Datengetriebenes Sicherheitsüberwachung bei Flugtests: Früh Gefahrenerkennung

In einer wegweisenden Studie wurde ein datengetriebenes Verfahren entwickelt, das die Sicherheit von Flugtests in Echtzeit überwacht. Durch die Analyse von Unsicherheiten in den Flugparametern können Piloten frühzeitig erkennen, wann ein Manöver gefährlich werden könnte, und rechtzeitig abbrechen.

Das System nutzt offline simulierte, stochastische Flugtrajektorien, um ein statistisches Modell für das kurzfristige Sicherheitsrisiko zu trainieren. Dabei kombiniert es drei allgemein einsetzbare Komponenten: ein Vorhersagemodell, das zukünftige Zustände aus aktuellen Beobachtungen prognostiziert; ein nearest‑Neighbor‑Klassifikator, der die Sicherheit des vorhergesagten Zustands bewertet; und eine Konfusions‑Kalibrierung mittels konformer Vorhersage, die die Zuverlässigkeit der Klassifikation garantiert.

Die Methode wurde auf einem Flugdynamikmodell mit unsicheren Parametern getestet. Sie konnte unsichere Szenarien zuverlässig identifizieren, entsprach den theoretischen Sicherheitsgarantien und übertraf bestehende Basisansätze bei der vorzeitigen Risikoklassifikation.

Diese Ergebnisse zeigen, dass datengetriebene Sicherheitsüberwachung nicht nur die Sicherheit von Flugtests verbessert, sondern auch in vielen anderen Bereichen mit hohen Unsicherheiten und menschlicher Interaktion eingesetzt werden kann.