Virgin plant Concorde Nachfolger – in 90 Minuten London-New York

Das US-amerikanisches Raumfahrtunternehmen Virgin Galactic rund um Richard Branson plant ein neues Überschallflugzeug, das eine Geschwindigkeit von Mach 3 erreichen soll. Beim Antrieb möchte Virgin auf Triebwerke von Rolls-Royce setzen.
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Concorde
(c) Virgin Galactic/The Spaceship Company
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  • Die Concorde galt als „Königin der Lüfte“ und war der Inbegriff von Schnelligkeit, Fortschritt und Luxus.
  • Fast 25 Jahre stand sie im Dienste von Britisch Airways und Air France, ehe eine vollbesetzte Maschine am 25. Juli 2000 wenige Minuten nach dem Start am Flughafen Flughafen Paris-Charles-de-Gaulle Feuer fing und abstürzte.
  • Mit dieser Geschwindigkeit könnten Passagiere in 90 Minuten von London nach New York fliegen.
  • Im Vergleich dazu erreichte die alte Concorde eine Geschwindigkeit von Mach 2,24 – die Atlantiküberquerung betrug damals rund rund 2 Stunde und 50 Minuten.
  • Die Concoarde konnte im Gegensatz dazu rund 130 Passagiere aufnehmen.
  • Im Gegensatz dazu beträgt die maximale Reiseflughöhe einer Boeing 777 rund 13.000 Meter.

Die Concorde galt als „Königin der Lüfte“ und war der Inbegriff von Schnelligkeit, Fortschritt und Luxus. Fast 25 Jahre stand sie im Dienste von British Airways und Air France, ehe eine vollbesetzte Maschine am 25. Juli 2000 wenige Minuten nach dem Start am Flughafen Flughafen Paris-Charles-de-Gaulle Feuer fing und abstürzte. Damals verloren nicht nur 113 Menschen ihr Leben, das Unglück leitete auch das vorläufige Ende ziviler Überschallflugzeuge ein.

Concorde Nachfoger mit Mach 3

Die Überschallfliegerei könnte nun jedoch ein Revival erleben: Virgin Galactic, die Tochtergesellschaft der Virgin Group des britischen Unternehmers Richard Branson, hat nun in einem Blog-Beitrag angekündigt, ein neues Überschallflugzeug auf den Markt bringen zu wollen. Das Flugzeug soll eine Geschwindigkeit von Mach 3 erreichen. Mit dieser Geschwindigkeit könnten Passagiere in 90 Minuten von London nach New York fliegen. Im Vergleich dazu erreichte die alte Concorde eine Geschwindigkeit von Mach 2,24 – die Atlantiküberquerung betrug damals rund rund 2 Stunden und 50 Minuten.

Das Flugzeug bietet laut Virgin allerdings nur Platz für höchstens 19 Passagieren. Die Concorde konnte im Gegensatz dazu rund 130 Passagiere aufnehmen. Die Flughöhe des Deltaflüglers soll rund 18.000 Meter betragen. Im Gegensatz dazu beträgt die maximale Reiseflughöhe einer Boeing 777 rund 13.000 Meter.

Partnerschaft mit Rolls-Royce

Für die Entwicklung der Antriebstechnologie möchte Virgin mit Rolls-Royce zusammenarbeiten. Know-How in Sachen Überschallfliegerei hat Rolls-Royce jedenfalls genug: So stammten die Triebwerke der alten Concorde ebenfalls von der britischen Firma. Zudem kooperieren die Briten in Sachen Hochgeschwindigkeitsantrieb bereits seit längerem mit der NASA.

Tom Bell, Chairman & CEO von Rolls-Royce North America, über die Zusammenarbeit „Rolls-Royce kann auf eine einzigartige Geschichte im Bereich des Hochgeschwindigkeitsantriebs zurückblicken, die bis zur Concorde zurückreicht. Wir freuen uns auf die Partnerschaft mit Virgin Galactic.“

Eine entsprechende Machbarkeitsstudie sei laut Virgin bereits erfolgreich abgeschlossen. Zudem stehe man in Kontakt mit der US-Luftfahrtbehörde FAA, die für die Zertifizierung des Flugzeuges zuständig wäre.


die Redaktion

Wie man auch mit wenig Daten KI-Lösungen nutzen kann

Transfer Learning kann helfen, wenn nicht genug Daten für den Einsatz von KI-Anwendungen zur Verfügung stehen.
/wie-man-auch-mit-wenig-daten-ki-losungen-nutzen-kann/
(c) TRUMPF Maschinen Austria

Daten sind das neue Öl, sagt man – denn nichts zuletzt sind sie der Treibstoff, der den Motor der Künstlichen Intelligenz antreibt. Doch was tun, wenn die nötigen Daten fehlen, um KI-basiert Prognosemodelle, zum Beispiel im industriellen Bereich, effizient nutzen zu können? Hier kann unter anderem eine Methode namens „Transfer Learning“ eingesetzt werden. Beim Transfer Learning bedient man sich vortrainierter Modelle aus anderen Kontexten, wodurch ein Mangel an Trainingsdaten kompensiert und die KI daher günstiger und leichter eingesetzt werden kann. Eingesetzt wird dies in Österreich zum Beispiel beim Software Competence Center Hagenberg (SCCH).

Transfer Learning: Anschaulich illustriert

(c) SCCH

Links: Klassisches Machine Learning from Scratch bei dem für jeden Datensatz mit unterschiedlicher statistischer Charakteristik (z.B. Bilder einer Inspektionskamera für einen speziellen Bauteil) ein eigenes Modell gelernt wird (z.B. um einen Defekt im Bauteil zu erkennen). Das kann bei einem neuen Bauteil welcher nur in kleiner Menge produziert wird zu Problemen führen, da klassische Machine Learning Modelle sehr datenhungrig sind und schlechte Ergebnisse liefern, wenn zu wenige Daten vorhanden sind.

Rechts: Transfer Learning ist eine Erweiterung des klassischen Machine Learning Ansatz, die darauf abzielt Informationen neuer Daten mit Informationen alten Daten derart zu kombinieren, sodass das Problem von zu wenig Information (z.B. zu wenige Inspektionsbilder eines neuen Bauteils) gelöst werden kann.

Industrie als Vorreiter des Transfer Learning

„Seit 2010 setzen wir im Bereich Data Science Methoden des Transfer Learning ein. Vorbild waren Ansätze, mit denen bestehende Daten zur Problemlösung A mittels Künstlicher Intelligenz (KI) auf ein verwandtes Problem B übertragen werden können“, sagt Bernhard Freudenthaler, Area Manager Software Science am SCCH.

Da es kaum Forschung mit Industriedaten gab, hat das SCCH mit Wirtschaftspartnern Testreihen durchgeführt, um Prozessdaten zu generieren, mit denen KI-Systeme schrittweise trainiert werden, korrekte Werte vorherzusagen und damit den Verarbeitungsprozess zu steuern. „Der Vorteil für Industriebetriebe liegt in der Zeiteinsparung. Denn ohne Transfer Learning muss für jede Maschinenkonfiguration das Training der KI wieder von Neuem begonnen werden.

Transfer Learning ist auch Thema im COMET-Projekt Deepred (Deep Learning based Predicictive Analytics and Optimization). Ein Schwerpunkt ist die Unterstützung vieler ähnlicher Prozesse mit dem Ziel, die richtige Lösung ohne teure, umfassende und prozessspezifische Datensammlung zu finden. Dadurch können KI-basierte Produktionsprozesse flexibler gestaltet und Trainingszeiten des KI-Modells im besten Fall ganz vermieden werden“, so Freudenthaler.

Künstliche Intelligenz für die Blechfertigung

In einer Forschungskooperation arbeitet das SCCH außerdem mit dem oberösterreichischen Maschinenbauunternehmen TRUMPF Maschinen Austria zusammen. „Wir sehen diese Entwicklung als große Chance“, sagt dazu Bernhard Fischereder, Leiter Forschung und Entwicklung bei TRUMPF: „Ziel der langfristigen Zusammenarbeit ist es, die Erkenntnisse der aktuellen Forschung zur Künstlicher Intelligenz und Industrie 4.0 in der Blechbearbeitung zu verankern.“

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