Hasso-Plattner-Institut
Prof. Dr. Felix Naumann
  
 

UltraMine: Skalierbare Analyse von Messdatenströmen

Der Flugverkehr trägt derzeit mit ca. 4-5% zur globalen Erderwärmung bei – Tendenz steigend. Jeder Flug produziert dabei nicht nur gewaltige Mengen CO2 sondern auch NOX und Lärm. Als tragende Säule unserer Wirtschaft und Gesellschaft können wir auf das Fliegen in vielen Bereichen aber nicht verzichten. Rolls-Royce arbeitet daher unter Hochdruck an verbesserter Triebwerkstechnologie um die Emissionen des Fliegens zu reduzieren. In diesem Bachelorprojekt wollen wir Rolls-Royce bei der Entwicklung neuartiger, umweltschonenderer Flugzeugtechnologien unterstützen, in dem wir die Analyse von Messdaten aus den Turbinentests durch Methoden des maschinellen Lernens verbessern und durch skalierbare Verfahren effizienter machen.

Projektbeschreibung

Der Entwicklungszyklus eines Flugzeugtriebwerks von Forschungsbeginn bis zur Marktreife beträgt viele Jahre. Von dieser Zeit entfallen wiederum viele Jahre auf gezieltes Testen und Experimentieren. Diese Zeit wollen wir durch eine intelligente Analysesoftware für Messdaten verkürzen um damit neue Technologien schneller in die Praxis zu bringen. Derzeit arbeitet Rolls-Royce an einer neuartigen Turbinentechnologie mit dem Namen UltraFan. Sie reduziert u.a. den Kraftstoffverbrauch um 25%, wird aber wegen der notwendigen Tests wohl nicht vor 2025 marktreif sein.

Das Ziel unseres Bachelorprojektes ist es, eine innovative Analysesoftware für die Auswertung von Teststation-Messdaten zu entwerfen. Dabei werden wir Technologien des maschinellen Lernens (z.B. PyTorch und TensorFlow), des verteilten Programmierens (z.B. Akka, Kafka und Spark) und des modernen Plattformentwurfs (z.B. Spring, Angular und React) einsetzen. Es gilt eine ganzheitliche Architektur aufzusetzen, die Messdaten in Batch- und Stream-Form als Eingabe nimmt, Analysen entsprechend vom Nutzer gegebener Vorgaben durchführt und beobachtete Analyseergebnisse sowohl dem Nutzer präsentiert als auch sinnvoll persistiert. Auf diese Weise soll die Software effektiv Anomalien in den Messdaten finden, die Anomalien automatisch als z.B. Fehler oder Unauffälligkeit klassifizieren und die Auswertungen möglichst schnell an den Nutzer berichten.

Projektziele

Im Projekt sollen die nachfolgend aufgeführten Anforderungen umgesetzt werden. Bis zu welcher Tiefe dies jeweils erfolgt, stimmen wir gemeinsam mit dem Projektpartner im Projektverlauf ab.

  • Zeitreihenanalyse: Die Anwendung soll Zeitreihendaten auf Anomalien und Fehler untersuchen können und dafür bewährte Verfahren des maschinellen Lernens einsetzen.
  • Framework: Die Anwendung soll unterschiedliche Analyseverfahren beherbergen, die teilweise von den Studenten im Projekt selbst gebaut werden, aber auch von HPI oder Rolls-Royce Wissenschaftlern beigesteuert werden.
  • Training: Die Anwendung soll beherbergte Analyseverfahren zum Zwecke des Lernens mit bereits klassifizierten Trainingsdaten versorgen können.
  • Ausführung: Die Anwendung soll bereits trainierte Modelle zum Finden und Bewerten von Zeitreihendaten auf weitere Daten effizient und skalierbar anwenden können.
  • Nutzerinterface: Die Anwendung soll ein praktisches UI bereitstellen, welches die Konfiguration der Analysen, die Datenauswahl und die Ergebnisverwaltung unterstützt.
  • Auswertung: Die Anwendung soll die Analyseergebnisse visualisieren, sinnvoll transformieren und durchsuchbar machen.
  • Persistenz: Die Anwendung soll die Analyseergebnisse sowie ihre Lineage-Metadaten (Algorithmus, Analyse- und Trainingszeiten, Parameter, …) strukturiert speichern.

Weiterhin sollen die üblichen Anforderungen in der Softwareentwicklung beachtet werden: Wiederverwendbarkeit, Modularität, Einfachheit, Effizienz, Robustheit, Transparenz und Integrierbarkeit mit anderen Systemkomponenten um die Anwendung wartbar, erweiterbar und monitorbar zu gestalten. Um eine gemeinsame und flexible Konkretisierung der zu erreichenden Ziele zu ermöglichen, ist ein agiles Vorgehen erwünscht.

Projektpartner

Rolls-Royce ist ein britisches Unternehmen, das neben Flugzeugtriebwerken auch am Bau von dezentralen Blockkraftwerken, Schiffs- und Bahnmotoren beteiligt ist.

In Berlin Dahlewitz erforscht und produziert Rolls-Royce seit 1995 innovative Flugzeugtriebwerke und liefert diese in die ganze Welt. Am Standort sind derzeit rund 3.000 Mitarbeiter beschäftigt.