Wenn der Drohnenschwarm das Gasleck aufspürt
Zurzeit müssen Feuerwehrleute das Leck aufspüren, wenn in einem grossen Gebäude oder auf einem Industriegelände Gas austritt. Die Suche ist oft aufwendig und zeitraubend. Und sie wird umso länger sie dauert, umso gefährlicher. Geht es nach einem Forschungsteam der TU Delft und der Universitäten von Harvard und Barcelona, übernehmen Drohnen solche Jobs.
Video zum Projekt (engl.)
Die Wissenschaftler haben einen Schwarm kleiner Drohnen entwickelt, der mittels Künstlicher Intelligenz auf effiziente Weise selbstständig Lecks in unübersichtlichen Innenräumen feststellen und lokalisieren kann. Dabei bestand die wohl anspruchsvollste Aufgabe darin, die künstliche Intelligenz so anzulegen, dass sie die begrenzten Rechenfähigkeiten und Speicherkapazitäten der Drohnen nicht übersteigt. Wegen dieser eingeschränkten Möglichkeiten kann ein KI-Algorithmus, wie er bei selbstfahrenden Autos zum Einsatz kommt, nicht zum eingesetzt werden.
Drohnen wie Fruchtfliegen?
Die Lokalisierung von Gasquellen ist allerdings kompliziert: Dies, weil heutige Gassensoren weniger gut als tierische Nasen in der Lage sind, kleine Gasmengen zu erkennen und auf kurzfristige Veränderungen in der Gaskonzentration zu reagieren. Überdies kann erschwerend hinzukommen, dass die Umgebung, in der sich das Gas ausbreitet, unübersichtlich sein kann. - Ausserdem stellt ein Schwarm noch andere, spezifische Herausforderungen: Damit die kleinen Helfer miteinander kooperieren und Kollisionen vermeiden, müssen sie sich gewissermassen gegenseitig kennen.
Die Inspiration für den Drohnenschwarm lieferte die Biologie: „In der Natur finden wir zahlreiche Beispiele für eine erfolgreiche Navigation und Geruchsquellenlokalisierung innerhalb strikter Ressourcenbeschränkungen", sagt Bart Duisterhof von der TU Delft. „Man denke nur daran, wie Fruchtfliegen mit ihren winzigen Gehirnen von ~100.000 Neuronen die Bananen in der Küche finden. Sie tun dies mit einer geschickten Kombination einfacher Verhaltensweisen wie dem Fliegen gegen den Wind oder im rechten Winkel zum Wind, je nachdem ob sie den Geruch wahrnehmen.“ Obwohl man diese Verhaltensweisen nicht direkt habe kopieren können, da die Drohnen keine Luftstromsensoren haben, brachten Duisterhof und seine Kollegen den kleinen Robotern ähnlich einfache Verhaltensweisen für die Bewältigung ihrer Aufgaben bei.
Ein Algorithmus für die Partikelschwarmoptimierung
Zudem versah das Forschungsteam die winzigen Drohnen mit einem weiteren Algorithmus für ihre Navigation: Solange keine Drohne Gas wahrgenommen hat, verteilen sie sich grossräumig über die Umgebung. Registriert eine von ihnen in ihrer Nähe Gas, teilt sie dies den Kolleginnen mit. Ab diesem Zeitpunkt arbeiten die Drohnen zusammen, um die Gasquelle schnellstmöglich zu finden. Konkret heisst das: Der Schwarm sucht nach der höchsten Gaskonzentration mittels eines besonderen Algorithmus, der sogenannten „Partikelschwarmoptimierung“ (PSO).
Der PSO-Algorithmus wurde ursprünglich dem sozialen Verhalten und der Bewegung von Vogelschwärmen nachempfunden. Dabei bewegt sich jede Drohne auf der Grundlage ihrer wahrgenommenen höchsten Gaskonzentration, der höchsten Position des Schwarms und einer Trägheit in ihrer aktuellen Bewegungsrichtung.
„Unsere Forschung zeigt, dass Schwärme winziger Drohnen sehr komplexe Aufgaben erfüllen können", sagt Guido de Croon, Professor an der TU Delft. „Wir hoffen, dass sie Kollegen dazu inspiriert, die Art der für autonomes Fliegen notwendigen KI zu überdenken.“
Bis der Drohnenschwarm zur Aufspürung von Gaslecks in der Praxis Anwendung findet, dauert es noch etwas. Sie müssen Gasquellen in der Höhe zu lokalisieren können und ihre Navigation muss noch verbessert werden, sodass sie auch in einer Notfallsituation bestehen. (mgt/mai)
