KI-Update – ein heise-Podcast KI-Update Deep-Dive: KI optimiert Flugzeugabfertigung am Frankfurter Flughafen
Feb 28, 2025
Waqaas Rehmann, Head of Strategic Partnerships bei InstaDeep, und Johannes Bestgen, Senior Project Manager Ground Handling bei der Fraport AG, diskutieren ein spannendes KI-Projekt zur Optimierung der Flugzeugabfertigung am Frankfurter Flughafen. Sie erklären, wie der Intelligent Dispatching Agent Echtzeitdaten nutzt, um Aufgaben dynamisch zuzuweisen und die Effizienz zu steigern. Zudem beleuchten sie die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI sowie die Bedeutung von Cloud-Technologien und Deep Reinforcement Learning in komplexen Unternehmensstrukturen.
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Episode notes
Grenzen klassischer Optimierung
- Klassische Optimierungsverfahren reagieren schlecht auf Unsicherheiten.
- Änderungen erfordern oft eine komplette Neuberechnung, was für komplexe Probleme nicht skalierbar ist.
Nachteile von Supervised Learning
- Supervised Machine Learning benötigt oft zu viele Daten und erzeugt statische Modelle.
- Diese Modelle können nicht auf unbekannte Szenarien reagieren, was im Flughafenbetrieb häufig vorkommt.
AlphaGo Anekdote
- AlphaGo gewann gegen den Go-Champion, ohne jemals menschliche Spiele gesehen zu haben.
- Der Algorithmus spielte millionenfach gegen sich selbst und meisterte so das Spiel.