Challenge #31

Flugrouten mit Machine Learning individuell optimieren.

Mehr Automatisierung im Luftverkehrsmanagement flexibilisiert die Verkehrsführung, steigert die Luftraumkapazität und spielt eine wesentliche Rolle beim Ausbau des klimaneutralen Luftverkehrs.

Individualisierte Flugrouten können dabei helfen, den menschengemachten globalen Temperaturanstieg zu begrenzen. Um dieses Ziel zu erreichen, muss das Luftverkehrsmanagement deutlich stärker automatisiert werden.

Heutige Luftraumstrukturen und das Luftverkehrsmanagement sind in erster Linie auf Sicherheit und Kapazität optimiert. Mit der richtigen Automatisierung lässt sich dies um klimaschonende Zielgrößen wie minimaler CO­2-Ausstoß und Verringerung der Kondensstreifenbildung erweitern.

Die DLR-Forscher:innen entwickeln im Projekt „Der individuelle und automatisierte Luftverkehr“ (DIAL) Verfahren, die eine gleichzeitige Optimierung nach mehreren klimarelevanten Faktoren und eine erhöhte Kapazität des Luftverkehrsmanagements ermöglichen. In DIAL fließen neuartige meteorologische Verfahren, welche Machine Learning Algorithmen anwenden, in die Flugplanung ein. Jede Einzelroute wird individuell optimiert und an das Wetter angepasst, um so Sicherheit und Klimaschutz gleichermaßen zu gewährleisten.

(Headerbild: ivabalk/pixabay.co)

Weitere Informationen:

Je­de Flug­rou­te in­di­vi­du­ell kli­maf­reund­li­cher ge­stal­ten (Artikel)

Über das Projekt DIAL

Beteiligte Helmholtz-Zentren:

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)

download