In Zeiten wachsenden Verkehrsaufkommens auf See ist die Überwachung der Seeverkehrssicherheit innerhalb der deutschen Hoheitsgewässer eine zentrale Voraussetzung für die Gewährleistung einer integrierten, für den Export wichtigen Frachtlogistik. Die Digitalisierung ist eine wichtige Maßnahme, um eine effektivere Überwachung bei überschaubaren Kosten und Risiken zu erreichen.

Die Anzahl und Qualität der verfügbaren Sensoren zur weltweiten Erfassung von Schiffsbewegungen und Umweltdaten im maritimen Raum nimmt ständig zu. Dadurch verbessern sich die Möglichkeiten zur Früherkennung von abnormalem Verhalten, zum Beispiel von Schiffsbewegungen. Die bisher weit verbreiteten verfahrenstechnischen Ansätze zur Datenanalyse stoßen hier – trotz steigender Rechenkapazitäten – immer häufiger an ihre Grenzen.

In diesem Zusammenhang ist es notwendig, die maritime Sicherheit in der Nord- und Ostsee durch automatische Anomalieerkennung und Risikoanzeige zu verbessern. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Datenanalyse auf der Basis künstlicher Intelligenz sowie auf Benutzerfreundlichkeit und Systemergonomie.

Das Gesamtziel des IntelliMar-Projekts ist es, neue Konzepte und zukünftige Dienstleistungen im Bereich der intelligenten Datenanalyse im Rahmen der industriellen Forschung zu analysieren und zu einer signifikanten Verbesserung bestehender Konzepte und Prozesse beizutragen. Damit ist das Projekt Teil einer ganzheitlichen Betrachtung einer innovativen Gesamtarchitektur für die zunehmend komplexen Anforderungen maritimer Anwendungsfälle – insbesondere im Hinblick auf die maritime Sicherheit. Die Forschungsaufträge umfassen in erster Linie einen innovativen Teilaspekt einer Gesamtarchitektur.

Das Situationsbewusstsein von Entscheidungstragenden und Einsatzkräften in Krisen- oder Gefahrensituationen soll verbessert werden, indem ihnen verlässliche und situationsspezifische Informationen zum richtigen Zeitpunkt besser als bisher zur Verfügung gestellt werden (höherer Grad der Digitalisierung und Automatisierung). Dieser Ansatz unterstützt die Anwender*innen sowohl bei der Entscheidungsfindung als auch bei der Umsetzung von Maßnahmen und dient letztlich der Erhöhung der Reaktionsfähigkeit und des Schutzes des beteiligten Personals.

Ein Teilprojekt von IntelliMar befasst sich mit dem Distributed Cooperative System (DSC), das zur Erfassung, Modellierung und Bewertung von Entscheidungssituationen in maritimen Bedrohungsszenarien eingesetzt wird. Ein DSC besteht aus einer Reihe von menschlichen und maschinellen Agents, die in bestimmten Kooperationsbeziehungen zueinanderstehen und gemeinsam an übergeordneten Aufgaben arbeiten.

Den Agents werden je nach ihren Befugnissen, verfügbaren Ressourcen und agent-bezogenen Fähigkeiten Teilaufgaben zugewiesen, die zusammen zur Erfüllung der Gesamtaufgabe beitragen. Beispiele für Agents sind maritime Operators mit spezifischen Aufgaben, Dienstleistende, die Systeme zur Verarbeitung solcher Sensordaten entwickeln und bereitstellen, oder Maschinensysteme in Form von intelligenten und regelbasierten Assistenz- und Analysesystemen, die aus den verfügbaren Massendaten (Big Data) qualitativ hochwertige und damit nützlichere Daten (Smart Data) ableiten. Die Modellierung von Entscheidungsproblemen in maritimen Bedrohungsszenarien als DSC liefert eine formale und ausführbare Grundlage für die optimale Verteilung von Teilaufgaben sowie Informationen und Wissen an die beteiligten Akteure. Auf diese Weise werden Entscheidungen in Abhängigkeit von der sich dynamisch verändernden Bedrohungslage optimal und nahezu in Echtzeit vorbereitet, indem das an die Aufgaben angepasste Situationsbewusstsein der einzelnen Agenten unterstützt wird.

Maritime Sensorsysteme (AIS, Satellitendaten), Human Factors Engineering, Machine Learning, Simulation.