Ein Blog von Tassilo Reinhardt Markert-Mesters, Account Manager Bundeswehr & BWI bei der Fujitsu
Was verbindet militärische Entscheidungsträger seit Dekaden der Menschheitsgeschichte? Worin liegen die Herausforderungen? Was entscheidet über den Erfolg oder Misserfolg einer Operation? Es sind die Informationen.
Ein Blick in die Geschichte, aber auch auf die aktuellen, zum Teil asymmetrischen Gefechtsfelder zeigt regelmäßig, militärische Überlegenheit entsteht zum Großteil aus Informationsüberlegenheit. Dabei bringt unsere digitalisierte Welt noch eine viel größere Informationsbreite mit sich, welche, im Gegensatz zu den letzten Jahrhunderten, allen Konfliktparteien zur Verfügung steht. Heutzutage kann jeder ein Satellitenbild abrufen oder mittels improvisierten UxS Echtzeitvideodaten generieren. Die Herausforderung bleibt gleich, alle Informationen müssen klassifiziert, bewertet und beurteilt werden. Bei diesem Prozess entstehen Variablen, die eine Überlegenheit oder Nachteile für die eine oder andere Seite mit sich bringen. Wer schnellere und fundiertere Entscheidungen treffen kann, hat einen Vorteil.
Aus der Theorie in die Praxis. Ein militärischer Entscheidungsträger plant eine unbemannte, luftgestützte Aufklärungsmission. Die Nachrichtenquellen bilden ein unerwartet klares Bild über die Radar-‑ und Flugabwehrstellungen der OPFOR Kräfte. Die Flugroute wird anhand der entsprechend abgeleiteten Wegpunkte in das Zielgebiet programmiert.
Frei nach Helmuth von Moltke: „Kein Plan überlebt den ersten Feindkontakt“, ändert sich auch unser fiktives Szenario. Ein Spähtrupp, etwa 15 km von dem Zielgebiet unseres UAV entfernt, gerät in einen Hinterhalt. Jetzt muss es schnell gehen – die OPZ entscheidet neben der Aktivierung der operativen Reserve, so schnell wie möglich ein Echtzeit Luftlagebild zu benötigen. Wir erinnern uns: unsere Drohne ist in einer händisch optimierten Route hinter die Wirkmittel der OPFOR Kräfte gelangt. Nun ist die Absicht, so schnell wie möglich zu dem Spähtrupp zu stoßen. Wie ist diese Herausforderung in der Situation am schnellsten und unter Berücksichtigung der validierten Informationen zu bewältigen? Nachfolgend nur ein Ausschnitt der Informationslage, die beachtet werden muss, um das Ziel der Drohnenverbringung in den neuen Einsatzraum zu erreichen:
- Flugzeit zum Spähtrupp
- Reichweite des UAV
- Restreichweite des UAV
- Bewegung OPFOR Kräfte
- Ausmachen möglicher Anmarschrouten
- Entscheidung welche Route
- OPFOR Lage
- …
Das Lagebild ist dynamisch, Funksprüche über Änderungen treffen minütlich ein. Hier ist es kaum möglich, besonnen und nicht emotional zu handeln. Gleichzeitig muss schnell abgewogen und entschieden werden.
Entscheidungsfindung quantenbasiert – Digital Annealer
Das oben aufgeführte Szenario ist fiktiv, jedoch nah an den Einsatzrealitäten. Der Digital Annealer von Fujitsu ist kein Zukunftsprodukt – er ist heute bereits die Grundlage für zivile und militärische Anwendungen. Hierbei sprechen wir von komplexen Szenarien, die mit gewöhnlicher IT-Unterstützung oftmals nur in langen Zeitperioden gelöst werden können. Nachfolgend zwei zivile und eine militärisch umgesetzte Anwendung:
Eine Herausforderung des 21. Jahrhunderts ist der immer mehr werdende Weltraummüll. Fujitsu hat in Zusammenarbeit mit der Astroscale UK eine optimierte Lösung für die Beseitigung der bis zu 160 Millionen Weltraumschrott-Teilchen entwickelt. Hierbei werden Daten an das AWS gehostete neuronale Netzwerk weitergeleitet, welches die optimalen Kosten für den Orbital-Transfer berechnet. Die berechneten Daten werden dann an den Digital Annealer von Fujitsu weitergeleitet, um die Mission nach den gewünschten Prioritäten zu planen. Die Ergebnisse der Plattform wurden mit denen eines Experten verglichen, der seine derzeitigen Missionsplanungstools verwendete. Beide hatten die gleichen Eingabedaten und die gleiche Anzahl von Erfassungen. Der Digital Annealer von Fujitsu benötigte deutlich weniger Zeit, nämlich 0,083 Sekunden, um ein Missionsszenario zu erstellen, während der Missionsexperte 240 Minuten benötigte. Die von Fujitsus Digital Annealer berechneten Missionsszenarien verbrauchten weniger Treibstoff und dauerten weniger Tage. Hierbei werden optimierte Routen berechnet und ein eine Klassifizierung der Teilchengröße vorgenommen.
Die United States Army Analytics Group bescheinigt Digital Annealer im Umfeld des Personal Protective Equipment Optimization bessere Ergebnisse in kürzerer Zeit. Ziel war es, eine optimierte Logistikplanung in Hochzeiten der Corona-Pandemie zu gewährleisten.
Ein weiteres, bereits umgesetztes Beispiel wurde mit der Deutschen Bahn verwirklicht: Circa 12.000 Fahrtanfragen müssen koordiniert und genehmigt werden. Hierzu gibt es ca. 70.000 vordefinierte Pfadkandidaten. Ziel ist es, möglichst viele Anfragen ohne Konflikte (zwei Züge zum gleichen Zeitpunkt auf dem gleichen Gleis) zu genehmigen. In dieser Kombination ergeben sich mehr als 10 20.000 (eine 1 mit 20.000 Nullen) Möglichkeiten, die Züge zu koordinieren.
Der Digital Annealer löst diese Optimierung in Echtzeit und berücksichtigt alle wesentlichen Parameter. Weitere Parameter, die klassische Ansätze oftmals nicht adäquat berücksichtigen können, lassen sich ebenfalls einbinden.
Zurück zu unserem und der benötigten Entscheidungsfindung. Warum lassen sich mit Digital Annealer Ergebnisse von kombinatorischen Optimierungsproblemen in einer solchen Geschwindigkeit und mit einer solchen Ergebnisgüte finden? Digital Annealer ist ein Quantum Computing inspirierter Ansatz, das heißt inspiriert von quanten-mechanischen Effekten wie Tunneleffekte, Superposition oder Entanglement werden Quantencomputer für diese Optimierungsfragestellungen emuliert. Digital Annealer ist damit eine Brückentechnologie zu Quantencomputern, der industrierelevante Problemstellungen heute schon lösen kann und gleichzeitig die Nachteile von Quantencomputern wie Kühlung nahe dem absoluten Nullpunkt oder Einbindung in bestehende Infrastrukturen vermeidet. Gleichzeitig stellt der Digital Annealer einen zukunftsorientierten Ansatz dar, da die erstellten Lösungsansätze auch für zukünftige Quantencomputer anwendbar sind.
Foto © Fujitsu Defence
Bei der skizzierten Operation könnte neben den bekannten Radar- und Flugabwehrstellungen auch Echtzeitsatellitendaten Aufklärungsergebnisse für eine Entscheidungsfindung über die optimale Route zu dem Spähtrupp berücksichtigen. Wie komplex sich diese Situation entwickeln kann, zeigt nachfolgende Grafik:
Foto © Fujitsu
Worin liegt nun der Vorteil des Einsatzes von dem Digital Annealer? Wie bei dem Schienennetz Beispiel werden auch hier optimierte Handlungsvorschläge generiert. Der Operator ist noch immer im Loop und Lead über die letztendliche Entscheidung, wird durch die ergebnisorientierte Lösungsfindung jedoch unterstützt und entlastet. Die Entscheidung kann somit schneller getroffen werden und berücksichtigt alle Informationen in nahezu Echtzeit.
Die zu Beginn aufgestellte These ,,Überlegenheit entsteht durch Informationen‘‘ muss immer auch durch die Zeitachse des Entscheidungsprozess ergänzt werden. In Einsatznachbereitungen ist es keine Seltenheit, dass eine andere Entscheidung nach der Berücksichtigung von allen vorhandenen Informationen besser gewesen wäre. Durch die Dynamik in der Situation aber nicht beachtet werden konnte. Hier kann der Digital Annealer ein Hilfsmittel sein, um genau diesen ,,Eifer des Gefechts‘‘ Herausforderungen gerecht zu werden.
Foto © Fujitsu
Noch einmal sei hier der Hinweis gegeben: der Digital Annealer ist jetzt einsatzbereit, er ist schnittstellenübergreifend konzipiert und kann in vorhandene und zukünftige Netzumgebungen implementiert werden.
Dies ist nur ein Anwendungsszenario. Gern treten wir mit Ihnen in den Austausch über Marschroutenoptimierung, Lagerlogistik oder Maintenance Zyklen.
Ihr Fujitsu Defence Team
Tassilo Markert-Mesters
Account Manager
Tassilo Markert-Mesters verantwortet als Account Manager die Bundeswehr und die BWI. Nach seiner aktiven Zeit als Soldat in den Teilstreitkräften Heer, Streitkräftebasis und Luftwaffe war er als Reserveoffizier im Planungsamt der Bundeswehr eingesetzt. Er saß mit im Projektteam für den Bereich Künstliche Intelligenz (KI) und verantwortete den Austausch mit Forschungsinstituten und der Industrie. Außerdem übernahm er Aufgaben in der Rüstungsindustrie – als Firmenrepräsentant in Berlin – und in der Bundeswehrverwaltung. Bis heute engagiert er sich aktiv als Reserveoffizier im Heimatschutz.