In einem vorläu­figen Projekt arbeitet Silicon Austria Labs zusammen mit ihrem akade­mi­schen Projekt­partner FH Hagen­berg daran, den kürz­lich gestar­teten Satel­liten „OPSSAT“ der Euro­päi­schen Welt­raum­or­ga­ni­sa­tion zu nutzen, um die Live-Bild­ver­ar­bei­tung auf Basis eines neuro­nalen Netz­werks an Bord zu demons­trieren. Ein entspre­chend ausge­legtes Faltungs-Neuro­nales Netz (CNN) kann die Erdbe­ob­ach­tungs­bilder des Satel­liten klas­si­fi­zieren, um Rauch­wolken zu iden­ti­fi­zieren, die auf Wald­brände hinweisen könnten.

Die On-Board-Analyse könnte eine schnelle Reak­tion des Satel­liten ermög­li­chen, beispiels­weise für einge­hende Nach­be­ob­ach­tungen des vermu­teten Stand­orts. Die On-Board-Iden­ti­fi­zie­rung der Rauch­wol­ken­er­ken­nung könnte daher lang­fristig zu schnel­leren und präzi­seren Fern­warn­sys­temen für Wald­brände beitragen, die, bedingt durch die Klima­krise, massive gesell­schaft­liche Auswir­kungen haben. Künst­liche Intel­li­genz auf eine Welt­raum­platt­form mit einge­schränkten Ressourcen zu bringen, birgt natür­lich eine Reihe von Heraus­for­de­rungen, die bewäl­tigt werden müssen - und natür­lich werden ihre Lösungen wiederum der erdge­bun­denen einge­bet­teten KI zugute kommen.

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