Ob Staudämme, Stromnetze, Pipelines, Bahnschienen oder Flugzeuge – die regelmäßige Überprüfung solcher Systeme ist entscheidend, um Schäden frühzeitig aufzuspüren und so Ausfälle zu vermeiden. Bisher erfordern diese Inspektionen jedoch meist hohen personellen Aufwand und bergen oft auch Sicherheitsrisiken für die eingesetzten Arbeiter:innen. Mit AIONIC (AI-based Object-relative Navigation for Inspection of Critical Infrastructure) will das Forschungsteam der Gruppe Control of Networked Systems dies nun ändern, wie Thomas Jantos ausführt: „Mit Hilfe Künstlicher Intelligenz und neuartigen Sensortechnologien sollen Drohnen künftig in der Lage sein, ohne menschliches Eingreifen über längere Zeiträume hinweg selbstständig zu navigieren und die kritische Infrastruktur zu inspizieren.“

Hinter dieser Anwendung stehen mehrere grundlegende Forschungsfragen, an denen das Team arbeiten wird: Die Drohnen oder Drohnenschwärme müssen mit Hilfe von KI-Technologien dazu in der Lage sein, zu inspizierende Objekte zu erkennen, auch wenn sie nicht davor darauf trainiert worden sind. Sie brauchen darüber hinaus eine präzise Lage- und Positionsbestimmung auch in dynamischen Umgebungen. Zur Steigerung der Effizienz sollen Multi-Agenten-Systeme zum Einsatz kommen, also beispielsweise mehrere Drohnen oder Roboter, die sich flexibel und autonom koordinieren. Damit Wartungsbedarf und Abweichungen an den zu inspizierenden Objekten erkannt werden, ist eine intelligente Datenanalyse nötig.

„In all diesen Feldern gibt es noch Forschungsbedarf, um vollständig autonome, länger andauernde Einsätze von Roboter- oder Drohnen-Teams umzusetzen, bei denen kein menschliches Eingreifen nötig ist“, erklärt Martin Scheiber. Das Team kann bei der Weiterentwicklung auf Vorprojekte der CNS-Gruppe aufbauen, unter anderem auf die Erkenntnisse aus dem FFG-geförderten Projekt MUKISANO und dem EU-H2020-geförderten Projekt BugWright2. Eren Allak führt dazu aus: „Diese Projekte haben aufgezeigt, dass die Technologien zur Inspektion das Potenzial haben, wirtschaftlich verwertbar zu sein. Einige Module sind schon weit gereift, dennoch ist noch Grundlagenforschung nötig, um unsere Vision einer vollständig autonomen Arbeitsweise dieser Drohnen und Roboter – auch über längere Zeiträume hinweg – zu erreichen.“