In vielen Anwendungen des DLR, etwa bei der autonomen Regelung von Raketentriebwerken oder beim aerodynamischen Design eines neuen Flugzeugs, müssen Modelle nicht nur genau, sondern vor allem verlässlich und schnell sein. Klassische physikbasierte Modelle stoßen bei komplexen technischen Systemen häufig an ihre Grenzen, da ihre Berechnung sehr zeitaufwändig ist. Rein datengetriebenen KI-Modellen fehlt nicht nur die Berücksichtigung von physikalischen Gesetzmäßigkeiten, sondern auch eine Berücksichtigung von Unsicherheiten.
Solche Unsicherheiten entstehen zum Beispiel, wenn Sensoren ungenaue Messwerte liefern, wenn Modelle Parameter nur schätzen können oder wenn sich die Umgebung plötzlich verändert – etwa durch Störungen im System, Temperaturwechsel oder Böen.
Werden diese Unsicherheiten ignoriert, können KI-Modelle zu Fehlentscheidungen kommen: Ein autonomes Triebwerk könnte falsche Befehle erhalten oder ein aerodynamisches Optimierungsmodell liefert ein Ergebnis, das unter realen Bedingungen nicht stabil funktioniert.
Gerade in der Luft- und Raumfahrt, wo Sicherheit oberste Priorität hat, ist das nicht akzeptabel.
TIARA vereint Geschwindigkeit, Physik und Sicherheit
Das Ziel von TIARA ist die Entwicklung fortschrittlicher KI-Modelle, die Unsicherheitsquantifizierung und physikalisches Wissen direkt in ihre Struktur integrieren.
Die Modelle sollen:
- die Robustheit und Sicherheit von KI-gestützten Entscheidungen erhöhen,
- die Präzision physikalischer Modelle mit der Effizienz moderner KI-Ersatzmodelle kombinieren,
- auch bei begrenzten Rechenressourcen leistungsfähig bleiben,
- in Echtzeitanwendungen einsetzbar sein.
Erwartete Ergebnisse:
- neuartige hybride KI-Modelle mit integrierter Unsicherheitsbewertung
- performante und robuste Regler für autonome, sicherheitskritische Systeme
- schnelle, vereinfachte Modelle für das aerodynamische Design
- Einsatzfähigkeit der Modelle unter Berücksichtigung von Unsicherheiten
Die entwickelten Modelle ermöglichen zuverlässige, nachvollziehbare und sichere KI-basierte Entscheidungen in Bereichen, in denen Sicherheit und Echtzeit besonders wichtig sind.