Aurora Flight Sciences, ein Unternehmen von Boeing, hat seine Technologie Fast Adaptation and Learning for Control Online (FALCON) erfolgreich demonstriert. Dabei handelt es sich um ein KI-gestütztes Kontrollsystem, das den sicheren Betrieb auf See unter schwierigen Umweltbedingungen und bei Systemausfällen aufrechterhalten soll.
FALCON wurde im Rahmen des Programms Learning Introspective Control (LINC) der Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) entwickelt und entstand in Zusammenarbeit mit dem MIT Aerospace Controls Laboratory und dem MIT Marine Autonomy Laboratory. Die auf maschinellem Lernen basierende Architektur ermöglicht es Land-, See- und Luftfahrzeugen, ihre Steuerungsgesetze in Echtzeit anzupassen und entweder als Assistent für einen menschlichen Bediener oder als primäre Methode der Fahrzeugsteuerung zu fungieren.
Bei einer Ende 2025 durchgeführten Demonstration wurde ein Szenario für den Nachschub von unterwegs mit Hilfe von USVs (Uncrewed Surface Vessels ) simuliert. Während der Übung wurde ein 1,5 Meter langes USV mit einem 5 Meter langen Schiff gepaart, um eine konsistente relative Position beizubehalten, eine Aufgabe, die durch eingeführte Gefahren wie Windlast, Bugstrahlruderausfall und simulierte Venturi-Effekte erschwert wurde. Das Team maß den Erfolg anhand des Prozentsatzes der Zeit, in der das Schiff innerhalb einer definierten “sicheren Zone” blieb, und der Zeit, die es brauchte, um sich von induzierten Gefahren zu erholen.
Die Ergebnisse zeigten einen deutlichen Leistungsunterschied zwischen manuellen und KI-gestützten Operationen. Ohne KI-Unterstützung konnte ein menschlicher Bediener das Schiff in 63 % der Fälle innerhalb der Sicherheitszone halten. Im KI-unterstützten Modus, in dem das System Gefahren ausgleicht, während der Mensch die Kontrolle behält, stieg diese Zahl auf 82 %. Im KI-gesteuerten Modus, in dem der Bediener Parameter wie Geschwindigkeit und Position vorgibt, die die KI ausführen soll, blieb das Schiff in 94 % der Zeit in der Sicherheitszone.
Die Wiederherstellungsmetriken unterstrichen die Effizienz des FALCON-Systems zusätzlich. Bei der Einführung von Gefahren wurde die Zeit, die benötigt wurde, um die Kontrolle wiederzuerlangen und in die sichere Zone zurückzukehren, unter KI-gesteuerter Kontrolle im Vergleich zum manuellen Betrieb um durchschnittlich 61 % reduziert. Das Entwicklungsteam verfeinert derzeit diese Algorithmen im Hinblick auf eine weitere Demonstration, die für den Sommer 2026 geplant ist.
