Weltraum

Warum Schwarmintelligenz für autonome Raumfahrzeuge wichtig ist

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Bis vor kurzem war die vorherrschende Methode, eine bewegliche Maschine – sei es ein Flugzeug, ein Raumfahrzeug oder ein U‑Boot – zu fertigen, sie zusammen mit gut etablierten mechanischen Systemen zu entwerfen. Neuerdings entstand das Konzept der „Bionik“, bei dem künstliche Entwürfe biologische nachahmen, insbesondere hinsichtlich Merkmalen wie Morphologie und Fortbewegung. Dies kann die Nachahmung von Libellen zur Erstellung von Mikrodrohnen, menschlichen Händen für Roboter oder den Bau von Unterwasserfahrzeugen in Form von Meereslebewesen umfassen.

Dieser Ansatz nutzt die Milliarden Jahre des Evolutionsprozesses, der Formen und Strukturen für bestimmte Bedingungen optimiert hat, meist mit einer starken Tendenz zu Energieeffizienz und Widerstandsfähigkeit, die künstliche, von Menschen konstruierte Designs nur schwer erreichen können.

Ein neues wissenschaftliches Papier versucht, diese Idee weiter voranzutreiben, verfasst von Forschern der Peking University und der China Academy of Aerospace System and Innovation. Die Studie argumentiert, dass ein neues Konzept namens Extensive Bionic Intelligence (EBI) künstliche Systeme weiter befähigen könnte, indem es evolutionäre Mechanismen, die über Milliarden von Jahren verfeinert wurden, insbesondere für Luft‑ und Raumfahrtanwendungen, transplantiert.

Es wurde im Chinese Journal of Aeronautics1 unter dem Titel „Thoughts on extensive bionics intelligence in aerospace field“ veröffentlicht.

Bionik vs. Extensive Bionik

Ein Grund, warum komplexe Systeme zunehmend Inspiration aus biologischen Systemen ziehen, ist, dass ihr Design mit zunehmender Komplexität vor denselben Problemen steht wie biologische Organismen:

  • Ein komplexes Netzwerk verschiedener Komponenten muss reibungslos zusammenarbeiten.
  • Sich ändernde Bedingungen und Umgebungen erfordern schnelle Anpassung.
  • „Makroskopisches, übergreifendes Auftreten komplexer Funktionen, die in einzelnen Komponenten fehlen, und die sich geordnet innerhalb dynamischer Umgebungen entwickeln.“

„Bionik bedeutet, ein bestimmtes Lebewesen als Vorlage zu nehmen und dessen charakteristische Merkmale zu imitieren, um eine hohe Übereinstimmung zwischen künstlichen Systemen und natürlichen Organismen in physischen Eigenschaften, Bewegungscharakteristika und Anwendungsszenarien zu erreichen. Das Streben nach der ultimativen Ähnlichkeit zwischen dem künstlichen Objekt und dem natürlichen Organismus bildet die grundlegende Idee der Bionik.“

Dies kann sehr interessante tierähnliche Designs erzeugen, zum Beispiel das mantelförmige Design einer Unterwasserdrohne von Northrop Grumman (NOC ) (folgen Sie dem Link für unseren Bericht über dieses Unternehmen).

Dieser Ansatz ist jedoch auch begrenzt, da er ausschließlich reale Organismen nachahmen kann. Er kann das Design kaum weiterentwickeln und wird letztlich durch das Design eingeschränkt, das für fragile biologische Strukturen sinnvoll war, und nicht durch lebensinspirierte Entwürfe, die die Vorteile künstlicher Materialien berücksichtigen.

Deshalb wird nun der neue Ansatz der „extensive-bionischen“ Methode in Betracht gezogen. Er imitiert nicht nur das Endergebnis (lebende Organismen), sondern auch die Prozesse, die sie geschaffen haben, was bei Anwendung auf künstliche Systeme zu ähnlichen oder unterschiedlichen Ergebnissen führen kann.

„Die extensive-bionische Methode befreit sich vom stereotypischen „Eins-zu-eins‑Entsprechungs‑“Denken (z. B. die Konstruktion von Roboterfischen ausschließlich durch Nachahmung schwimmender Lebewesen oder Drohnen durch Kopieren fliegender Tiere). Sie erforscht verschiedene biologische Muster in der Natur, einschließlich morphologischer Muster, struktureller Muster, Verhaltensmuster, Denk‑ und Schlussfolgerungsmuster, Organisationsmuster und Schwarmmuster, und abstrahiert dann universelle Methodologien, die auf künstliche Systeme angewendet werden.“

Anwendung von Extensive Bionik

Insgesamt versucht Extensive Bionic Intelligence (EBI), viele wissenschaftliche Bereiche in eine neue Ingenieur‑ und Design‑Schule zu integrieren:

  • Biologische Evolution (das Entstehen von Intelligenz in der Natur),
  • Die materiellen Grundlagen und Informationsverarbeitungsmechanismen der Neurowissenschaften (die neuronale Basis der Intelligenz)
  • Kognitionswissenschaft (die grundlegenden Manifestationen von Intelligenz),
  • Psychologie (die fortgeschrittenen Manifestationen von Intelligenz) integriert multidisziplinäre Theorien, um ein theoretisches und technologisches Rahmenwerk für die intelligente Wissenschaft zu bilden.

Dies wird voraussichtlich besonders relevant für bio‑inspirierte Systeme und Schwarmintelligenz sein, insbesondere für die zukünftige Entwicklung autonomer und intelligenter Raumfahrzeuge und Luft‑ und Raumfahrtsysteme.

„Komplexere Organismen bieten ebenfalls wertvolle Paradigmen. Zum Beispiel zeigen das verteilte neuronale Netzwerk und die flexible Kognition von Oktopussen dezentralisierte Intelligenz und adaptive Problemlösungsfähigkeiten, was neue Einblicke in die Gestaltung hochautonomer unbemannter Systeme liefert.“

EBI kann zudem den Mehrwert bieten, mehr als ein Design gleichzeitig zu integrieren, wodurch es besser in der Lage ist, eine Drohne oder ein robotisches „Ökosystem“ zu schaffen, als die Eins‑zu‑Eins‑Imitation der klassischen Bionik.

Es wird die interdisziplinäre Integration mehrerer Systeme und Ziele erleichtern und sich von dem bisherigen einfacheren bionischen Ansatz entfernen, der bisher nur gemischte Ergebnisse bei der Bereitstellung funktionaler Werkzeuge erbracht hat.

„EBI‑Technologie durchbricht das Phänomen der Artisolierung in biologischen Lernprozessen und verwirft vereinfachte und grobe Transferansätze wie das „Imitieren von Fischen unter Wasser“, das „Replizieren von Vögeln im Flug“ und das „Nachahmen von Wölfen an Land“.“

Die Forscher geben eine Reihe von Beispielen, bei denen dieser Ansatz erfolgreich sein könnte, einschließlich für Schwarmintelligenz:

  • Vogelrudelverhalten für die Koordination mehrerer UAVs (breites Imitationsspektrum).
  • Fischschwarm‑Algorithmus zur Optimierung der Satellitenformationen‑Steuerung (Überschreitung von Artgrenzen).
  • Erkundung unbemannter Schwarm‑Systeme (Ermöglichung interdisziplinärer Integration).
  • Nachahmung der Prinzipien menschlicher neuronaler Systeme, um menschenähnliche kognitive Agenten mit Denk‑ und Lernfähigkeiten zu simulieren (Fokus auf das Intelligenzkonzept).

Extensive Bionische Intelligenz für die Luft‑ und Raumfahrt

EBI für Umweltwahrnehmung

Biologische Organismen nutzen Polarisationssicht für Navigation, Raubtiervermeidung, Jagd und Kommunikation. Sie haben zudem viele Formen von Sicht und Sinnen entwickelt, die auf künstliche Designs angewendet werden können:

  • Das US Air Force Research Laboratory hat Kompositaugen‑Systeme auf Kurzstrecken‑Luft‑zu‑Luft‑Raketen angewendet, wodurch eine schnelle Zielerfassung durch die Sucher ermöglicht wird.
  • Das CurvACE‑System mit gekrümmtem künstlichem Kompositauge wurde auf Drohnen für Kurzstrecken‑Odometrie, Zielverfolgung und Versuche zur visuellen Stabilisierung eingesetzt.
  • Weitfeld‑räumliche Röntgen‑astronomische Detektion mittels Hummeraugen‑Röntgen‑Fokussierungstechnologie des National Astronomical Observatories der Chinesischen Akademie der Wissenschaften (NAOC).
  • Nachahmung der asynchronen Spike‑Sequenzen von Tieren mit einem künstlichen neuronalen Netzwerk, um Lichtänderungen an das Gehirn zu melden und so die Erfassung hochschneller Dynamiken zu unterstützen.

EBI für integriertes Rechnen

Forschungen der Tsinghua University nutzten memristor‑Array‑basierte Convolutional‑Netzwerke, um bei der Verarbeitung von Convolutional Neural Networks (CNNs) eine um zwei Größenordnungen höhere Energieeffizienz im Vergleich zu Grafikprozessoren (GPUs) zu erreichen.

Ähnlich kann neuromorphes Rechnen, wie der Darwin‑III‑Neuromorph‑Chip der Zhejiang University, über 2 Millionen Neuronen und 100 Millionen Synapsen auf einem einzigen Chip unterstützen, was in die Nähe der Neuronenzahl einfacher Tiere kommt.

Diese Nachahmung der Neurologie eines Tieres kann bis zur Transistorebene reichen, mit Silizium‑Nanodraht‑neuromorphen Transistoren, die neuronale Plastizität durch ionendotierte Sol‑Gel‑Silikat‑Filme nachahmen.

EBI für individuelle Entscheidungsfindung

Im Allgemeinen unterliegt die autonome Entscheidungsfindung eher Beschränkungen bei Rechenleistung, Speicher und Ressourcen als einer zentralen Intelligenz, die Zugang zu Supercomputern oder Cloud‑Computing hat.

EBI kann genetische Algorithmen, Partikelschwarm‑Optimierung, Grey‑Wolf‑Optimierer und künstliche Fischschwarm‑Algorithmen einsetzen, um Bewegungen, Richtungen, Aktionen usw. von Robotern und Drohnen zu bestimmen.

Dies passt zur Verlagerung von zentral gesteuerten Luft‑ und Raumfahrt‑Assets hin zu autonomen Systemen, die mit begrenzter Energie, Bandbreite, Rechenleistung und menschlicher Aufsicht sinnvolle Entscheidungen treffen müssen.

Ein bio‑inspiriertes Dopamin‑Modell für autonome Entscheidungsfindung in Robotern könnte sogar entwickelt werden, bei dem Dopamin Motivation und Belohnung reguliert, ähnlich wie im menschlichen Gehirn.

EBI für kooperative Steuerung

Die sogenannte „Schwarmintelligenz“ beruht auf dem Auftreten intelligenter und komplexer Gruppenverhalten und Koordination, trotz der begrenzten Intelligenz der einzelnen Komponenten. Fischschwärme, Vogelschwärme und Bienenschwärme zeigen diese Fähigkeit.

Eine solche bio‑inspirierte kooperative Steuerung, die keine festen zentralen Knotenpunkte hat, kann Raumfahrzeugschwärme ermöglichen, ohne starre Kommunikations‑Topologien zu operieren, und die Widerstandsfähigkeit gegenüber unerwarteten Szenarien wie dem Ausfall einzelner Einheiten erhöhen.

EBI für adversarielle Spieltheorie

Eine Anwendung künstlicher Schwärme und Bionik liegt in Telekommunikations‑ und Verteidigungsanwendungen, wobei die Fähigkeit, Angriffe zu starten oder abzuwehren, wichtig ist.

Dies macht biologische Gruppenverhalten wie das kooperative Jagen von Wolfsrudeln oder das Ausweichen von Fischschwärmen besonders interessant. Es kann zudem die Effizienz der Gruppe fördern, indem einzelne Komponenten des Schwarms geopfert werden, zum Beispiel das Opfern eines Ausweichenden, um das Entkommen anderer zu sichern, ähnlich einem starken Raubtier, das die schwächeren Individuen der Beutegruppe jagt.

EBI, KI & Raumfahrttechnologien

Raumfahrttechnologien adaptiv machen

Die rasche Entwicklung künstlicher Intelligenz macht extensive bionische Intelligenz noch wichtiger für Luft‑ und Raumfahrtanwendungen. Die schnell wachsende Bedeutung von Raumfahrttechnologien dank wiederverwendbarer Trägerraketen macht es ebenfalls entscheidend, die Autonomie von Raumfahrzeugen zu erhöhen.

„Die vier Schlüsselkompetenzen ‚Zugang zum Weltraum, Nutzung des Weltraums, Entwicklung des Weltraums und Erforschung des Weltraums‘ stellen höhere Anforderungen an neue Luft‑ und Raumfahrtsysteme, einschließlich Weltraum‑Transportsysteme, Weltrauminfrastruktur, Weltraumfertigung, Systeme für die Erforschung des tiefen Weltraums und Entwicklungssysteme.“

Idealerweise würden solche bio‑inspirierte KI‑Luft‑ und Raumfahrtsysteme mehrere Fähigkeiten integrieren:

  • Ein integriertes System aus Wahrnehmung, Gedächtnis, Schlussfolgerung und Entscheidungsfindung unter Verwendung von EBI.
  • Schwarmintelligenz erzeugt komplexe globale Verhaltensweisen aus einfachen lokalen Regeln und hält sie stabil und vorhersehbar.
  • Dynamische Umstrukturierung neuronaler Konnektivität, um sich an neue Szenarien anzupassen und über die Grenzen der ursprünglichen Trainingsdatensätze hinaus zu adaptieren.

Beschleunigung der EBI‑Entwicklung

Die Forscher argumentieren, dass zur Beschleunigung der Entwicklung und Einführung von Extensive Bionic Intelligence einige Schritte unternommen werden müssen.

Der erste Schritt ist die Erstellung einer vollständigen Bio‑Intelligenz‑Datenbank. Es wird entscheidend sein, große Mengen biologischer Beobachtungsdaten zu verarbeiten und zu kategorisieren und die Bio‑Intelligenz‑Datenbanken schrittweise zu verfeinern. Auf diese Weise wird die Standardisierung heterogener biologischer Daten deren Nutzbarkeit für computergestützte Modellierung und das Design physischer Prototypen sicherstellen.

Sobald diese umfassende Datenbank für biologische Intelligenz erstellt ist, wird es möglich sein, schnell die am besten zur Aufgabe passenden Imitationsziele daraus auszuwählen. Diese müssen jedoch ebenfalls mit menschlichen Zielen übereinstimmen, was nicht einfach sein könnte.

„Die Haupttechnische Schwierigkeit besteht darin, präzise Abbildungsmechanismen zu etablieren, die komplexe biologische Vorteile mit missionsspezifischen Ingenieuraufgaben in Einklang bringen, ohne dabei zu stark zu vereinfachen oder die funktionale Essenz zu verlieren.“

Dann müssen schnelle evolutionäre Mechanismen etabliert werden, um ein agiles Training für neue Umgebungen und Probleme zu ermöglichen. Es wird zudem erforderlich sein, extensive bionische Wahrnehmungs‑ und Steuerungstechnologien zu integrieren.

Nachdem all diese Schritte umgesetzt wurden, sollte das Feld der EBI in der Lage sein, zur autonomen Erforschung des tiefen Weltraums, zur extraterrestrischen Multi‑Roboter‑Koordination und zu softwaredefinierten Satellitensystemen beizutragen und sprunghafte Verbesserungen der Intelligenz unbemannter Luft‑ und Raumfahrtsysteme voranzutreiben.

Investitionen in unbemannte Intelligenz

Kratos Defense & Security Solutions

KTOS Preisdiagramm

Begonnen mit einem Fokus auf die Infrastruktur und Netze der Verteidigungs‑Telekommunikation, hat Kratos seit 2004 eine Reihe von Übernahmen kleiner oder mittelgroßer Elektronik‑ und Verteidigungsunternehmen durchgeführt.

Dies führte dazu, dass es ein wichtiger Anbieter von Luft‑ und Raumfahrt‑Telekommunikationslösungen wurde.

Quelle: Kratos Space

Kratos expandiert zudem schnell in den Drohnen‑ und Raketensegmenten, insbesondere in der Kategorie „billige und ausreichend gute“ Munition, die wichtig ist, da die Produktion teurer Waffensysteme sowohl für Angriffs‑ als auch Verteidigungsrollen Schwierigkeiten hat, mit dem Verbrauch in Konflikten wie der Ukraine und dem Iran Schritt zu halten.

Daher ist Kratos ein Anbieter von Unterschall‑ und Überschall‑Raketentriebwerken wie den GEK‑Serien‑Turbojets und den Zeus‑Feststoffraketenmotoren.

Es produziert außerdem das XQ-58 Valkyrie Uncrewed Tactical Aircraft (UTA) sowie drone aerial targets zur Waffenprüfung.

Am Boden entwickelt es ferngesteuerte und autonom fahrende Lastwagen und Bodenglogistiksysteme, Hochenergie‑Laser, leichte, elektromagnetische Störungs‑geschützte mobile Plattformen C5ISR‑Systeme (Command, Control, Communications, Computers, Cyber, Intelligence, Surveillance, and Reconnaissance) und das Sentinel Weapon System, ein bodengestütztes interkontinentales ballistisches Raketensystem (ICBM) in Entwicklung.

Unternehmen wie Kratos sind klein genug, um agil zu bleiben, aber groß genug, um neue Konzepte wie Extensive Bionic Intelligence in ihren autonomen Drohnen und anderen Waffen einzusetzen. Daher wird es voraussichtlich von parallelen Fortschritten in Edge‑KI, Sensorfusion, dezentraler Koordination und Multi‑Agenten‑Missionsplanung profitieren können.

(Sie können auch unseren vollständigen Investitionsbericht über Kratos für weitere Informationen lesen)

Neueste Kratos Defense & Security Solutions (KTOS) Aktiennachrichten und Entwicklungen

Studie referenziert

1. Junzhi Yu, et al. Thoughts on extensive bionics intelligence in aerospace field. Chinese Journal of Aeronautics. 13 März 2026, 104161. https://doi.org/10.1016/j.cja.2026.104161

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Jonathan ist ein ehemaliger Biochemiker-Forscher, der in der genetischen Analyse und klinischen Studien tätig war. Er ist jetzt ein Börsenanalyst und Finanzautor mit Fokus auf Innovation, Marktzyklen und Geopolitik in seiner Publikation The Eurasian Century.