Von verspäteten Abflügen bis hin zu Umleitungen – das Wetter bleibt einer der hartnäckigsten Unsicherheitsfaktoren in der Luftfahrt. Diese Herausforderung ist besonders dringlich für neue Luftfahrtbereiche wie Drohnen und Lufttaxis, in denen die Sicherheitsmargen gering sind und die Vorschriften noch in der Entwicklung sind.

Das Projekt KAIROS, das im Rahmen des Fast Track-Portfolios von Joint Undertaking SESAR 3 finanziert wird, ist eine europäische Forschungsinitiative, die daran arbeitet, neue Prognoseinformationen in Luftfahrtsysteme zu integrieren. Das Projekt bringt ein vielfältiges Konsortium von Partnern zusammen, darunter Unisphere, AI METHODS, Meteomatics, ENAIRE, EUROCONTROL und METSAFE, um KI-gestützte meteorologische Tools für die Luftfahrt zu prototypisieren und zu validieren.

Durch die Kombination von künstlicher Intelligenz und fortschrittlicher Wettermodellierung will KAIROS schnellere, genauere und gezieltere Wetterinformationen liefern. Diese KI-gestützten Funktionen sollen alle Akteure im Luftfahrtbereich – von Fluggesellschaften und Flugsicherungsdienstleistern bis hin zu Drohnenbetreibern und Vertiport-Managern – unterstützen, indem sie direkt in ihre operativen Entscheidungsfindungsinstrumente integriert werden.

KAIROS konzentriert sich auf einige der disruptivsten und am wenigsten vorhersehbaren meteorologischen Bedingungen, die den Luftverkehr heute beeinträchtigen:

•   Konvektive Aktivitäten wie Gewitter, die zu erheblichen Kapazitätsengpässen führen und aufgrund ihrer raschen Entwicklung und lokalen Auswirkungen besonders schwer vorherzusagen sind.

•   Turbulenzen in klarer Luft, die von Bordradaren nicht erfasst werden können, aber eine wichtige Ursache für Verletzungen während des Fluges und Herausforderungen bei der Flugplanung sind.

•   Eiskristalle in großer Höhe, die bei konvektiven Ereignissen ein ernstes Risiko für die Triebwerksleistung darstellen.

•   Geringe Sicht, die den Durchsatz von Flughäfen beeinträchtigt und zunehmend Auswirkungen auf die urbane Luftmobilität hat.

•   Schwefeldioxid und Staub, die Triebwerkskomponenten angreifen und mit der Zeit die Betriebssicherheit von Flugzeugen beeinträchtigen können.

Beitrag von Unisphere

Als Kernpartner von KAIROS bringt Unisphere zwei hochwirksame Anwendungsfälle aus dem Bereich Innovative Air Mobility (IAM) ein und stimmt die technische Innovation des Projekts auf die realen betrieblichen Anforderungen ab.

Der erste Anwendungsfall betrifft den Betrieb von Lufttaxis und Vertiports mit Schwerpunkt auf der Sichtvorhersage im Umkreis von 5 Kilometern. Diese kritische Grenze entscheidet darüber, ob Flüge nach Sichtflugregeln durchgeführt werden können oder auf Instrumentenflug umgestellt werden müssen. Bemerkenswert ist, dass diese Grenze für die konventionelle Luftfahrt, die in der Regel nach Instrumentenflugregeln (IFR) operiert, weitgehend irrelevant ist. Für bemannte Verkehrsflugzeuge liegt der kritische Punkt bei einer viel geringeren Sichtweite – etwa 550 Meter, bei der Verfahren für Flüge bei schlechter Sicht (Low Visibility Operations) ausgelöst werden. Daher wurde die 5-Kilometer-Grenze in der Luftfahrt-Wetterforschung bisher übersehen, was sie zu einer neuen und wichtigen Herausforderung für KI-gestützte Vorhersagen macht.

Unisphere unterstützt diesen Anwendungsfall durch die prototypische Integration von KI-gestützten Sichtbarkeitsdaten in seine Softwareplattform NOVA, ein Flugmanagementsystem, das speziell für den Betrieb von Drohnen und Lufttaxis entwickelt wurde. Diese Erkenntnisse sollen die Entscheidungshilfen von Lufttaxi- und Vertiport-Betreibern unterstützen, darunter auch Unisphere's Digital Copilot, ein Echtzeit-Entscheidungshilfedienst, der bei der Bewertung wetterbedingter Risiken hilft und eine sicherere, bedingungsbewusste Betriebsplanung ermöglicht.

Der zweite Anwendungsfall zielt auf BVLOS-Drohnenmissionen in tropischen und äquatorialen Regionen ab, in denen konvektive Aktivitäten das vorherrschende wetterbedingte Risiko darstellen. In diesem Zusammenhang fungiert Unisphere als Verbraucher und Validierer von Nowcasting-Produkten, die innerhalb von KAIROS entwickelt wurden, und führt eine Prototyp-Integration in seinen U-space Weather Information Service (WIS) durch. Dieser Prototyp ermöglicht die Bewertung von KI-gestützter Wetterintelligenz in realen Drohnenplanungs- und Missionsunterstützungsszenarien und hilft den Betreibern, die Risikobewertung vor dem Flug und die Entscheidungsfindung während des Fluges zu verbessern.

Durch die Bereitstellung dieser fokussierten Anwendungsfälle und die Bereitstellung von NOVA und WIS als Forschungsdemonstrationsplattformen stellt Unisphere sicher, dass die in KAIROS entwickelten KI-Fähigkeiten in realistischen, zukunftsorientierten Betriebsumgebungen validiert werden, die die Zukunft des digitalen Luftraums widerspiegeln.

Von der Forschung zur praktischen Anwendung

KAIROS tritt nun in die Demonstrationsphase ein, in der die KI-basierten meteorologischen Modelle des Projekts in realen Betriebsumgebungen getestet und validiert werden. Dies ist ein spannender Meilenstein: Die Möglichkeit, die entwickelten Lösungen gemeinsam mit Endnutzern und Akteuren aus der Luftfahrt in der Praxis zu präsentieren und zu bewerten.

Durch Live-Demonstrationen und Prototyp-Integrationen will das Projekt nicht nur die technische Leistungsfähigkeit der KI-gestützten Systeme bewerten, sondern auch ihre Benutzerfreundlichkeit und operative Relevanz für die tägliche Entscheidungsfindung.

Mit Beiträgen von Unisphere, AI METHODS, ENAIRE, EUROCONTROL und METSAFE ist KAIROS gut aufgestellt, um KI-gestützte Wettervorhersagen vom Forschungskonzept in eine einsetzbare Fähigkeit zu verwandeln. Das Ergebnis wird ein widerstandsfähigeres, vorhersagbareres und intelligenteres Luftraumsystem sein, das die wachsende Vielfalt der Akteure in der Luftfahrt in Europa und darüber hinaus unterstützt.

Möchtest du erfahren, wie KI-gestützte Wettervorhersagen deinen Flugbetrieb sicherer und vorhersagbarer machen können? Kontaktiere uns und erfahre, wie die digitalen Plattformen von Unisphere Betreibern dabei helfen, Wetterinformationen in reale Entscheidungen umzusetzen!