Digitale Zwillinge für Intelligente Schiffe und für Schiffsflotten

Organisation der Seenotrettung spielen eine wichtige Rolle in der zivilen Sicherheit. Sie sichern die Seewege, klären Seenotfälle und liefern Informationen bzgl. des Zustandes kritischer Infrastrukturen auf See. Dabei werden Einsatzszenarien und Umfang des Schiffsverkehrs zunehmend komplexer. Lösungen hierfür bieten Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) und des Maschinellen Lernens (ML). Solche Methoden könnten Benutzer bei den zunehmend schwierigeren Schiffskonfigurationen helfen, Suchmanöver zwischen Schiffen optimieren oder mittels bildgebender Verfahren Personen und Objekte im Wasser auch bei Seegang automatisch erkennen. Aktuell fehlen hierzu aber leistungsstarke Sensoren (z.B. Kameras) und vor allem auch Sensorvernetzung. Des Weiteren werden aktuell Daten von verschiedenen Schiffen nicht untereinander abgeglichen.

Es sollen daher in diesem Projekt verschiedene Schiffe mit neuer Sensorik inkl. eines Kamerasystems und eingebauten IT/KI-Systemen als Testplattform umgerüstet werden. Mittels dieser erhobenen Daten sollen Digitale Zwillinge für die Schiffe entstehen. Ein Digitaler Zwilling ist hier als ein im Lebenszyklus angereichertes Modell eines realen Systems definiert und wird zur Analyse und Prognose des Systemverhaltens verwendet. Digitale Zwillinge erlauben es in diesem Fall auch, die sehr heterogenen (Sensor-)Informationen (Navigation, Wetter, Kameras, Motor, …) zu einem einheitlichen, abgestimmten Prognosemodell zusammenzufassen. Ein Digitaler Zwilling für ein Schiff erlaubt es z.B. Anomalien wie Probleme früh zu erkennen, indem erwartendes Verhalten (Prognose des Digitalen Zwillings) mit aktuellen Sensorinformationen verglichen wird. Es entstehen hier also Prototypen für IT-basierte Schiffe einer neuen Generation. Ein weiterer Schwerpunkt ist die Erstellung solcher Digitalen Zwillinge für Flotten von Schiffen. Hierdurch soll sowohl das Flottenverhalten optimiert werden können (z.B. für Suchmanöver oder die Einsatz-planung) als auch die Übertragbarkeit von gelernten Erkenntnissen von einem Schiff auf ein anderes Schiff untersucht werden. Zur Verifikation der Methoden werden verschiedene KI-Services wie Anomalieerkennung und Flottenoptimierung implementiert. Mittels Echtzeitdaten und intelligenten Prognosen können so auf Flottenebene Bunkerkosten reduziert, Betriebsstoffe bedarfsgerecht beschafft und die Lagerhaltung reduziert werden.

Seegehende Sicherheitsorganisationen wie die Deutsche Gesellschaft zur Rettung Schiffbrüchiger (DGzRS) spielen eine wichtige Rolle in der zivilen Sicherheit, in dem sie Seewege sichern, Seenotfälle klären und Informationen bzgl. des Zustandes kritischer Infrastrukturen auf See liefern.

Moderne Sensoren, Kameras und KI-basierte Assistenzsysteme können in Zukunft Schiffen bei ihren Aufgaben helfen, z.B. in dem sie Suchmanöver schiffsübergreifend optimieren, mittels Kameras Personen im Wasser erkennen und auf Gefahren hinweisen.

Kernidee ist dabei der digitale Zwilling, welcher alle relevanten Schiffsinformationen und KI-Ergebnisse aufsammelt. In diesem Projekt werden Schiffe der DGzRS mit obigen Lösungen ausgestattet und so diese neuen KI-Ansätze evaluiert und demonstriert.