Das Weltall ist unerbittlich. Vakuum, kosmische Strahlung, Weltraumschrott und Sonnenstürme stellen ständig eine Bedrohung für kritische Missionen dar. Ein weiteres Problem verschärft die Lage: Die Bordsensorik und Telemetrie der Missionssysteme produzieren derart große Mengen an zeitkritischen Daten, dass deren Übertragung zur Erde für eine schnelle Analyse unmöglich ist. Um die Sicherheit des Raumschiffs zu gewährleisten, muss die Reaktionszeit drastisch verkürzt werden.
Genau hier setzt SAP-RPT an. Das tabellarische KI-Basismodell von SAP erstellt Vorhersagen direkt aus strukturierten Daten – auch wenn einige Daten fehlen – und ohne dass das übliche Modelltraining oder eine Feinabstimmung erforderlich sind. Direkt an Bord der ISS auf dem Spaceborne Computer-2 von Hewlett Packard Enterprise (HPE) ermöglicht SAP-RPT eine echtzeitbasierte Anomalieerkennung in den Telemetriedaten. Das System warnt proaktiv vor Ausfällen, bevor diese kritisch werden, rekonstruiert fehlende Messwerte aus historischen Daten und stellt den Astronauten sowie den Teams in den Kontrollzentren auf der Erde jederzeit verständliche Statusberichte zur Verfügung.
„Das ist der Beweis dafür, dass die tabellarische KI von SAP bis an die Grenzen des Möglichen geht“, erklärte Mayank Shrivastava, Vice President of Generative AI and Foundation Models bei der SAP SE. „Der Weltraum ist der ultimative Testfall für KI-Systeme. Wenn ein Basismodell geschäftskritische Ausfälle von Satelliten im Orbit zuverlässig vorhersagen kann – trotz Strahlenbelastung, begrenzten Energieressourcen und eingeschränkter Konnektivität – dann können Sie sich vorstellen, was dieses Modell für große Unternehmen leisten kann. Ein solches Modell wird in Zukunft Lieferantenrisiken, Liquiditätsanomalien und Maschinenausfälle in Ihrem Betrieb vorhersagen. Was im All funktioniert, funktioniert auch in Ihrer Lieferkette.“
Stellen Sie sich Folgendes vor: In der Umlaufbahn kommen Daten in Fragmenten an, die Kommunikationsverbindung ist störungsanfällig, und Sie können keinen Techniker zur Reparatur entsenden, wenn etwas nicht mehr funktioniert. Sie müssen Probleme erkennen, indem Sie eine Vielzahl von Sensorsignalen analysieren. Auf der Erde sind Unternehmen mit ähnlichen Herausforderungen konfrontiert: ein Lieferant, der schleichend in Verzug gerät, ein sich änderndes Zahlungsverhalten oder ein Kompressor, der heißläuft. Vorhersagemodelle, die Frühwarnsignale bei Satelliten zuverlässig erkennen, sind ebenso in der Lage, diese Signale in Ihren Geschäftsdaten zu finden, sodass Sie eingreifen können, bevor kleine Probleme zu kritischen Ausfallsituationen führen.
SAP unterstützt betriebliche Funktionen mit KI-Modellen für strukturierte Daten
SAP-RPT ist Teil des SAP-Portfolios tabellarischer Basismodelle (Tabular Foundation Models, TFMs). Es umfasst das Modell TabPFN von Prior Labs und SAP AI Core, ein Service, der Prognosen und Workflows orchestriert, verwaltet und steuert. Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) zeichnen sich durch zwei Eigenschaften aus: beeindruckende Fähigkeiten in der Sprachverarbeitung und die Fähigkeit, logisch zu argumentieren. TFMs sind speziell für strukturierte Tabellendaten ausgelegt, die den Abläufen in realen Umgebungen zugrunde liegen, zum Beispiel die sensorgesteuerten Daten, die in diesem Projekt verwendet werden.
SAP-RPT arbeitet dabei etwa 50.000-mal energieeffizienter als moderne LLMs. Im Weltraum ist dies besonders wichtig, weil dort jedes Watt kostbar ist. Darüber hinaus punktet SAP-RPT mit hoher Anpassungsfähigkeit. Das Modell muss nicht vorab trainiert werden, wenn sich die Rahmenbedingungen verändern.
Zu den Ergebnissen, die an Bord geliefert werden, gehören: Echtzeitprognosen zum Status der Bordsysteme und der Mission, ein Gesamtrisikobewertungssystem für die Mission, eine Einschätzung, ob manuelle Eingriffe notwendig sind, verständliche Erklärungen der KI-gestützten Erkenntnisse sowie aktuelle Berichte für die Besatzung und die Teams in den Kontrollstationen auf der Erde.
„Der Spaceborne Computer-2 von HPE demonstriert unentwegt die Vorteile eines hochperformanten Rechnersystems an Bord der ISS, das moderne Technologien und laufende Weltraumforschung unterstützt“, erklärte Scott Wiest, Vice President, Fellow und Global Sales Chief Technologist bei HPE. „Der Einsatz der tabellarischen KI von SAP auf dem Spaceborne Computer-2 zeigt, was mit Echtzeit-Erkennung und Prognosen mittels KI in dieser ultimativen Edge-Computing-Umgebung möglich ist.“
Von der Umlaufbahn zum Unternehmen
SAP-RPT soll Anfang 2027 auf dem HPE Spaceborne Computer-2 an Bord der ISS bereitgestellt werden. Damit soll gezeigt werden, wie das Modell betriebliche Prozesse auf der Erde unterstützen kann. Die Bedingungen an Bord von Raumfahrzeugen – beengte Platzverhältnisse, begrenzte Energieressourcen, störanfällige Kommunikation, erhöhte Strahlenbelastung und die Forderung nach absolut fehlerfreiem Betrieb – stellen Anforderungen dar, die auch für Anwendungsfälle auf der Erde relevant sind. Solche Fälle sind unter anderem: Katastrophenschutzeinsätze, Landwirtschaft in abgelegenen Regionen, dezentralisierte Produktion und komplexe globale Lieferketten.
Jede Erkenntnis, die an Bord der ISS gewonnen wird, trägt dazu bei, die Umsetzung der Roadmap der SAP für Edge-KI in Unternehmen zu beschleunigen. Edge-KI unterstützt Anwendungsfälle, bei denen strukturierte Daten – auch unter extremen Bedingungen – direkt für wichtige Analyse- und Betriebsprozesse genutzt werden.
Langfristig schafft diese Mission die Grundlagen, um Raumstationen mit Rechenzentren, die Erforschung des Weltraums und Kooperationen bei Raumfahrtprojekten zu unterstützen. Unsere langfristige Vision besteht darin, eine bewährte, effiziente und hochpräzise KI-gestützte Recheninfrastruktur im All zu etablieren.
