Künstliche Intelligenz wird in aktuellen Raumfahrtmissionen nicht als allgemeine Entscheidungsinstanz eingesetzt, sondern löst gezielt einzelne technische Herausforderungen. Die Systeme arbeiten in klar definierten Grenzen und ersetzen menschliches Urteilsvermögen nicht.
Autonome Zielauswahl auf dem Mars
Das AEGIS-System der NASA ermöglicht dem Marsrover Curiosity seit 2016, selbstständig Ziele für Laseruntersuchungen auszuwählen. Die Software analysiert Bilder der Navigationskameras und identifiziert Gesteinsformationen nach vordefinierten Kriterien. Mit einer Trefferquote von 93 Prozent übertrifft es die manuelle Vorauswahl durch das Bodenteam deutlich, die nur bei 24 Prozent lag. Der entscheidende Vorteil liegt in der aktuellen Datenbasis – AEGIS arbeitet mit Bildern vom selben Marstag, während menschliche Planer auf ältere Informationen zurückgreifen müssen.
Das System nutzt keine komplexen geologischen Analysen, sondern einfache Mustererkennung für Helligkeit, Textur und Form. Die Intelligenz steckt primär in den vorab definierten Suchkriterien der Wissenschaftler. Perseverance setzt mit SuperCam eine weiterentwickelte Version dieses Ansatzes ein.
Bordgesteuerte Datenfilterung bei Kleinsatelliten
Kleinsatelliten wie Φ-Sat-1 der ESA nutzen neuronale Netze zur automatischen Bildauswahl. Der Algorithmus erkennt Wolkenbedeckung und verwirft unbrauchbare Aufnahmen noch vor der Übertragung zur Erde. Dies spart begrenzte Downlink-Kapazitäten. Der erste Einsatz eines dedizierten KI-Beschleunigers im Orbit erfolgte 2020.
Das OPS-SAT-Projekt der ESA demonstrierte, wie schnell sich solche Lösungen implementieren lassen. Ein einzelner Ingenieur entwickelte in unter zwei Wochen ein System zur Filterung fehlerhafter Kamerabilder. Die SmartCam-Software erreichte 95 Prozent Genauigkeit bei der Erkennung überbelichteter oder unscharfer Aufnahmen. Airbus testete parallel ein lernfähiges Lageregelungssystem, das sich kontinuierlich an wechselnde Bedingungen anpasst.
Diese Beispiele zeigen gemeinsame Muster: KI kommt zum Einsatz, wenn Latenzzeiten, Bandbreiten oder Personalkapazitäten begrenzt sind. Die Lösungen entstehen oft in kleinen Teams und adressieren konkrete operative Probleme, nicht theoretische Forschungsfragen.
- Quelle: Eigene Recherchen zu AEGIS-System und Marsrovern
- Quelle: ESA-Missionsdaten zu Φ-Sat-1 und OPS-SAT
- Quelle: NASA-Dokumentationen zu Curiosity und Perseverance