Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung Andreas Schreiber Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. Köln-Porz / Berlin-Zentrum / Braunschweig
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• Vorstellung
• Das DLR
• Beispiele aus dem DLR
• Space Debris • MDAO • Quantencomputing
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Überblick
Vorstellung Werdegang
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Studium Technomathematik
Soldat (SIGINT, COMINT)
Wissenschaftler
Vorstellung Heute
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Wissenschaftler, Abteilungsleiter
Gründer, Geschäftsführer, Patient und Anwender
Communities
Das DLR Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt
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• Forschungseinrichtung • Raumfahrt-Agentur • Projektträger
Forschungsgebiete • Luftfahrt • Raumfahrt • Engergie • Verkehr • Sicherheit
Das DLR Standorte und Personal
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Circa 8.000 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter arbeiten in 33 Instituten und Einrichtungen in 16 Standorten.
Büros in Brüssel, Paris, Tokio und Washington. Einrichtung für Software-Forschung: Simulations- und Softwaretechnik Köln-Porz, Berlin-Zentrum, Braunschweig
Köln
Oberpfaffenhofen
Braunschweig
Göttingen
Berlin
Bonn
Neustrelitz
Weilheim
Bremen Trauen
Lampoldshausen
Hamburg
Stuttgart
Stade
Augsburg
Jülich
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Bilder: DLR (CC-BY 3.0)
DLR Simulations- und Softwaretechnik Aktuelle Forschungsgebiete
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High Performance Computing Software Engineering
Verteilte Systeme
Sicherheit
Big Data
Wissensmanagement
Eingebettete Systeme
Modellbasiertes Systems Engineering Mobile Systeme
Datenmanagement Virtual und Augmented Reality
Interaktive Visualisierung
Multidisziplinäre Simulation Quantencomputing Usability
Beispiele aus dem DLR
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Space Debris MDAO
Quantum Computing
Bild: DLR (CC-BY 3.0) Bild: DLR (CC-BY 3.0)
Bild: © D-Wave Systems, Inc.
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Space Debris
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Lower Orbit 300 – 2000 km
Geostationary Orbit ≈36,000 km
• Fast 5000 gestartete Raketen
• Mehr als 6000 Satelliten im Orbit platziert
• Derzeit ca. 1000 aktive Satelliten ... die sind aber nur ein kleiner Teil der Objekte
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Über 50 Jahre Raumfahrt
Space Debris – Weltraumschrott
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January 2007: FengYun-1C
February 2009: Collision Iridium-33 & Kosmos-2251
Weltraumschrott wird Katalogisiert
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29,000 Objekte größer als 10 cm
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750,000 Objekte größer als 1 cm
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150 Mio. Objekte größer als 1 mm
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Impact
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Detektieren von Weltraumschrott
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Optical Radar Laser
Objekt-Erkennung mit optischen Teleskopen
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• Separation of real / false tracklets above threshold of loss function (chi-squared distribution)
• Filter rate depends on accuracy, time difference, survey strategy, …
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Objekt-Korrellation
Missionsunterstützung
• Orbit-Berechnung
• Kollisionserkennung
• Wiedereintrittsvorhersage
System BACARDI
• Backbone Catalogue of Relational Debris Information
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Operativer Betrieb Lage im Weltraum in Echtzeit
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Verteiltes Datenbank- und Analysesystem BACARDI
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MDAO
Multidisziplinäre Analyse und Design-Optimierung Beispiel: Neue Flugzeugkonfigurationen
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Viele Disziplinen
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ΠCOM
ηCOM
Power Equation LP Spool
Power Equ. HP Sp.
HPT Cooling
ΠCOM
ηCOM
Power Equation LP Spool
Power Equ. HP Sp.
HPT Cooling
-20000
2000
-500
0
2000
4000
6000
Entwurfsprozesse – heterogen, verteilt
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Integrierte Umgebungen für Analyse und Entwurf
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Multidisziplinäre Analyse und Design-Optimierung Beispiel: Raumschiffe
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Model
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SpaceLiner
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Wärmeschutzsystem Magnetohydrodynamik mit supraleitenden Magneten
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Analyse-Workflow
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Quantum Computing
Diskrete Optimierung ist die Grundlage für viele Probleme
→ Packungen
→ Partitionen NP-schwere Probleme!
→ Zuordnungen
→ Scheduling
Hoffnung: Quantencomputer löst diese schneller als klassische Rechner
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Neuer Ansatz: Quantencomputing
Quantencomputing Unterschiede zum klassischen Computer
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Klassische Bits
• „0“ oder „1“
• Elektrische Spannung
Quantenbits (Qubits)
• Überlagerung („Superposition“) komplexer Basiszustände
1
0
Bisher ist ein Quantencomputer kommerziell verfügbar
• Firma D-Wave Systems • System mit ca. 1200 Qubits
(„D-Wave 2X“) • Adiabatischer
Quantencomputer
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Quantencomputer Hardware
Bilder: © D-Wave Systems, Inc.
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Quantencomputer D-Wave Topologie der Qubits
𝒔𝒔𝒋𝒋𝒋𝒋
𝒈𝒈𝒊𝒊
1. Das Problem irgendwie in ein diskretes Optimierungsproblem (QUBO; Quadratic unconstrained binary optimization) umformulieren:
2. Vorbelegen der physikalischen Qubits mit den Gewichten und Stärken
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“Programmieren” eines Quantencomputers Problem auf den Rechner bringen
3. Die eigentliche “Berechnung”: Langsame (adiabatische) Überführung des Energiezustands in einen Zustand, welcher der Lösung des Optimierungsproblems entspricht
4. Physikalische Messung zum Auslesen der Energien
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„Programmieren” eines Quantencomputers Problem auf den Rechner bringen
Ene
rgie
Anfangssystem Zielsystem
Zeit
Energieniveaus
Langsame Änderung
bestimmt Laufzeit
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Bild: © D-Wave Systems, Inc.
Design-Optimierung von Systemen in der Luft- und Raumfahrt Robust Design
• Bewertung der Robustheit von virtuell ausgelegten Luft- und Raumfahrtsystemen unter Einbeziehung von Unsicherheiten
Maschinelles Lernen • Deep Learning, Pattern Recognition, Clustering, Bilderkennung,
Durchsuchen von Datenströmen Erkennen von Anomalien
• Monitoring von Raumfahrtsystemen Missionsplanung
• Optimierung in Bezug auf Zeit, Ressourceneinsatz, Energieverbrauch, Kosten etc.
Verifikation und Validierung von Software
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Viele (Teil-)Probleme aus Luft- und Raumfahrt lassen sich als diskrete Optimierungsprobleme beschreiben
Save the date… 28.11. – 30.11.2016 DLR Conference Center, Köln-Porz
@PyDataCologne
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PyData Cologne 2016
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DLR.de • Chart 46
Vielen Dank!
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