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NVIDIA-Tesla-GPUs spüren Unterwasserminen in Echtzeit auf

Das Mini-U-Boot des zur NATO gehörenden CMRE lokalisiert, identifiziert und klassifiziert dank GPUs Minen 50 bis 100-mal schneller als mit CPUs

NATO SONAR

Das autonom agierende Unterwasserfahrzeug MUSCLE macht dank NVIDIA-GPU-Beschleunigung und hochauflösendem, hochfrequentem Synthetic Aperture Sonar (SAS) die Meere fahrsicherer.

In der Adria und anderen europäischen Meeren ist der Meeresgrund übersät mit Zehntausenden von Minen und Bomben und sonstiger Munition, Überreste des Ersten und Zweiten Weltkriegs. Da solche Minen explodieren oder giftige Chemikalien wie Senfgas freisetzen können, stellen sie eine ständige Gefahr für die kommerzielle Schifffahrt, Seeleute und für die Umwelt sowie die Nahrungskette dar. Angesichts der Tatsache, dass sich 80 Prozent des gesamten, kommerziellen Handels auf den Meeren abspielt, ist die Beseitigung der Minen eine ökonomische Notwendigkeit.

Das Centre for Maritime Research and Experimentation (CMRE) ist eine weltweit anerkannte, wissenschaftliche Forschungs- und Versuchseinrichtung der NATO mit Sitz in La Spezia, Italien. Das CMRE stellt sich dieser Herausforderung mit seinem hochmodernen, autonomen Unterwasserfahrzeug MUSCLE (Minehunting UUV for Shallow Water Covert Littoral Expeditions – Unbemanntes Unterwasserminensuchfahrzeug für versteckte, ufernahe Expeditionen im flachen Gewässer). An Bord von MUSCLE befindet sich die durch NVIDIA-Tesla-GPUs beschleunigte, hochauflösende, hochfrequente Technologie SAS (Synthetic Aperture Sonar). Durch sie ist das Mini-U-Boot mit idealen Einrichtungen zur Objekterkennung, On-board-Datenverarbeitung und intelligenten Entscheidungsfindung ausgerüstet. Damit kann es Minen in Echtzeit lokalisieren, identifizieren und klassifizieren.

SAS-Technologie ermöglicht dank GPUs Minensuche in Echtzeit

Herkömmliche AUVs fahren vorher festgelegte Suchstrecken ab und zeichnen alle Daten zum Zwecke der Offlineverarbeitung auf. Sie sind nicht flexibel genug, um sich an die Umweltbedingungen und die Sonarleistung anzupassen. GPUs haben das Maß an Autonomie erhöht und ermöglichen so ein anpassungsfähiges Verhalten. „Mit dem GPU-beschleunigten AUV MUSCLE wird die Minensuche schneller und für die NATO erschwinglicher, zuverlässiger und sicherer“, sagt Francesco Baralli, erster wissenschaftlicher Assistent bei CMRE. „Ohne GPUs war das Aufspüren und Klassifizieren von Munition in Echtzeit praktisch nicht machbar – die SAS-Anwendung läuft auf Grafikprozessoren 50 bis 100-mal schneller als auf vergleichbaren CPUs.“

Darüber hinaus ermöglichen die NVIDIA-GPUs für MUSCLE Kurskorrekturen in Echtzeit und maximieren so die Effektivität für die begrenzte Zeit (sechs Stunden), während der sich das Fahrzeug im Wasser aufhalten kann, bevor es wieder aufgeladen werden muss. Das AUV ist in der Lage, auf Gegenstände, die es sieht, zu reagieren. Das heißt, es kann seinen Kurs entsprechend anpassen, um eine nähere Ansicht zu erhalten, oder aber, wenn es durch Hindernisse daran gehindert wird, das Gelände abzusuchen, später noch einmal zurückkehren. MUSCLE kann dabei helfen, Schiffe in minenverseuchten Gewässern zu beschützen, indem es Warnbaken aussendet, die in Echtzeit vor Munition auf der Schiffsroute warnen.

Die an Bord vorhandene Möglichkeit der Datenverarbeitung mit Tesla-GPUs hat ganze Regale mit CPU-basierten Servern (36 Knoten) ersetzt, die früher notwendig waren, wenn nach der Rückkehr auf das Mutterschiff Analyse und Klassifizierung der Minen durchgeführt werden mussten. „Die Arbeit mit Minensuch-AUVs war langsam und ineffizient“, sagt Baralli. „Wir konnten die Daten immer erst Stunden später auf dem Mutterschiff analysieren. Und wenn Bilder das falsche Objekt abgebildet hatten oder unscharf oder beschädigt waren, mussten wir das AUV noch einmal losschicken. Durch die GPUs sind unsere Einsätze produktiver geworden und unsere Ergebnisse mit der SAS-Bildtechnik haben sich enorm verbessert, da bei Unterwasserversuchen die GPUs 75-mal mehr Leistung erbringen als CPUs. Es lohnt sich tatsächlich, die Meere zu einem sichereren Ort zu machen.“

Wie geht es weiter? – Neue Anwendungen und hochauflösende Ausgabe in Echtzeit

Das CMRE ist davon überzeugt, dass sich die technischen Fortschritte, die es durch die GPU-gestützte Objektidentifizierung und -Klassifizierung mit dem AUV erzielt hat, auch auf andere Bereiche wie die Lokalisierung von Gegenständen nach einer Naturkatastrophe (z.B. Trümmer, die ein Tsunami hinterlassen hat) anwenden lassen könnten. Ausgehend von den Ergebnissen, die das MUSCLE-Programm bis heute erzielt hat, arbeitet das CMRE-Team bereits an Plänen, den Grafikprozessor an Bord aufzurüsten, um in Echtzeit und hoher Auflösung Berechnungen durchführen zu können. Außerdem wird die Entwicklung an Versionen mit mehreren Grafikprozessoren für die Forschungscomputer an Land weiterverfolgt.

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