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12.10.2022

Mayflower Autonomous Ship 400: Wie erstmalig ein unbemanntes Schiff den Atlantik überquerte

Das Forschungsschiff Mayflower Autononmous Ship 400 (MAS400) ist Ende April von Plymouth in England aus in See gestochen und erreichte am 5. Juni Halifax in Kanada. Wir haben mit Brett Phaneuf, Ideengeber und Leiter der Meeresforschungsorganisation ProMare, über die technologische Meisterleistung gesprochen.

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✨ AI Kontextualisierung

Für die Erforschung unserer Ozeane sind Forschungsreisen in teils weit abgelegene Regionen nötig. In der Regel sind derartige Reisen lange, teuer und für die teilnehmenden Forscher:innen mit zahlreichen Risiken verbunden. Abhilfe möchte nun ein neues High-Tech-Schiff namens Mayflower Autononmous Ship 400 schaffen, das von Brett Phaneuf, Co-Founder der Meeresforschungsorganisation ProMare in Zusammenarbeit mit IBM als Technologie-Partner entwickelt wurde. Das autonome und KI-getriebene Schiff soll künftig wichtige Daten über den Zustand der Ozeane sammeln.

Die Jungfernfahrt über den Atlantik erfolgte fast genau 400 Jahre nachdem die Mayflower mit den ersten englischen Siedler:innen an Bord Kurs auf die neue Welt nahm. Mit dem Projekt möchte Brett Phaneuf die Reise von 1620 würdigen und zugleich neue Maßstäbe im Bereich der Klimaforschung setzen. Am 5. Juni ist ihm und seinem Team ein wichtiger Meilenstein geglückt. Das mit Sonnenenergie betriebene Schiff erreichte den Hafen von Halifax in Kanada.

Anlässlich des IBM Pop Up war Brett Phaneuf zu Gast in Wien | (c) martin pacher / der brutkasten

Welche Learnings haben Sie während des Projektes gemacht?

Brett Phaneuf: Wir haben sehr viel gelernt. Am meisten war ich aber über das Ausmaß des Interesses überrascht, das Mayflower Autonomous Ship 400 ausgelöst hat. Dies trifft auch auf das Team zu. Ich war davon beeindruckt, dass so viele Leute, mit denen wir 2016 das Projekt gestartet haben, noch immer an Bord sind. Es ist wirklich keine einfache Aufgabe Leute sechs Jahre lang an der Stange zu halten. Dazu zählt auch IBM, der uns als Partner seit 2017 mit Technologie unterstützt. Zudem kann ich mich noch an den Moment erinnern, als das Schiff nach der Atlantiküberquerung in den Hafen eingelaufen ist und über 50.000 Leute unseren Kamera-Feed verfolgten. Ein unbeschreibliches Gefühl.

Welche Unterstützung habt ihr von IBM erhalten?

Brett Phaneuf: IBM hat uns in vielen Bereichen geholfen. So verschafften sie uns beispielsweise Zugang zu ihren Supercomputer-Ressourcen und einer Vielzahl an Software-Tools. Dazu zählt beispielsweise Maximo Visual Inspection von IBM. Zudem hat sich IBM auch Gedanken darüber gemacht, wie man dem Schiff helfen kann, in komplexen Situationen Entscheidungen zu treffen. Ein Tool war hier ein Operational Decision Manager (ODM), der eigentlich in der Finanzwelt zur Anwendung kommt. So gilt es auf See ein komplexes Set an Regeln zu beachten. Dazu zählen Anti-Kollisionsregeln, rechtliche Vorschriften aber auch das Wetter. Die Liste an Tools lässt sich noch weiterführen. Ingesamt haben sich seit dem Projektstart in Summe vier bis fünfhundert Leute von IBM auf vier Kontinenten freiwillig gemeldet und ihr Fachwissen aus den jeweiligen Bereichen beigesteuert.

Welchen Beitrag kann das Mayflower Autonomous Ship zur Beschaffung von Klimadaten leisten?

Brett Phaneuf: Das wirklich Interessante am Mayflower Autonomous Ship ist für mich, dass wir es geschafft haben, die Kosten für die Beschaffung von Klimadaten zu senken. Dies trifft insbesondere für Regionen unseres Planeten zu, die sehr schwer zugänglich sind. Auf den Ozeanen verkehren kommerzielle Schiffe in der Regel nämlich nur nach bestimmen Routen. Die globale Flotte an Forschungsschiffen, die auch entlegene Teile der Ozeane ansteuert, ist zudem sehr klein. Ein Forschungsschiff kostet in der Regel 50 oder 100 Millionen Euro, damit Wissenschaftler:innen für ein paar Monate in See stechen können. Eine Möglichkeit die Kosten zu senken, sind hier künftig definitiv Schiffe, die autonom verkehren. Somit würden auch kleinere Organisationen die Möglichkeit erhalten, an Forschungsmissionen teilzunehmen.

Technischen Details und Fähigkeiten des Mayflower Autononmous Ship 400 (MAS)

Das Schiff wiegt rund fünf Tonnen und hat mehr als 30 Sensoren an Bord.

Die Sensoren liefern Daten durch die der speziell entwickelte „AI Captain“ „sehen“ und „entscheiden“ kann. Zum Einsatz kommt hierfür IBM Maximo Visual Inspection & IBM Operational Decision Manager

Die Systeme der Mayflower synchronisieren sich mit der IBM Cloud, sobald eine Satellitenverbindung verfügbar ist und rufen kontinuierlich Wetterdaten ab.

Die Forschungsprojekte an Bord konzentrieren sich auf Meeresqualität und –chemie, z.B. mit Hypertaste – einer neuen von IBM Research entwickelten Technologie für schnelle KI-gestützte chemische Tests.

Analyse von Mikroplastik-Konzentration, die Untersuchung von Meeresspiegel, Wellenhöhe und das Potenzial für die Energiegewinnung.

Mit Hilfe von akustischen Sensoren wird ein Unterwasser-Audiostrom gesammelt, der mittels eines Machine-Learning Modells die Geräusche auf Merkmale der Stimmen von Meeressäugern analysiert.

Welche rechtlichen Herausforderungen gab es zu bewältigen?

Brett Phaneuf: Das wirklich komplexe an dem Projekt waren sicherlich auch die rechtlichen Rahmenbedingungen. Wenn wir uns das Gesetz anschauen, dann gibt es ein Seerechtsübereinkommen der Vereinten Nationen, das die Nutzung von Schiffen auf offener See regelt. Gibt es spezifische Regeln für unbemannte Schiffe? Nein, niemand kennt hier genaue Vorschriften. Es gibt aber Antikollision-Regeln, die besagen, dass nach bestem Wissen Ausschau gehalten werden muss. Ob es ein Mensch sein muss, steht nirgendwo geschrieben. Wir sind der Ansicht, dass wir die Regeln erfüllen. Im Gegensatz zu Menschen werden unsere Kamera- oder KI-Systeme nie müde oder langweilen sich.

Inwiefern kann die Technologie skaliert werden und beispielsweise bei Container-Schiffen zum Einsatz kommen?

Brett Phaneuf: Die Technologie finanziell zu skalieren, ist natürlich eine sehr große Herausforderung. In Bezug auf den Containerschiff-Verkehr macht es meiner Meinung nach weniger Sinn. Hier liegen die wirtschaftlichen Einsparpotentiale eher in der Treibstoff-Optimierung und im Routing. Im Zuge des Projekts haben sich aber auch zwei Spin-Offs herausgebildet. Eines von ihnen ist Marine AI, das Software-Komponenten an andere Unternehmen verkauft und mit seiner Technologie beispielsweise hydrografische Vermessungen für Windparks ermöglicht. Aber auch im Bereich von Yachten gibt es neue Anwendungsmöglichkeiten. Der beste Platz auf einer Yacht ist bekanntlich die Brücke ganz oben. Hier werden wir künftig völlig neue Design erleben, davon bin ich überzeugt.

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Es ist eines dieser Themen, mit denen sich Normalverbraucher:innen im Alltag zwar nicht beschäftigen, die aber letztlich indirekt alle betreffen: Korrosionsprüfung. Oder sehr vereinfacht gesagt: Rohre müssen leckagefrei sein und bleiben, vor allem dort, wo nicht nur sinnbildlich mit Hochdruck gearbeitet wird.

Doch die Überprüfung der Korrosionsbeständigkeit kritischer Komponenten bei bestehenden Anlagen ist mit dem derzeitigen Standard-Prozedere schwierig bis schlicht unmöglich. „Die regelmäßige Korrosionsprüfung ist in manchen Märkten und Anwendungen verpflichtend, kann jedoch verlässlich nur im Labor durchgeführt werden. Dazu müssen Bauteile ausgebaut werden, was teilweise einfach nicht möglich ist. Daher behilft man sich oft mit separaten ‚Qualifizierungsstücken‘, vor allem während der Fertigung der Komponenten. Und dann dauert die Überprüfung im Labor mindestens eine, oftmals bis zu sechs Wochen“, sagt Manuel Prohaska, Gründer des steirischen Startups MPC².

Korrosionsprüfung direkt vor Ort in Stunden statt Wochen

Mit dem patentierten System „Corrosion Ray“ arbeiten er und sein Team an einer Lösung. „Wir versuchen, die Korrosionsprüfung zu revolutionieren, indem wir sie zum Kunden bringen, anstatt der Kunde die Proben zu uns ins Labor“, sagt Prohaska. Mit dem mobilen Gerät lassen sich Rohre und insbesondere deren Schweißnähte ohne Beschädigung direkt vor Ort prüfen. „Wir nutzen dazu elektrochemische Methoden und liefern Ergebnisse, die qualitativ und vor allem quantitativ Laborergebnissen entsprechen“, so der Gründer.

Nicht nur die Überprüfungszeit lasse sich damit von Wochen auf Stunden reduzieren. „Auch der Umweltaspekt ist nicht zu vernachlässigen. Wir sparen mit der Methode im Vergleich zur konventionellen Auslagerungsprüfung 99 Prozent der Energie, brauchen kaum Chemikalien und deutlich weniger Wasser“, sagt Prohaska. Für Kunden sei aber der finanzielle Aspekt am entscheidendsten. „Bei großen Anlagen bedeutet ein Tag Ausfall sechs- bis siebenstellige Einbußen“.

„Wir sind mit unserer Prüfmethodik einfach näher an der Wahrheit“

Prohaska weiß sehr genau, wovon er spricht. In seinen früheren beruflichen Stationen baute der studierte Werkstoff- und Korrosionswissenschaftler nicht nur genau die fachliche Expertise auf, die er jetzt mit MPC² umsetzt. Als Geschäftsführer von Betrieben mit mehreren Hundert Mitarbeiter:innen lernte er auch die betriebswirtschaftliche Seite genau kennen.

Aktuell befindet sich „Corrosion Ray“ aber noch im fortgeschrittenen Prototypen-Stadium. Die Technologie dahinter nicht: Schon jetzt setzen mehrere Stahlkonzerne, Komponenten-Hersteller und Chemie-Riesen, die auch die Zielgruppe für das neue System sind, auf die bestehenden Korrosionsprüfungs-Angebote von MPC² – teilweise mit sechsstelligen Auftragseingängen. „Wir haben einen speziellen Prüfstand, mit dem wir unsere Methode auch mit konventionellen Korrosionsprüfungen vergleichen. Wir sind mit unserer Prüfmethodik einfach näher an der Wahrheit, als mit den alten Methoden, die lange dauern und gleichzeitig relativ ungenau sind“, so Prohaska.

Mit Predictive Maintenance auf den Weltmarkt

Momentan ist das Angebot mit diesem Prüfstand noch der lukrativste Geschäftsbereich des Unternehmens. In den kommenden Jahren soll sich das ändern. Bis 2035 will MPC² auf 60 Millionen Euro Jahresumsatz anwachsen. Davon soll „Corrosion Ray“ laut Plan 65 bis 70 Prozent bringen. Technologisch soll dann der Bereich Predictive Maintenance im Zentrum stehen. „Wir können Kunden schon jetzt sehr genau sagen, wo es in ein paar Jahren Probleme beim Material geben wird. Mit den Daten, die wir jetzt dazu sammeln, wollen wir diese Lebensdauer-Vorhersage mit Hilfe von KI künftig noch deutlich präziser machen“, erklärt Prohaska.

Um diese Ziele umzusetzen, will das vierköpfige Team in einem ersten Schritt 600.000 Euro Investment-Kapital aufnehmen, mit dem die Kleinserienfertigung von „Corrosion Ray“ aufgebaut werden soll. „Wir halten schon jetzt Ausschau nach strategischen Investoren. Noch wichtiger werden die, wenn es in einigen Jahren an die große Produktion geht“, sagt der Gründer. Dann sei auch eine größere Kapitalrunde geplant.

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Bislang finanziert sich das Unternehmen aus den eigenen Umsätzen und aus Förderungen. Dank der hohen Auftragseingänge werden kommendes Jahr die Unternehmenseinnahmen erstmals den Förderbetrag übersteigen. Dennoch sei man noch auf die Fördergelder angewiesen. „Den mit Abstand größten Anteil beim Fördervolumen hatten die Programme aws Preseed und aws Seedfinancing – Deep Tech“, erzählt Prohaska. „Das war extrem wichtig, sonst wären wir nicht so weit gekommen.“ Dabei betont der Gründer auch das Service: „Wenn man etwas gebraucht hat, waren sie immer da.“

Disclaimer: Dieser Artikel ist im Rahmen einer Medienbeauftragung mit der Austria Wirtschaftsservice (aws) entstanden.

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