FIRE-SAT

Ausgangssituation / Motivation

Künstliche Intelligenz (KI) und die Entwicklung von (Konstellation von) Raumfahrzeugen mit kleinem Formfaktor sind in jüngster Zeit zwei wichtige technologische Paradigmenwechsel. Durch deren Kombination und die Implementierung künstlicher Intelligenz an Bord von Satelliten und Raumsonden können Einschränkungen aufgrund von Datenübertragungsraten und Zeitverzögerung beseitigt und damit völlig neue Fähigkeiten für Weltraummissionen ermöglicht werden.

Solche neuartigen KI-fähigen Weltraummissionsszenarien könnten insbesondere zu wirksamen Instrumenten werden, um - vor dem Hintergrund des Klimawandels und der Artenverlustkrise - durch die rasche Detektion von Umweltkatastrophen wie z.B. Waldbrände, (Öl-) Verschmutzung, Zerstörung von Lebensräumen, zur Erreichung der Ziele für nachhaltige Entwicklung (SDG) beizutragen.

Zu diesem Zeitpunkt befindet sich die Prozessierung von Daten an Bord von Erdbeobachtungssatelliten durch maschinelle Lernalgorithmen jedoch noch in einem Forschungs- und Entwicklungsstadium, das durch erste Demonstrationen von Verarbeitungsfähigkeiten und experimentelle Satelliten, einschließlich der ESA Missionen Phi-SAT#1/2 und OPS-SAT sowie Entwicklungen von "NewSpace" Start-Ups, gekennzeichnet ist.

Inhalte und Zielsetzungen

Das vorgeschlagene Projekt von Silicon Austria Labs sowie den Partnern OroraTech und Joanneum Research zielt darauf ab, einen Proof-of-Concept zu realisieren, der die Realisierbarkeiten einer onboard-KI-fähigen Erdbeobachtungsmission untersucht.

Methodische Vorgehensweise

Im Projekt FIRE-SAT werden maßgeschneiderte state-of-the-art Methoden des maschinellen Lernens auf operationellen Satelliten angewendet, um die Analyse von RGB-Bilddaten an Bord für ein Anwendungsexperiment in der satellitenbasierten Branderkennung zu ermöglichen.

Als Satelliten für die Flugexperimente dienen die OPS-SAT-Mission der ESA (sonnensynchrone 3U-CubeSat-Umlaufbahn entlang der Dämmerungsgrenze, gestartet 2019), die eine experimentelle Plattform für registrierte Benutzer bietet, um neue Ideen in Missionsszenarien und -operationen zu testen, sowie ein Satellit der "NewSpace" Firma OroraTech.

In den Flugexperimenten werden Live-Kamerabilder der Satelliten an Bord von entsprechend trainierten und mittels Field-Programmable-Gate-Array(FPGA)-implementierten, bzw. Graphics-Processing-Unit(GPU)-implementierten, ressourcenbeschränkten, künstlichen neuronalen Netzen auf das Vorhandensein von Rauchfahnen analysiert.

Das"NewSpace"-Unternehmen OroraTech, ein Anbieter von Waldbranderkennungsdiensten, sowie Entwickler einer CubeSat-konstellation, ist internationaler Partner im Projekt und trägt durch seine umfassende Expertise in Bezug auf Anwendungsfälle und Daten bei. Darüber hinaus wird durch die Teilnahme von OroraTech, über die OPS-SAT-Mission hinaus die Verfügbarkeit eines Satelliten, der optisch kompatibel und in Bezug auf die Verarbeitungshardware (GPU vs. FPGA) komplementär ist, ermöglicht.

Erwartete Ergebnisse

Die im Projekt entwickelten Methoden stellen einen holistischen Ansatz dar, der die Machbarkeit der Datengenerierung (Trainings-/Validierungsdatensatz), des Modellierungs- und Anwendungskonzeptes für maschinelles Lernen, sowie die Implementierung auf ressourcenbeschränkter eingebetteter Hardware für eine Erdbeobachtungsmission untersucht, die durch KI an Bord erst ermöglicht wird.

Eine wesentliche Voraussetzung für die Geolokalisierung erkannter Artefakte oder die Erkennung von Veränderungen auf der Basis multi-temporaler Aufnahmen ist die präzise onboard-Geokodierung von Datensätze.

FIRE-SAT umfasst daher die Arbeit von Joanneum Research bezüglich Hochleistungs-Geokodierungsalgorithmen die für einen Einsatz direkt auf Satelliten geeignet sein könnten.

Für den Fall, dass das FIRE-SAT Projekt vielversprechende Ergebnisse liefert, ist geplant diese in einem F&E&I Nachfolgeprojekt mit dem Anwendungsfall der satellitenbasierten Detektion von Landschaftsbedeckungsänderungen weiterzuführten.

Projektleitung

Silicon Austria Labs GmbH

Projektpartner:innen

• JOANNEUM RESEARCH Forschungsgesellschaft mbH
• Orbital Oracle Technologies GmbH

Silicon Austria Labs GmbH
Dr. Lothar Ratschbacher
Alternberger Str. 69
A-4040 Linz