Diese Leistungssteigerung kommt dem F4-Standard des Kampfjets zugute, der in etwa zwei Jahren in Dienst gestellt werden soll. Wie lässt sich dieser Fortschritt erklären? Durch den beispiellosen Einsatz künstlicher Intelligenz (KI), wie der Konzern auf seinem Investorentag erläuterte. „Einige unserer Konkurrenten kommunizieren über KI in ihren Gondeln, aber unseres Wissens nach sind wir die ersten, die sie mit Echtzeitbetrieb an Bord haben.“versichert Michel Blanquart, Optronik-Projektleiter bei Thales. Hierbei handelt es sich um intern entwickelte KI-Algorithmen, die neuronale Netze aus dem Deep Learning nutzen. Sie wurden anhand von Millionen von Fahrzeugbildern geschult, um deren Erkennung und Erkennung zu ermöglichen.
Über die Algorithmen hinaus bestand die Herausforderung darin, diese KI in einer sehr restriktiven Umgebung und mit begrenzten Ressourcen in Echtzeit zum Laufen zu bringen. Die Temperatur der Außenhaut der Gondel kann aufgrund der kinetischen Erwärmung etwa 85 °C betragen, aber auch auf -40 °C sinken. Auch die Gondel ist erheblichen Vibrationseinflüssen ausgesetzt. „Das hat uns dazu veranlasst, im gesamten Pod eine hochpräzise Mechanik zu entwickeln, die aber auch sehr robust ist.“spezifiziert Michel Blanquart. Angesichts der Einschränkungen beim Stromverbrauch musste Thales eine sparsame KI implementieren. Diese im Jahr 2016 begonnenen Entwicklungen, die kurz davor stehen, zu einem kommerzialisierungsreifen Produkt zu führen, sind das Ergebnis der Forschungsarbeit verschiedener Teams. Sie werden jetzt innerhalb von CortAIx geteilt, der im vergangenen März vorgestellten Thales-Einheit, die ihre Aktivitäten im Zusammenhang mit KI in den Bereichen Forschung, Sensoren und Systeme bündelt.
Sie lesen einen Artikel aus L’Usine Nouvelle 3738 – Januar 2025
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