16.09.2015

Auch Drohnen müssen ein Nummernschild haben

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Neue Regeln für neue Instrumente.

Autos haben ein Nummernschild – aber was ist mit Drohnen? Wie soll man deren Besitzer eruieren? Die Deutsche Flugsicherung will mit einem Kennzeichen für private Drohnen am Himmel für Ordnung sorgen. „Je mehr Drohnen wir haben, desto näher müssen die Regeln für den Betrieb sich an denen des bemannten Flugverkehrs orientieren“, meint Klaus-Dieter Scheurle, Chef der Deutschen Flugsicherung. Und: „Dann können wir jemanden, der so ein Gerät missbräuchlich benutzt, identifizieren und aus dem Verkehr ziehen.“

Nötig werden die Schritte, da die Zahl der Drohnen sich nach Einschätzung von Scheurle in den nächsten fünf Jahren in Deutschland mindestens verzehnfachen wird. „Drohnen sind auf dem Vormarsch, man kann das nicht mehr stoppen.“ Deswegen soll die Gefahr für den Flugverkehr zunehmen. Es habe bereits Vorfälle gegeben, bei denen Drohnen in der Nähe von Start- und Landebahnen von Flugbahnen gesichtet worden seien, sagte Scheurle.

Besitzer von Drohnen müssen schon heute viele Regeln beachten: Die Drohne muss stets in Sichtweite bleiben und darf höchstens 100 Meter hoch fliegen. Flughäfen sind im Umkreis von 1,5 Kilometer tabu. Zudem gibt es im größeren Umfeld von Airports Gebiete in denen Drohnen bis maximal 30 Meter aufsteigen dürfen – in Berlin ist übrigens wegen der beiden Airports sowie der Flugverbotszone über dem Regierungsviertel praktisch das gesamte Stadtgebiet betroffen.

Trotzdem: Kollisionen von Drohnen und etwa Flugzeugen gab es bislang kaum. Die Gefahr, die von den unbemannten Fluggeräten für Jets ausgehe, sei aber mit der von Vögeln vergleichbar, sagt Scheurle. „Ein größerer Vogel wie etwa ein Kranich, der ins Triebwerk gerät, kann ein Flugzeug in Bedrängnis bringen.“

Quelle

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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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