Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung Andreas Schreiber

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1 DLR.de Folie 1 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung Andreas Schreiber Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.v. Köln-Porz / Berlin-Zentrum / Braunschweig

2 DLR.de Folie 2 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > "Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung" von Andreas Schreiber (DLR) ist lizenziert unter einer Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz. Alle Bilder: DLR (CC-BY 3.0), soweit nicht explizit anders gekennzeichnet.

3 DLR.de Folie 3 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > Überblick Vorstellung Das DLR Beispiele aus dem DLR Space Debris MDAO Quantencomputing

4 DLR.de Folie 4 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > Vorstellung Werdegang Studium Technomathematik Soldat (SIGINT, COMINT) Wissenschaftler

5 DLR.de Folie 5 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > Vorstellung Heute Wissenschaftler, Abteilungsleiter Gründer, Geschäftsführer, Patient und Anwender Communities

6 DLR.de Folie 6 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > Das DLR Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt Forschungseinrichtung Raumfahrt-Agentur Projektträger Forschungsgebiete Luftfahrt Raumfahrt Engergie Verkehr Sicherheit

7 DLR.de Folie 7 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > Das DLR Standorte und Personal Circa 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 Stade Hamburg Bremen Trauen Neustrelitz Berlin Braunschweig Göttingen Jülich Köln Bonn Lampoldshausen Stuttgart Augsburg Oberpfaffenhofen Weilheim

8 DLR.de Folie 8 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > Bilder: DLR (CC-BY 3.0)

9 DLR.de Folie 9 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > DLR Simulations- und Softwaretechnik Aktuelle Forschungsgebiete Usability Big Data Quantencomputing Multidisziplinäre Simulation Mobile Systeme Sicherheit Modellbasiertes Systems Engineering High Performance Computing Software Engineering Verteilte Systeme Virtual und Augmented Reality Datenmanagement Wissensmanagement Interaktive Visualisierung Eingebettete Systeme

10 DLR.de Folie 10 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > Beispiele aus dem DLR Space Debris MDAO Bild: DLR (CC-BY 3.0) Bild: DLR (CC-BY 3.0) Quantum Computing Bild: D-Wave Systems, Inc.

11 DLR.de Folie 11 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > Space Debris

12 DLR.de Folie 12 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > Lower Orbit km Geostationary Orbit 36,000 km

13 DLR.de Folie 13 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > Über 50 Jahre Raumfahrt Fast 5000 gestartete Raketen Mehr als 6000 Satelliten im Orbit platziert Derzeit ca aktive Satelliten... die sind aber nur ein kleiner Teil der Objekte

14 DLR.de Folie 14 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > Space Debris Weltraumschrott February 2009: Collision Iridium-33 & Kosmos-2251 January 2007: FengYun-1C

15 DLR.de Folie 15 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > Weltraumschrott wird Katalogisiert

16 DLR.de Folie 16 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > ,000 Objekte größer als 10 cm

17 DLR.de Folie 17 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > ,000 Objekte größer als 1 cm

18 DLR.de Folie 18 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > Mio. Objekte größer als 1 mm

19 DLR.de Folie 19 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > Impact

20 DLR.de Folie 20 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > Detektieren von Weltraumschrott Optical Radar Laser

21 DLR.de Folie 21 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > Objekt-Erkennung mit optischen Teleskopen

22 DLR.de Folie 22 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > Objekt-Korrellation Separation of real / false tracklets above threshold of loss function (chisquared distribution) Filter rate depends on accuracy, time difference, survey strategy,

23 DLR.de Folie 23 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > Operativer Betrieb Lage im Weltraum in Echtzeit Missionsunterstützung Orbit-Berechnung Kollisionserkennung Wiedereintrittsvorhersage System BACARDI Backbone Catalogue of Relational Debris Information

24 DLR.de Folie 24 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > Verteiltes Datenbank- und Analysesystem BACARDI

25 DLR.de Folie 25 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > MDAO

26 DLR.de Folie 26 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > Multidisziplinäre Analyse und Design-Optimierung Beispiel: Neue Flugzeugkonfigurationen

27 DLR.de Folie 27 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > Viele Disziplinen Power Equation LP Spool Power Equ. HP Sp. Π COM η COM HPT Cooling

28 DLR.de Folie 28 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > Entwurfsprozesse heterogen, verteilt

29 DLR.de Folie 29 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > Integrierte Umgebungen für Analyse und Entwurf

30 DLR.de Folie 30 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > Multidisziplinäre Analyse und Design-Optimierung Beispiel: Raumschiffe

31 DLR.de Folie 31 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > Model

32 DLR.de Folie 32 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > SpaceLiner

33 DLR.de Folie 33 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > Wärmeschutzsystem Magnetohydrodynamik mit supraleitenden Magneten

34 DLR.de Folie 34 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > Analyse-Workflow

35 DLR.de Folie 35 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung >

36 DLR.de Folie 36 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > Quantum Computing

37 DLR.de Folie 37 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > Neuer Ansatz: Quantencomputing Diskrete Optimierung ist die Grundlage für viele Probleme Packungen Partitionen Zuordnungen NP-schwere Probleme! Scheduling Hoffnung: Quantencomputer löst diese schneller als klassische Rechner

38 DLR.de Folie 38 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > Quantencomputing Unterschiede zum klassischen Computer Klassische Bits 0 oder 1 Elektrische Spannung Quantenbits (Qubits) Überlagerung ( Superposition ) komplexer Basiszustände 1 0

39 DLR.de Folie 39 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > Quantencomputer Hardware Bisher ist ein Quantencomputer kommerziell verfügbar Firma D-Wave Systems System mit ca Qubits ( D-Wave 2X ) Adiabatischer Quantencomputer Bilder: D-Wave Systems, Inc.

40 DLR.de Folie 40 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > Quantencomputer D-Wave Topologie der Qubits gg ii ss jjjj

41 DLR.de Folie 41 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > Programmieren eines Quantencomputers Problem auf den Rechner bringen 1. Das Problem irgendwie in ein diskretes Optimierungsproblem (QUBO; Quadratic unconstrained binary optimization) umformulieren: 2. Vorbelegen der physikalischen Qubits mit den Gewichten und Stärken

42 DLR.de Folie 42 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > 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 Energieniveaus Energie bestimmt Laufzeit Langsame Änderung Anfangssystem Zielsystem Zeit 4. Physikalische Messung zum Auslesen der Energien

43 DLR.de Folie 43 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > Bild: D-Wave Systems, Inc.

44 DLR.de Folie 44 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > Viele (Teil-)Probleme aus Luft- und Raumfahrt lassen sich als diskrete Optimierungsprobleme beschreiben 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

45 DLR.de Folie 45 > Big-Data-Konferenz #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > PyData Cologne 2016 Save the date DLR Conference Center,

46 > Big-Data-Konferenz DLR.de Chart 46 #2, Startplatz > A. Schreiber Analyse großer heterogener Daten in der Luft- und Raumfahrtforschung > Vielen Dank! Fragen?

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