AI4HyDrop

AI4HyDrop steht für "An AI-based Holistic Dynamic Framework for a safe Drone's Operations in restricted and urban areas". Das Projekt beginnt im September 2023 und hat eine Laufzeit von 30 Monaten. Es wird von SESAR 3 Joint Undertaking (SJU) unterstützt. Fachwissen von Partnern aus Norwegen, Spanien, Frankreich, der Türkei, Tschechien und Deutschland wird dabei versammelt und von der University of South-Eastern Norway (USN) koordiniert. Angestrebt wird letztlich ein Technology Readiness Level von 1 oder 2 vor, also die Formulierung und Dokumentation eines Konzepts.

Den Weg für einen sicheren UAS-Betrieb im Very Low Level (VLL) Luftraum ebnen

Frühere Projekte wie CORUS XUAM oder AMU-LED haben einen Rahmen vorgegeben, der dem U-space Concept of Operations zugrunde liegt und sich auf die urbane Luftmobilität konzentriert. Fortgeschrittene U-space-Dienste (U3) werden dafür vorhergesehen. Die Beschreibung dieser fortgeschrittenen Dienste ist jedoch nicht hinreichend. Zahlreiche Fragen müssen noch geklärt werden, wie z.B. die Bewertung und Quantifizierung des Sicherheitsniveaus für den U-space-Betrieb, die Definition eines Sicherheitsrahmens für strategische oder taktische Operationen, die Genehmigungen bestimmte Lufträume oder die Frage, inwiefern die Flugbahnen durch andere Luftraumnutzer oder die gegebenen Bedingungen beeinflusst werden sollten.

Die erwartete Zunahme der Verkehrsdichte in naher Zukunft wird eine Automatisierung der meisten Verkehrsmanagementaufgaben erfordern. Doch welcher Grad an Automatisierung und künstlicher Intelligenz (KI) ist dafür akzeptabel? Welche Sicherheitsvorkehrungen oder Überwachungen muss es durch Betreiber oder ATM geben? Wie kann ein Rahmen geschaffen werden, der die Nutzung des Luftraums zu optimiert, indem ein faires Gleichgewicht zwischen operativer Kritikalität, Volumen und Kapazität hergestellt wird, während die Trennung auf taktischer Ebene sichergestellt wird? Wie kann einProzess zur Fluggenehmigung aussehen, der gleichzeitig stärker digitalisiert ist?
 
AI4HyDrop soll dazu beitragen, einige dieser oben aufgeworfenen Fragen zu beantworten und zu untersuchen, wie KI-Techniken letztendlich zu einem automatisierten Flugverkehrsmanagement führen könnten. Potenzielle Risiken, gesellschaftliche Auswirkungen und Umweltbelange sollen dafür berücksichtigt werden.

Validierung

Die Entwicklung des ganzheitlichen Rahmens für einen sicheren Drohnenbetrieb in urbanen Gebieten wird anhand von Validierungen untersucht. Als Szenarien werden Katasterdaten von exemplarischen Städten verwendet, für die ein Management des Drohnenverkehrs interessant ist. Diese dienen dann als Beispiele für die Gestaltung einer Luftraumstruktur und die Ermittlung der erforderlichen Infrastruktur. Zu den untersuchten Anwendungsfällen gehören die Luftmobilität (Urban bzw. Innovative Air Mobility, UAM/IAM) und die Lieferung von medizinischen Gütern. Anhand von Simulationen mit einer Verkehrsdichte, die bestimmte Ereignisse provozieren – etwa die Begegnung zweier Drohen im Luftraum – können wir überprüfen, ob die Sicherheit und Effizienz der Operationen durch die vorgeschlagenen Richtlinien, Verfahren und Dienste erreicht wird. Im Rahmen des Projekts werden zwei KI-gestützte Dienste implementiert. Einer ist für eine Voraussage von Luftturbulenzen und ihren möglichen Auswirkungen zuständig, der zweite für die Erkennung und Identifizierung von Drohnen.