Seit mehreren Jahren ist in der Schifffahrt ein klarer Trend zu höherer Automatisierung und reduzierter Besatzung zu beobachten. Hauptgründe hierfür sind die Verringerung von Gefahren, Kosteneinsparungen, die Entlastung von Menschen in riskanten Situationen sowie Energie- und Emissionsreduktionen. Diese Entwicklungen tragen insgesamt zu einer verbesserten sozialen, ökologischen und ökonomischen Nachhaltigkeit der Seeschifffahrt bei. Angesichts der Fortschritte in der Computertechnologie, der Künstlichen Intelligenz sowie ihrer Anwendung in anderen Mobilitätssektoren wie Luftfahrt und Automobilindustrie erscheint die Umsetzung vollautonomer Schifffahrt technologisch grundsätzlich möglich. Voraussetzung für die Teilnahme autonomer Schiffe am Seeverkehr ist jedoch die strikte Einhaltung internationaler Sicherheitsregeln, insbesondere der International Regulations for Preventing Collisions at Sea (COLREGs). Für autonome Navigation muss ein Schiff seine Umgebung präzise erfassen. Dazu ist die Auswertung einer Vielzahl von Sensoren erforderlich, um auch unter schwierigen Bedingungen, etwa bei schlechtem Wetter, eine zuverlässige Situationswahrnehmung zu gewährleisten. Die Verarbeitung und Fusion der Sensordaten muss dabei autonom und in Echtzeit erfolgen. Neben regelbasierten Verfahren kommen zunehmend Methoden der Künstlichen Intelligenz, insbesondere Deep Learning und neuronale Netze, zum Einsatz. Ein wesentlicher Nachteil dieser Ansätze liegt jedoch in ihrer mangelnden Transparenz, da Entscheidungen häufig nicht nachvollziehbar sind. Die International Maritime Organization (IMO) untersuchte 2021, inwieweit bestehende Regelwerke für autonome Schiffe angepasst werden müssen, und definierte vier Autonomiegrade, von automatisierten Schiffen mit Besatzung bis hin zu vollständig autonomen Schiffen ohne Besatzung. Das Forschungsvorhaben zielt darauf ab, KI-Methoden zur Generierung erklärbarer Handlungsempfehlungen für die Schiffsführung eines Schiffes des Autonomiegrades 1 zu entwickeln. Hierfür soll ein hybrides Schiffsführungsassistenzsystem entstehen, das transparente und nachvollziehbare Empfehlungen liefert, während die endgültige Entscheidungsverantwortung weiterhin beim Menschen liegt. Ein solches System stellt einen wichtigen Schritt auf dem Weg zur autonomen Schifffahrt dar und kann künftig zur Bewertung und Zertifizierung von KI-basierten Navigationssystemen beitragen.
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marinom GmbH Jade Hochschule Wilhelmshaven/Oldenburg/Elsfleth
