Eine neue virtuelle Sensorik könnte die Flugsicherheit entscheidend verbessern.
Forscher am California Institute of Technology haben einen Durchbruch in der Flugüberwachungstechnologie erzielt. Ihr neues System, das Neural-Fly for Fault Tolerance (NFFT) genannt wird, nutzt maschinelles Lernen, um systemische Fehler bei VTOLs (Vertical Take-Off and Landing Aircraft) zu erkennen und zu korrigieren. Diese Flugtaxis, die aufgrund ihrer Fähigkeit, auf kleinstem Raum zu starten und zu landen, besonders in urbanen Umgebungen zunehmend an Bedeutung gewinnen, könnten durch die Neuerung sicherer werden.
Die NFFT-Technologie setzt auf ein tiefgehendes neuronales Netzwerk, das in Echtzeit auf Veränderungen reagieren kann. Statt traditioneller, oft schwerer und fehleranfälliger Sensoren nutzt das System die vorhandenen Flugdaten, um den Zustand jedes Rotors kontinuierlich zu bewerten. Dies ermöglicht es, auf Herausforderungen wie Windböen, Vogelschläge oder technische Defekte ohne menschliches Eingreifen zu reagieren.
Die Forscher haben gezeigt, dass das System selbst bei Ausfall eines Rotors so schnell reagiert, dass Passagiere oder Piloten kaum eine Veränderung bemerken würden. Diese Fähigkeit, schnelle und präzise Korrekturen vorzunehmen, macht die Technologie ideal für sicherheitskritische Anwendungen in autonomen Systemen.