Wie lässt sich autonomes Fahren durch das Internet der Dinge voranbringen? Im EU-Projekt "AUTOPILOT"(Automated Driving Progresses by the Internet Of Things) hat das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) gemeinsam mit mehr als 40 europäischen Partnern aus Forschung und Industrie diese beiden Zukunftstechnologien erfolgreich zusammengebracht. Im Fokus des Projekts standen Entwicklung, Test und Bewertung neuer Fahrfunktionen und Fahrdienstleistungen sowie die dazu notwendigen IT-Architekturen und IT-Plattformen. Diese sorgen erst dafür, dass die unterschiedlichen Bestandteile des Internets der Dinge – von Smartphones über Drohnen bis hin zu Ampeln, Kameras und weiteren Sensoren – und die automatisierten Fahrzeuge miteinander kommunizieren können. Im Verbund lassen sich so mehr Daten sammeln, Informationen generieren und auswerten, als das den automatisierten Fahrzeugen allein möglich wäre – ein weiterer Weg, um die smarte Mobilität von morgen sicherer, effizienter und komfortabler zu gestalten.

Einen Teil der Wissenschaftskarriere am anderen Ende der Welt zu verbringen - für Robin Rofallski und Christoph Tholen von der Jade Hochschule ging dieser Traum in Erfüllung. Für einen sechswöchigen Forschungsaufenthalt flogen die Doktoranden nach Australien und erhielten an der Curtin University in Perth die Möglichkeit, mit ihren unbemannten Unterwasserfahrzeugen künstliche Riffe im Indischen Ozean zu untersuchen.

Forscher am Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) csail.mit.edu des Massachusetts Institute of Technology (MIT) haben mit "Coduct-A-Bot" ein System entwickelt, das eine Gestensteuerung von Drohnen erlaubt. Möglich machen das an den Armen getragene Sensoren. Damit soll die Steuerung natürlicher und intuitiver werden. "Uns schwebt eine Welt vor, in der Maschinen den Leuten mit physischen und kognitiven Aufgaben helfen und sich dazu an die Menschen anpassen statt umgekehrt", sagt CSAIL-Leiterin Daniela Rus.

Am 19. April 2020 jährte sich der „Start“ des ersten Satelliten des Deutschen GeoForschungsZentrums GFZ zum 25. Mal. 'GFZ-1' wurde auf sehr ungewöhnliche Weise in seine Umlaufbahn gebracht, weswegen das Wort Start in Anführungszeichen steht: Der fußballgroße Minisatellit wurde kurz nach 21 Uhr MESZ (19:12 Uhr Weltzeit) aus einer Luftschleuse der russischen Raumstation 'Mir' ausgeworfen. GFZ-1 begründete nicht nur die Satelliten-gestützte Forschung am GFZ, sondern hält auch einen wichtigen wissenschaftlichen Rekord: Er war der niedrigste geodynamische Satellit, der jemals mit Lasern vermessen wurde.

Detaillierte Informationen zur Landbedeckung sind wichtig für ein besseres Verständnis unserer Umwelt - etwa zur Abschätzung von Ökosystemleistungen wie Bestäubung oder um Nitrat- und Nährstoffeinträge in Gewässer zu quantifizieren. Diese Informationen werden zunehmend aus zeitlich und räumlich hochaufgelösten Satellitenbildern gewonnen. Häufig versperren jedoch Wolken den Blick aus dem All auf die Erdoberfläche. Eine dynamische Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens kann das lokale Auftreten von Wolken berücksichtigen, ohne auf bislang genutzte Interpolationsverfahren zurückzugreifen. Das zeigen Wissenschaftler des UFZ in einer Studie, die im Fachblatt Remote Sensing of Environment veröffentlicht wurde. Ihr Algorithmus erkennt 19 verschiedene Feldfruchtarten mit einer Genauigkeit von 88 Prozent.