Luftverkehrssicherheit

Drohnen werden immer häufiger eingesetzt. Das bringt neben Chancen auch Risiken und Gefahren für andere Luftfahrzeuge, Infrastrukturen oder Dritte mit sich. Um diese Risiken zu minimieren, bedarf es staatlich-rechtlicher Regularien, deren Umsetzung effektive Detektions- und Klassifikationstechnologien erfordert. Eine gut geeignete und kostengünstige Technologie für diesen Zweck ist die Analyse von Drohnengeräuschdaten mittels Algorithmen des maschinellen Lernens. Das Projekt AuDroK hat zum Ziel, einen Datensatz von Drohnengeräuschen unterschiedlicher Bauart zusammenzustellen und Klassifikatoren zu entwickeln, mit denen Drohnen anhand ihrer Geräusche erkannt werden können. Das Vorhaben endet mit einem Modellexperiment zur Überprüfung der Leistungsfähigkeit der entwickelten Ansätze. Eine erfolgreiche Umsetzung des Projekts kann dazu beitragen, die Sicherheit von Drohneneinsätzen zu verbessern und somit die Integration von Drohnen in unsere Gesellschaft zu erleichtern.

In Deutschland sind verschiedene Organisationen damit beauftragt, Ereignismeldungen im Luftverkehr zu dokumentieren. Diese Meldungen können aufgrund ihrer Detailtiefe Rückschlüsse auf einzelne Personen zulassen und Datenschutzkonflikte auslösen. Um diese Konflikte zu vermeiden, muss eine Datenanonymisierung durchgeführt werden. Bisher ist dies sehr aufwändig, weil der Prozess noch nicht automatisiert wurde und zudem der Kontext der Meldung nicht verfälscht werden darf. Das Ziel des Projekts ist daher die Entwicklung eines Programms zur automatisierten Anonymisierung von Ereignismeldungen, um die personelle und zeitliche Belastung bei der Aufbereitung zu reduzieren und die Vereinheitlichung der Meldestruktur zu fördern. Das Programm wird anhand eines Beispieldatensatzes der assoziierten Partner trainiert, sensible Dateninhalte automatisch zu identifizieren und ohne Verfälschung des Kontexts zu anonymisieren. Langfristig soll das Projekt die Akzeptanz von Ereignismeldungen steigern und mehr Personen ermutigen, problematische Ereignisse im Luftverkehr zu melden. 

AuRa widmet sich der automatisierten Risikobewertung von Drohnenflügen in der speziellen Kategorie, um den zeit- und kostenaufwändigen Erlaubnisprozess zu vereinfachen, der bisher noch händisch ausgeführt wird. Ziel ist es, eine Automatisierung und Digitalisierung des Verfahrens zu schaffen, um die Erlaubniserteilung zu beschleunigen und die Integration von Drohnen in den Alltagsverkehr zu erleichtern. AuRa plant, zusätzliche Einflussgrößen in die Risikobewertung einzubeziehen und den Datenumfang und die Datenqualität der Parameter zu untersuchen, um eine höhere Variabilität des Verfahrens zu erreichen. Die Automatisierung wird innerhalb des Vorhabens an einem beispielhaften Anwendungsfall getestet.