travel") explizit erwähnt gefunden, aber ich glaube wir können uns alle lebhaft vorstellen, was diese Entwicklung für die Raumfahrt und die Besiedlung anderer Himmelskörper bedeuted.
Ich glaube wir stehen hier wieder einmal am anfang einer grandiosen Entwicklung mit gigantischen Möglichkeiten.
Die weiterentwickelte Version dieser Steuer-Hard- und Software werden wir mit Sicherheit in einigen Jahren in unterschiedlichen laufenden, rollenden, kriechenden und fliegenden Robotern an mehreren Stellen unseres Sonnensystems sehen.
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Zwei Posts gelöscht.
Reine Videoschnippsel von irgendwelchen Robotern auf der Erde, ohne Raumfahrtbezug, gehören mit Sicherheit nicht hier her.
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Hoffen wir mal, dass der nächste autonom fliegende Mondlander nicht auf einer gelben Ampel landet ;)
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Nachtrag:
"DLR: RADIAN deutet Satellitenbilder künftig mit KI
Das Werkzeug für die intuitive Bildauswertung erleichtert die Analyse von Oberflächen, Vegetation und Gebäuden. Nächste Generation von RADIAN setzt auf automatisierte Informationsermittlung durch Künstliche Intelligenz (KI). Nutzung steht Institutionen offen, die Aufgaben für die Sicherheit der Bevölkerung erfüllen. Eine Pressemitteilung des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR)."
(https://media.raumfahrer.net/upload/2023/10/31/20231031083353-10ae8252.jpg)
Veränderungen am Hauptbahnhof in München. (Bild: DLR)
Weiter in der Pressemitteilung des DLR:
https://www.raumfahrer.net/dlr-radian-deutet-satellitenbilder-kuenftig-mit-ki/ (https://www.raumfahrer.net/dlr-radian-deutet-satellitenbilder-kuenftig-mit-ki/)
Viele Grüße
Rücksturz
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"AI4EO: Innovationsschmiede für KI in der Erdbeobachtung
ESA InCubed und das Deutsche Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) haben einen Vertrag zur Unterstützung einer neuen Entwicklungsinitiative mit dem Schwerpunkt KI für die Erdbeobachtung unterzeichnet. Das Programm der AI4EO Solution Factory sieht die Einrichtung einer Innovationsschmiede vor, in der die KI-Experten des DFKI mit Industriepartnern an neuen Geschäftsszenarien im Bereich der Erdbeobachtung arbeiten. Eine Pressemitteilung des DFKI Kaiserslautern."
(https://media.raumfahrer.net/upload/2023/10/31/20231031083510-b393f7dc.jpg)
Die Satellitenprogramme der ESA liefern Bilder, die zur Überwachung des Klimawandels, zur genauen Beobachtung des Pflanzenwachstums, der Ausbreitung von Naturkatastrophen oder von Indikatoren des Klimawandels wie dem Anstieg des Meeresspiegels verwendet werden können. (Bild: contains modified Copernicus Sentinel data (2020), processed by ESA,CC BY-SA 3.0 IGO)
Weiter in der Pressemitteilung des DFKI:
https://www.raumfahrer.net/ai4eo-innovationsschmiede-fuer-ki-in-der-erdbeobachtung/ (https://www.raumfahrer.net/ai4eo-innovationsschmiede-fuer-ki-in-der-erdbeobachtung/)
Viele Grüße
Rücksturz
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"LMU-Astrophysiker: KI unabdingbar, um Universum zu erforschen
In der kosmologischen Forschung fallen durch die Fortschritte bei Teleskopen und Kameras enorme Datenmengen an. Klassische Algorithmen sind nicht ausreichend, um diese Datenflut zu verarbeiten – neue Ansätze sind hier erforderlich. KI kann helfen, die gesammelten Daten zu analysieren, und neue Einsichten in die Naturgesetze und das Universum eröffnen. Eine Presseinformation der Ludwig-Maximilians-Universität München.
(https://images.raumfahrer.net/up076315.jpg) (https://imgbb.com/)
Daniel Grün spricht bei den KI Lectures über die Anwendung von KI in der Kosmologie. (Bild: LMU)
Weiter in der Pressemitteilung der Ludwig-Maximilians-Universität München:
https://www.raumfahrer.net/lmu-astrophysiker-ki-unabdingbar-um-universum-zu-erforschen/ (https://www.raumfahrer.net/lmu-astrophysiker-ki-unabdingbar-um-universum-zu-erforschen/)
Viele Grüße
James
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"Künstliche Intelligenz für die Teilchenphysik
Komplizierter geht es kaum: Mit extrem hoher Energie schwirren winzige Teilchen wild umher, in dem wirren Durcheinander von Quantenteilchen kommt es zu unzähligen Interaktionen, und so ergibt sich ein Materiezustand, den man als „Quark-Gluon-Plasma“ bezeichnet. Unmittelbar nach dem Urknall war das ganze Universum in diesem Zustand, heute stellt man ihn durch hochenergetische Atomkernkollisionen her, etwa am CERN. Eine Presseaussendung der Technischen Universität Wien."
(https://media.raumfahrer.net/upload/2023/10/31/20231031084627-152adfb5.jpg)
Ein Quark-Gluon-Plasma nach der Kollision zweier Atomkerne - zwei auseinanderstrebende Farbflecken stellen die Überreste zweier Atomkerne nach der Kollision dar. (Quelle: TU Wien)
Weiter in der Presseaussendung der Technischen Universität Wien:
https://www.raumfahrer.net/kuenstliche-intelligenz-fuer-die-teilchenphysik/ (https://www.raumfahrer.net/kuenstliche-intelligenz-fuer-die-teilchenphysik/)
Viele Grüße
James
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"DFKI: Ansatz zur quantengestützten Weltraumerkundung
Roboter lernen mit Qubits: Bremer Forschende entwickeln innovativen Ansatz zur quantengestützten Weltraumerkundung. Eine Pressemitteilung des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz GmbH (DFKI)."
(https://media.raumfahrer.net/upload/2023/10/31/20231031085414-9359b3bf.jpg)
Welches Potenzial bergen quantenmaschinelle Lernverfahren für die robotische Navigation im Weltraum? Im Bild: DFKI-Roboter SherpaTT auf Erkundungsmission bei Feldtests in Marokko 2018. (Foto: DFKI / Florian Cordes)
Weiter in der Pressemitteilung des DFKI:
https://www.raumfahrer.net/dfki-ansatz-zur-quantengestuetzten-weltraumerkundung/ (https://www.raumfahrer.net/dfki-ansatz-zur-quantengestuetzten-weltraumerkundung/)
Viele Grüße
Rücksturz
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"Yield Consortium: Die Fernerkundung aus dem All für die Landwirtschaft
Das Yield Consortium erforscht Ansätze der Künstlichen Intelligenz, die Erträge in der Landwirtschaft auf Basis von Satellitendaten zuverlässig vorhersagen können. Gemeinsam mit BASF Digital Farming, John Deere und Munich Re werden Vorhersagemodelle für ausgewählte Ackerkulturen in den Fokus-Regionen Europa sowie Süd- und Nordamerika entwickelt, mit ersten vielversprechenden Ergebnissen. Später sollen die Modelle auf weitere relevante Kulturen und Anbaugebiete ausgedehnt werden. eine Pressemitteilung des Deutschen Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz GmbH, DFKI."
(https://www.raumfahrer.net/wp-content/uploads/2021/01/MaehdreschererntetundmisstErtragJohnDeere.jpg)
Ein Mähdrescher erntet das Feld und misst hochauflösend und fortlaufend den Ertrag pro Hektar. (Bild: John Deere)
Weiter in der Pressemitteilung des DFKI:
https://www.raumfahrer.net/yield-consortium-die-fernerkundung-aus-dem-all-fuer-die-landwirtschaft/ (https://www.raumfahrer.net/yield-consortium-die-fernerkundung-aus-dem-all-fuer-die-landwirtschaft/)
Viele Grüße
Rücksturz
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Nachtrag:
Kollision von Kleinsatelliten verhindern
Mit Methoden der Künstlichen Intelligenz Zusammenstöße von Kleinsatelliten im Orbit verhindern: Darauf zielt ein neues Projekt ab, bei dem Studierende die Feder führen. Eine Pressemitteilung der Julius-Maximilians-Universität Würzburg.
(https://www.raumfahrer.net/wp-content/uploads/2021/01/KISENSTobiasHerbstUniWbg2k.jpg)
Einige der 20 Studierenden, die selbstständig das Projekt KI-SENS für mehr Sicherheit bei Kleinsatelliten vorantreiben. (Bild: Tobias Herbst / Universität Würzburg)
Weiter in der Pressemitteilung der Julius-Maximilians-Universität Würzburg => Link zum Portalartikel (https://www.raumfahrer.net/kollision-von-kleinsatelliten-verhindern/)
Viele Grüße, James
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Raumfahrt und SF wie Starwars zeigen, wie man den richtigen Umgang mit KI hinbekommt.
Die aktuelle KI-Diskussion wird meist beherrscht von Bedrohungsscenarien und Maschinen ersetzen Menschen. Dieser „Ersetzungsmythos“ verspricht Untenehmen Effizienzsteigerungen, die jedoch unterm Strich nicht zu Kostensenkungen führen. Stattdessen sollten Mensch-Roboter-Teams gebildet werden, in denen die KI die Fähigkeiten des Menschen erweitern.
https://1e9.community/t/was-wir-von-den-mars-rovern-der-nasa-fuer-den-richtigen-umgang-mit-ki-lernen-koennen/19644 (https://1e9.community/t/was-wir-von-den-mars-rovern-der-nasa-fuer-den-richtigen-umgang-mit-ki-lernen-koennen/19644)
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"JMU: Künstliche Intelligenz aus Würzburg steuert Satelliten im Orbit
Ein Team der Universität Würzburg entwickelt einen KI-basierten Lageregler, der Satelliten selbstständig manövrieren soll. Getestet wird die neue Technologie direkt im All. Eine Pressemitteilung der Julius-Maximilians-Universität Würzburg (JMU)."
(https://www.raumfahrer.net/wp-content/uploads/2024/08/TrainingsprozessesKILagereglerDjebkoJMU.jpg)
Eine vereinfachte schematische Darstellung des Trainingsprozesses des KI-basierten Lagereglers: Das Neuronale Netz erhält eine Beobachtung (ein Systemzustand auf Basis von Sensor-Inputs). Hieraus wird eine sogenannte Belohnung erzeugt, eine Bewertung wie gut der aktuelle Systemzustand in Hinblick auf das zu erreichende Ziel ist, und eine Aktion berechnet (Aktuatorbefehle). Diese Aktion wird an den Simulator übergeben, der einen Zeitschritt unter Anwendung dieser Aktion simuliert und einen neuen Systemzustand berechnet, der wieder an den KI-Agenten gesendet wird. Periodisch wird mit den gesammelten Erfahrungen das Netzwerk so angereichert, dass die KI im Verlauf der Trainings Aktionen generiert, die zu Systemzuständen mit möglichst hoher Belohnung führen. (Grafik: Djebko/JMU)
Weiter in der Pressemitteilung der Uni Würzburg:
https://www.raumfahrer.net/jmu-kuenstliche-intelligenz-aus-wuerzburg-steuert-satelliten-im-orbit/ (https://www.raumfahrer.net/jmu-kuenstliche-intelligenz-aus-wuerzburg-steuert-satelliten-im-orbit/)
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Rücksturz