Einführung

  • 1 Minute

Das Wetter wird täglich nachverfolgt und analysiert, um den sicheren Flugverkehr zu gewährleisten. Viele Wetterbedingungen müssen überwacht werden, um sicherzustellen, dass die Wahrscheinlichkeit einer negativen Auswirkung auf ein Flugzeug so gering wie möglich ist. Bei Raketenstarts können verheerende Risiken und Auswirkungen auftreten, wenn Daten falsch interpretiert oder nicht überwacht werden.

Aufgrund der höheren Flughöhe, der größeren Energie und der Unfähigkeit, die Richtung der Rakete zu steuern, ist die Genauigkeit der sicheren Wettervorhersagen einer der herausforderndsten und wichtigsten Aspekte der Raumfahrt. Die Komplexität nimmt noch mehr zu, wenn der Zeitplan berücksichtigt wird. Starttermine werden aufgrund des massiven Planungs- und Vorbereitungsaufwands Jahre im Voraus geplant.

Wir verfügen nicht über das Fachwissen oder den Zugriff auf so viele Wetterdaten wie die NASA. In diesem Modul lernen Sie, wie Sie mithilfe leicht zugänglicher Wetterdaten simulieren, wie NASA-Wissenschaftler dieses Problem angehen. In diesem Modul erfahren Sie, wie Sie einfache Wetterdaten aufbereiten, um ein Machine Learning-Modell so zu trainieren, dass es geeignete Tage für Raketenstarts vorhersagt.

In diesem Modul werden folgende Daten untersucht:

  • Wetterbedingungen (bewölkt, teils bewölkt, sonnig, Regen, Gewitter, schwerer Sturm)
  • Temperatur
  • Luftfeuchtigkeit
  • Windgeschwindigkeit
  • Windrichtung
  • Niederschlag
  • Sichtbarkeit
  • Meeresspiegel
  • Luftdruck

Tipp

Dieses Modul ist Teil eines multimodalen Lernprogramms. Sehen Sie sich für dieses Modul ein Video mit exemplarischer Vorgehensweise in einer neuen Registerkarte an.

Lernziele

In diesem Modul lernen Sie Folgendes:

  • Untersuchen von Daten zum Wetter an Tagen mit bemannten und unbemannten Raketenstarts
  • Untersuchen von Wetterdaten an Tagen vor und nach Raketenstarts
  • Bereinigen der Daten zur Vorbereitung des Trainings des Machine Learning-Modells

Voraussetzungen