Das Projekt TrustME verfolgt das Ziel, den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Flugzeugproduktion zu ermöglichen und zertifizierbar zu machen. Dafür werden neue Methoden entwickelt, mit denen Bauteile aus Faserverbundwerkstoffen automatisiert und zuverlässig geprüft werden können. Das Projekt wird gemeinsam mit Airbus, dem Fraunhofer IGCV, dem Fraunhofer IFAM, der Helmut-Schmidt-Universität / Universität der Bundeswehr Hamburg, dem Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) sowie der Technischen Universität Hamburg durchgeführt. Das Projekt wird gefördert im Rahmen von Lufo 7.1.

Ein Schwerpunkt des Gesamtprojekts ist die automatisierte Analyse von Ultraschallaufnahmen zur zerstörungsfreien Prüfung von Bauteilen. Diese Prüfverfahren sind entscheidend, um mögliche Materialfehler frühzeitig zu erkennen und die hohe Sicherheitsanforderungen der Luftfahrt zu erfüllen.

Der Beitrag der Universität Augsburg konzentriert sich auf die Entwicklung geeigneter KI-Lernverfahren für die automatische Fehlererkennung in Ultraschallbildern. Ein besonderer Fokus liegt dabei auf modernen Trainingsmethoden, die auch große Mengen unannotierter Daten nutzen können. Dazu werden selbstüberwachte Lernverfahren untersucht, bei denen Modelle zunächst grundlegende Strukturen und Eigenschaften der Ultraschallbilder erlernen und anschließend gezielt für die Defekterkennung trainiert werden.

Darüber hinaus spielen Zuverlässigkeit, Nachvollziehbarkeit und statistisch abgesicherte Aussagen der KI-Systeme eine zentrale Rolle. Da Anwendungen in der Luftfahrt besonders strengen Zertifizierungsanforderungen unterliegen, werden Methoden entwickelt, mit denen Entscheidungen der KI erklärbar gemacht und ihre Leistungsfähigkeit systematisch validiert werden können.

Die entwickelten Ansätze werden schließlich in einer Laborumgebung an realen Bauteilen getestet und validiert. Langfristig soll so die Grundlage für KI-gestützte Prüfsysteme geschaffen werden, die Produktionsprozesse effizienter machen, eine gleichbleibend hohe Prüfqualität ermöglichen und zur Herstellung moderner, ressourceneffizienter Flugzeuge beitragen.