Eine Mondlandung ist nach wie vor ein technisch herausforderndes Unterfangen. Von den zahlreichen Versuchen, unbemannte Raumsonden auf den Mond zu schicken, sind die meisten in jüngster Zeit gescheitert. Laut Professor Hichem Snoussi von der Université de technologie de Troyes, einer der neun Partnerhochschulen des EUT+-Verbunds, gibt es häufig Schwierigkeiten beim Landeprozess.
Snoussi und Mathematik-Professor Andreas Weinmann vom Fachbereich Mathematik und Naturwissenschaften der h_da wollen zur Lösung des Problems beitragen. Sie arbeiten innerhalb des Data-Science-Labs von EUT+ daran, KI-Verfahren zu entwickeln, die dazu beitragen, Mondsonden der ESA sicher auf den Mond zu bringen. Dazu trainiert das EUT+-Team ein KI-System mit Bilddaten von der Mondoberfläche um Gefahren zu erkennen. Als Trainingsmaterial stehen Bilder von der Mondoberfläche zur Verfügung. Das System wertet große Mengen bereits vorhandener Bilddaten aus dem Internet oder Datenbanken aus, die bereits mit einer Beschreibung in Textform versehen sind. "Zero Shot Learning" oder "Few Shot Learning" nennt sich diese Methode, die das aufwändige und teure Annotieren – also das manuelle Lokalisieren und Klassifizieren von Gefahren auf den Bildern – ganz oder weitgehend überflüssig machen soll.
Ein weiterer Ansatz, den das EUT+-Forschungsteam verfolgt: Das KI-System soll lernen, Gefahren als Abweichungen vom Normalfall zu registrieren. Der Normalfall ist eine ebene Oberfläche, Abweichungen davon sind Krater und Felsen. Dazu werden Bilder der Mondoberfläche Pixel für Pixel durchleuchtet und klassifiziert.
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