ARTUS

Ziele:

Maschinengeräusche, raue Umweltbedingungen oder unterschiedliche Dialekte sind nur eine Auswahl an Störquellen, die sich negativ auf die Qualität der Funkkommunikation auf See auswirken. Selbst bei der Verwendung von Standardredewendungen, den sogenannten IMO Standard Marine Communication Phrases (IMO SMCP), kommt es immer wieder zu Verständnisproblemen zwischen Sender und Empfänger, wie die Aufarbeitung zahlreicher Seeunfälle belegt. Um diese Schwierigkeiten zu mindern, hat ein Projektkonsortium mit dem Fraunhofer CML das Forschungsvorhaben ARTUS gestartet. Ziel von ARTUS ist die automatische Verschriftlichung von UKW- Funksprüchen sowie die gleichzeitige Lokalisierung und Identifizierung havarierter Schiffe, um auf diese Weise die Koordination von Rettungseinsätzen effizienter zu gestalten.

Projektgegenstand:

Inhalt von ARTUS ist die Aufnahme und automatische Transkription des maritimen UKW-Sprechfunks unter Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI). Mit Hilfe der erzeugten Verschriftlichung können sprachliche Unklarheiten schnell erkannt und geklärt werden. Weiterhin erleichtert die chronologische Dokumentation des Funkverkehrs die sofortige Nachvollziehbarkeit der jeweiligen Gesprächssituation, was insbesondere die Arbeit der an einer Rettung beteiligten Seenotretter oder anderer Einsatzkräfte erleichtern soll. Zusätzlich zu der Verschriftlichung erfolgt in ARTUS gleichzeitig auch eine Lokalisierung der Sender von Funksprüchen. Auf Basis der Peilung des UKW-Senders und unter Anwendung eines komplexen Ortungsalgorithmus wird die Position eines verunglückten Schiffes lokalisiert, sodass Einsatzkräfte in Zukunft auch in Situationen, in denen ein Schiff keine AIS-Position übermittelt, schnell am Unglücksort sein können.

Rolle des CML in ARTUS:

Im Projekt ARTUS wird das Fraunhofer CML unter anderem die Basis für das Training der Spracherkennungs-KI, in Form eines tiefen neuronalen Netzes, generieren und die zu entwickelnde Technologie in Schiffsführungssimulatoren implementieren und erproben.

Projektkonsortium:

DGzRS (Projektleitung), Fraunhofer IAIS, Rhothetha Elektronik GmbH und Fraunhofer CML.