11.11.2019

Elon Musk: Stadt am Mars benötigt 1000 Raumschiffe und 20 Jahre

SpaceX-Gründer Elon Musk äußerte sich nun konkret dazu, was es braucht, um auf dem Mars eine autarke Stadt zu bauen. Nach einer Keynote beim U.S. Air Force Startup Pitch Day beantwortete er Fragen auf Twitter.
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Elaon Musk, Musk, SpaceX, mars NASA
© websummit: Elon Musk möchte 1000 Starships bauen.

Elon Musk hat seiner Vision der Ansiedlung des Menschen auf dem Roten Planeten einen Zeitrahmen verpasst. Zuerst hatte der SpaceX-Gründer am „U.S. Air Force Startup Pitch Day Event“ in Kalifornien spekuliert, dass ein einzelner Launch eines Raumschiffs zum Mars rund zwei Millionen US-Dollar kosten würde – davon allein 900.000 US-Dollar Antriebskosten.

+++ Mars One ist pleite und will dennoch weitermachen +++

1000 Raumschiffe von Musk

Danach twitterte er und beantwortete Follower-Fragen. Die Quintessenz des Diskurses: Um eine Mars-Stadt, die sich selbst versorgt, Realität werden zu lassen, müsse SpaceX 1000 Raumschiffe bauen, um Frachtgut, Infrastruktur und die Crew innerhalb von 20 Jahren zum Mars zu transportieren, so Musk. Schneller ginge es nicht, da die planetarische Ausrichtung des Nachbarplaneten bloß alle zwei Jahre eine realistische Möglichkeit gebe, ihn zu erreichen.

Großes Transport-Potential

Bevor Musks Vision von der Besiedelung des Mars und der Schaffung einer Stadt wahr werden könne, sehe er anderes Nutzungspotential für seine Raumschiffe: Fracht-Transport. Nach derzeitigem Stand rechnet Musk damit, dass SpaceX ein Schiff bis zu dreimal am Tag in den Orbit senden könnte. Das wären 1000 Flüge pro Jahr pro Raumschiff – und das bei einer Ladekapazität von 100 Tonnen pro Flug. Summiert sind das 10 Millionen Tonnen Fracht pro Jahr.

Orbit-Rush-Hour?

Der Weltraum-Visionär strich als Vergleich heraus, dass momentan alle „cargo-bearing spacecrafts“ gemeinsam ein jährliches Lade-Volumen von 500 Tonnen ausweisen. Kritiker werfen deshalb ein, dass es gar nicht das von Musk angestrebte Transportvolumen brauche. Allerdings, entgegnen andere, sei die Zukunft in Musks Kopf auf viel mehr „Orbit-Verkehr“ ausgelegt, wo Raumschiffe für größere Reisen, wie etwa zum Mars, vorbereitet und aufgetankt würden. Oder kurz gesagt: Er hat die Idee einer komplett neuen Space-Industrie.


⇒ SpaceX

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Teamfoto Klartext AI | (c) Leandra Schurz Photography

Elektronikprodukte enthalten wertvolle Rohstoffe, werden aber häufig so entwickelt, dass sie sich nicht einfach reparieren, wiederverwenden oder recyceln lassen. Das Wiener Startup Klartext AI will mit Künstlicher Intelligenz dazu beitragen, das zu ändern. Das 2025 gegründete Unternehmen entwickelt KI-Lösungen für unterschiedliche Anwendungsbereiche, darunter doclarity, ein Tool zur Erstellung barrierefreier PDF-Dokumente. Im Rahmen des Eureka-Forschungsprojekts „ManageR“ entwickelt es einen KI-Assistenten, der Elektronikhersteller bei Entscheidungen zur Kreislaufwirtschaft unterstützen soll. Dafür erhält Klartext AI eine Förderung von rund 250.000 Euro von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG).

Das Projekt startete am 1. Oktober 2026 und läuft über drei Jahre. Klartext AI ist dabei für die KI-Technologie zuständig und entwickelt den sogenannten ‚ManageR Copilot‘. Dieser soll Informationen über Produkte, Materialien und gesetzliche Vorgaben zusammenführen und daraus Handlungsempfehlungen ableiten.

KI soll Reparatur und Wiederverwendung bewerten

Im Mittelpunkt von ManageR steht ein digitales Bewertungs- und Optimierungstool. Dieses soll Unternehmen dabei helfen, für einzelne Produkte und Komponenten geeignete Kreislaufstrategien zu finden. Dabei geht es beispielsweise um die Frage, ob Bauteile repariert, wiederverwendet, aufbereitet oder recycelt werden sollten. Die Software soll in unterschiedlichen Phasen des Produktlebenszyklus zum Einsatz kommen – etwa bei der Entwicklung oder im Einkauf. Je nach Lebenszyklusphase soll das System unterschiedliche Handlungsmöglichkeiten aufzeigen. Neben ökologischen Faktoren soll dabei auch die Wirtschaftlichkeit berücksichtigt werden.

Eine Herausforderung ist dabei die Vielzahl an benötigten Informationen. Dazu zählen etwa Produktstücklisten, Materialdaten, regulatorische Anforderungen und branchenspezifisches Fachwissen. Diese Informationen sind häufig auf unterschiedliche Systeme und Abteilungen verteilt oder liegen bei einzelnen Experten. Das Wiener Startup entwickelt deshalb ein KI-Agentensystem samt Benutzeroberfläche, das die Daten verknüpfen soll. Ein besonderer Schwerpunkt liegt laut Anna Poledna, Business Development bei Klartext AI, auf der Nachvollziehbarkeit: Nutzer sollen erkennen können, auf welchen Informationen und Quellen die Vorschläge beruhen. Technologisch setzt das Startup dafür unter anderem auf Wissensgraphen und Multi-Agenten-Systeme.

Eine Rolle bei der Entstehung des Projekts spielten laut Poledna auch neue EU-Vorgaben. Die Ökodesign-Verordnung (ESPR) soll unter anderem die Langlebigkeit und Reparierbarkeit von Produkten verbessern. Der Digitale Produktpass soll künftig Informationen zu Materialien, Reparaturmöglichkeiten und Umweltauswirkungen verfügbar machen.

Zusammenarbeit mit Fraunhofer und Industrieunternehmen

An ManageR sind neben Klartext AI das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA), die Universität Stuttgart sowie die deutschen Unternehmen ifm und Ansmann beteiligt. Fraunhofer koordiniert das Projekt und entwickelt unter anderem ein Bewertungsmodell, während die Universität Stuttgart ihre Expertise in der Ökobilanzierung einbringt. Die beiden Industrieunternehmen stellen ein 3D-Kamerasystem und ein Ladegerät zur Verfügung, an denen die Technologie getestet werden soll.

„Für uns ist es großartig, dass wir unsere KI-Forschung direkt in die Anwendung bringen können. In ManageR entwickeln wir gemeinsam mit führenden Forschungseinrichtungen neue Methoden und testen sie gleichzeitig an echten Industrieprodukten“, sagt Poledna.

Nach Abschluss des Forschungsprojekts im September 2029 soll die Technologie laut Poledna kommerziell angeboten werden. Geplant ist, sie künftig auch für weitere Elektronikprodukte einzusetzen. Wie breit das System anwendbar sein wird, hängt insbesondere von der Verfügbarkeit entsprechender Daten ab.

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