Die europäische Weltraumzukunft wird nicht nur durch große Missionen und spektakuläre Starts aufgebaut, sondern auch durch eine Reihe mutiger, unkonventioneller Ideen, die schnell erprobt, validiert und in nützliche Technologien umgewandelt werden müssen. Genau das tut die Open Space Innovation Platform (OSIP) der ESA im Rahmen des Programms Discovery & Preparation: Sie findet herausragend gute Vorschläge, verbindet Wissenschaft und Industrie und sichert die erste Finanzierungsrunde, um Ideen in einem kurzen Zyklus in greifbare Ergebnisse zu verwandeln. In der ersten Hälfte des Jahres 2024 wurde über OSIP ein Mosaik von 51 Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten unterstützt, unter denen sich fünf Projekte besonders hervorheben, die anschaulich zeigen, wie Europa plant, die Zukunft des Weltraums zu finanzieren – von grundlegenden KI-Modellen für die Erdbeobachtung und autonome Navigation für nahe Begegnungen von Raumfahrzeugen bis hin zu einer riesigen „Mond-und-Mars“-Laborkammer, einem elektronischen „Stift“ zur Staubentfernung und Diamant-Quantenmagnetometern der nächsten Generation.

Zwischen Januar und Juni 2024 diente OSIP als Einstiegspunkt in das Innovationsökosystem der ESA für Teams, die sehr konkrete Herausforderungen lösen: wie man den Planeten angesichts der Flut von Satellitendaten besser verstehen kann, wie man Begegnungen von Raumfahrzeugen im Orbit sicher steuert, wie man Rover-Plattformen und empfindliche Systeme unter mond- und marsähnlichen Bedingungen testet, wie man mit der abrasiven Elektrostatik des Mondregolithstaubs umgeht und wie man hochpräzise Magnetfeldmessungen in kleine, energiesparende Weltraumplattformen integriert. Nachfolgend finden Sie einen erweiterten Überblick über diese fünf von OSIP geförderten Aktivitäten, warum sie wichtig sind, wo ihr kommerzielles Potenzial liegt und wie sie sich in die europäischen Weltraumprogramme einfügen, die dieses Jahrzehnt prägen werden.

OSIP als Schnellspur für Ideen: wie Europa den Weg vom Vorschlag zum Prototyp verkürzt

Die Open Space Innovation Platform ist als „Eingangspunkt“ für unkonventionelle Konzepte konzipiert. Über offene Kanäle und thematische Kampagnen schlagen Forscher aus Hochschulen, Start-ups und der Industrie Lösungen vor, die einer schnellen technischen Bewertung unterzogen werden. Die vielversprechendsten Ideen gelangen in eine von drei Spuren: Machbarkeitsstudien (um schnell zu prüfen, ob sie „Hand und Fuß haben“), kofinanzierte Forschung (PhD- und Postdoc-Themen mit klarem technologischem Ergebnis) oder frühe Technologieentwicklung (TRL-Sprünge zur Validierung in einer relevanten Umgebung). Das Modell ist bewusst „portfoliobasiert“: Das Risiko wird verteilt, und Entscheidungen über die Skalierung werden auf der Grundlage von Daten und Demonstrationen getroffen – nicht nur auf der Grundlage guter Absichten.

Im Jahr 2025 gewinnt dieser Ansatz zusätzlich an Bedeutung. Der globale Wettlauf um autonome Wartung im Orbit, die zunehmende Dichte von Satelliten im erdnahen Orbit (LEO), Pläne für längere Aufenthalte auf dem Mond und die Rückkehr von Proben vom Mars erfordern Technologien, die Zerbrechlichkeit in Robustheit verwandeln: Systeme, die kleiner, leichter und energieeffizienter sind, Algorithmen, die unter den Einschränkungen von „space-grade“-Prozessoren arbeiten, und Testanlagen, in denen staubige, kalte und ultra-vakuum-Umgebungen auf der Erde reproduziert werden können. OSIP fängt solche Versuche frühzeitig auf und lenkt sie auf konkrete Missionen.

Grundlegendes KI-Modell für die Erdbeobachtung: „any-sensor“-Lernen und sprachliche Steuerung

Ein Team der École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) arbeitet an der Schaffung einer grundlegenden (foundation) KI-Architektur, die nicht von der Art des Sensors abhängt und gemeinsame Repräsentationen aus Radar- (z. B. Sentinel-1) und optischen (z. B. Sentinel-2) Aufnahmen über denselben Gebieten lernt. Anstelle des klassischen Ansatzes „jeder Sensor – sein eigenes Modell“ ist das Ziel, dass ein einziges Netzwerk Muster erkennt, unabhängig davon, ob sie von SAR, multispektralen Kameras oder einem zukünftigen Instrument stammen. Dadurch werden Unterschiede in der räumlichen Auflösung, im Spektrum und in der zeitlichen Frequenz überbrückt, und die Ergebnisse zeigen, dass das Modell Aufgaben auch außerhalb des Datensatzes, auf dem es trainiert wurde, effizient ausführen kann.

Der nächste Schritt ist die Verbindung von Bild und Sprache: Das Modell soll Textbeschreibungen „verstehen“ und Fragen zum Inhalt einer Szene beantworten können. Das bedeutet, dass ein Benutzer eine Anfrage wie „finde Überschwemmungsgebiete entlang der Save im April“ oder „zeige Veränderungen der städtischen Ausbreitung zwischen 2018 und 2025“ eingeben und eine aussagekräftige, überprüfbare Ausgabe erhalten könnte. Eine solche sprachliche Interaktion senkt die Hürde für die Nutzung von Erdbeobachtungsdaten (EO) außerhalb von Fachteams drastisch – von Zivilschutz und Krisenmanagement bis hin zu Landwirtschaft, Energie und investigativem Journalismus.

Warum ist „any-sensor“ gerade jetzt wichtig? Weil die Konstellationen wachsen und sich die Missionen gegenseitig ergänzen: Radar sieht durch Wolken und nachts; Optik liefert reichhaltigen spektralen Inhalt; hyperspektrale Instrumente erkennen chemische Signaturen; Altimeter und Lidar liefern geometrische Parameter. Eine einheitliche latente Repräsentation all dieser Sensor-„Sprachen“ verkürzt die Zeit bis zur Erkenntnis und senkt die Betriebskosten. Darüber hinaus bevorzugen standardisierte EO-Benchmarks zunehmend Modelle, die über Geografien und Modalitäten hinweg generalisieren, was bestätigt, dass die Richtung – stimmt.

Auf der operativen Seite stechen Anwendungsfälle mit hoher gesellschaftlicher Wirkung hervor: schnelle Schadensbewertung nach Überschwemmungen und Bränden, Erkennung von Erdrutschen, Überwachung von Waldkrankheiten und landwirtschaftlichem Stress, Kartierung städtischer Wärmeinseln, Verfolgung der Küstenerosion und Bekämpfung illegaler Aktivitäten (illegales Bauen, Abholzen, Sandabbau). In solchen Szenarien verkürzt die sprachbasierte Suche den Weg von der Frage zur Antwort, und das „any-sensor“-Lernen mildert Datenlücken.

SpaceSite Lab: „Mond und Mars“ in einer staubigen, windigen Vakuumkammer mit großem Durchmesser

Wie schwierig ist es, Mond und Mars auf der Erde nachzubilden? Schwierig genug, um eine Kammer mit einem Durchmesser von etwa 30 Metern und einer Höhe von 7 Metern zu benötigen, die Vakuum, extreme Temperaturen, Wind und aufgewirbelten Staub kombiniert. Genau das sieht das Konzept der Dusty-Windy Thermal Vacuum Chamber (DWTVC) im Rahmen des SpaceSite Lab vor, einem Gemeinschaftsprojekt des Dänischen Technologischen Instituts (DTI) und der Universität Aarhus (AU). Ziel ist es, eine Test- und Forschungseinrichtung in Originalgröße zu schaffen, in der Rover-Plattformen, Roboterarme, mobile Basen und empfindliche Mechanismen unter möglichst realitätsnahen Bedingungen getestet werden können – von den Mondpolen mit elektrostatisch aufgeladenem Regolith bis zu den heißen, dünnen Marsatmosphären.

Warum ist eine solche Kammer strategisch? Weil sie das Testen von Laborproben auf komplette Systeme und Szenarien skaliert. In ihr können „Staubstürme“ simuliert, die Degradation von optischen und thermischen Oberflächen gemessen, die Zuverlässigkeit von Steckverbindern und Dichtungen überprüft und Systeme zur Staubminderung validiert werden, bevor sie in ein Raumfahrzeug eingebaut werden. Es wurde auch eine kommerzielle Komponente außerhalb des Weltraums konzipiert: Messung von Aerosolemissionen von Fahrzeugen und Öfen, Prüfung großer Lüftungssysteme und sogar landwirtschaftliche Experimente unter spezifischen Atmosphären. Die Entwurfskonzepte sind mit führenden Architekturbüros verknüpft, und die technischen Konfigurationen richten sich nach den Bedürfnissen zukünftiger europäischer Missionen im Terrae Novae-Programm und dem Argonaut-Landerprogramm.

Derzeit läuft eine umfassende Machbarkeitsstudie, die Technik, Architektur und Infrastruktur sowie eine Finanz- und Anteilseignerkarte abdeckt. Damit werden die Voraussetzungen für Entscheidungen über einen phasenweisen Bau und öffentlich-private Partnerschaften geschaffen. Wenn Europa große Mond- und Marssysteme ernsthaft testen will, wird eine solche „irdische Weltraum“-Umgebung die Entwicklung beschleunigen und das Risiko verringern.

KI im Dienste naher Begegnungen: relative Navigation für die Wartung im Orbit

Die Wartung im Orbit (In-Orbit Servicing – IOS) wandelt sich langsam von einer „Vision“ zu Demonstrationen. Damit sich ein „Chaser“ jedoch sicher einem „Target“ nähern kann, ist ein System erforderlich, das mit Unsicherheiten umgehen kann: Die Form des Zielobjekts ist nicht vollständig bekannt, seine optischen Eigenschaften ändern sich, die Lichtverhältnisse variieren, und alles geschieht unter begrenzten Prozessorressourcen und streng kontrolliertem Treibstoffverbrauch. Ein Forschungsteam der Polytechnischen Universität Mailand (Politecnico di Milano) entwickelt in Partnerschaft mit der ESA und der Industrie einen Algorithmus für die relative Navigation mit KI „im Regelkreis“, der genau für solche Bedingungen robust ausgelegt ist.

Die Validierung erfolgt auf zwei Ebenen. Erstens läuft der Algorithmus auf einem weltraumqualifizierten Prozessor, um seine Einbettbarkeit ohne dramatische Änderungen an der Architektur des Raumfahrzeugs zu überprüfen. Zweitens werden in den Anlagen von Thales Alenia Space in Cannes „Kamera-im-Regelkreis“- und „Prozessor-im-Regelkreis“-Tests mit variierenden Zielerscheinungen durchgeführt, um die Widerstandsfähigkeit gegenüber Überraschungen unter realen Betriebsbedingungen zu testen. Das Marktpotenzial ist stark: Von der Beseitigung von Weltraummüll über das Auftanken bis hin zum Einbau neuer Module auf bestehenden Satelliten ist IOS ein Segment, das in den kommenden Jahren zuverlässige, zertifizierte GNC-Systeme mit Lernelementen benötigen wird.

Langfristig könnten solche Algorithmen auch in die Robotik auf den Oberflächen von Mond und Mars einfließen, wo es kein GPS gibt und sich die Bedingungen schnell ändern. Eine erfolgreiche Demonstration auf „space-grade“-Hardware ist somit eine Voraussetzung für die europäische Autonomie im IOS – und ein wichtiger Sicherheitsmechanismus für überfüllte Orbits.

„Stift“ gegen Staub: wie ein kollimierter Elektronenstrahl Regolith entfernt

Staub ist der stille Feind von bemannten Missionen und Robotersystemen. Feine, abrasive und elektrostatisch aufgeladene Partikel dringen in Dichtungen ein, verschmutzen Optiken, beschädigen thermische Oberflächen und verringern die Energieerzeugung auf Sonnenkollektoren. Das rumänische Nationale Institut für Laser-, Plasma- und Strahlungsphysik (INFLPR) untersucht eine Technik zur Staubentfernung mit einem kollimierten, gepulsten Elektronenstrahl mit einer Energie von etwa 13 keV. Die Idee ist elegant: Die Elektronen übertragen den Impuls direkt auf die Staubpartikel und stoßen sie von der Oberfläche ab, ohne jegliche Vorbereitung – ohne spezielle Beschichtungen, eingebettete Drähte oder Anpassungen an das Substrat – was die Methode universeller macht als viele bisherige Lösungen.

Im Labor werden derzeit die Grenzen des sicheren und effizienten Betriebs untersucht. Der Punktdurchmesser (in der Größenordnung von 10 mm), die Pulsdauer (Zehntel Mikrosekunden), die Wiederholfrequenz und der Gesamtstrom pro Puls werden sorgfältig eingestellt, um eine hohe Reinigungseffizienz bei minimalem Risiko einer Beschädigung des Substrats zu erzielen. Da die Technik von Natur aus für Niederdruck- und Vakuumbedingungen geeignet ist, liegen Anwendungen auf dem Mond auf der Hand. Das Potenzial reicht aber auch bis in die Industrie auf der Erde: schnelle Reinigung empfindlicher Optiken, Wartung von Solarparks in Wüsten, Wartung von Sensoren in aggressiven Atmosphären – all das sind Märkte, die davon profitieren könnten, wenn das Konzept in Serienprototypen umgesetzt wird. Die Pläne umfassen ein internationales Patent und die Kommerzialisierung über einen Start-up-Kanal.

Diamant-Quantenmagnetometer: NV-Zentren für Vektormessung im Kleinformat

Die Messung von Magnetfeldern im Weltraum ist die Grundlage für die Untersuchung des inneren Aufbaus von Planeten, die Überwachung des Weltraumwetters, den Schutz der Elektronik und die Navigation. Klassische Magnetometer, so zuverlässig sie auch sein mögen, leiden oft unter Einschränkungen bei Masse, Energieverbrauch und Langzeitstabilität, und die Vektormessung erfordert oft mehrere Sensoren und eine sorgfältige Kalibrierung. Ein Team der Universität Hasselt entwickelt ein miniaturisiertes Magnetometer, das auf der Quantenphysik von Diamanten basiert – auf sogenannten NV (Stickstoff-Fehlstellen)-Zentren, deren Quantenzustand optisch angeregt und ausgelesen wird, mit Mikrowellensteuerung. Ein solcher Ansatz bietet einen breiten Dynamikbereich, Robustheit und die Möglichkeit der Vektormessung in kompakter Form.

Das Konzept hat bereits durch die Studentenmission OSCAR-QUBE auf der Internationalen Raumstation Weltraumerfahrung gesammelt, was den Weg für eine „zweite Generation“ geebnet hat, die die Einschränkungen angeht und Schritte zur Integration „auf dem Chip“ unternimmt. Ziel ist ein Instrument, das klein und energieeffizient genug ist, um auf Nanosatelliten und in Konstellationsarchitekturen Platz zu finden, mit der für wissenschaftliche und operative Missionen erforderlichen Langzeitstabilität und Genauigkeit. Perspektiven außerhalb des Weltraums umfassen geologische Untersuchungen, medizinische Geräte und industrielle Lösungen, die eine präzise, stabile und schnelle Messung von Magnetfeldern erfordern.

Von der Idee zur Wirkung: wo die Projekte in Terrae Novae und Argonaut passen

Die von OSIP angestoßenen Aktivitäten knüpfen sehr konkret an zukünftige europäische Pläne an. Das Programm Terrae Novae erfordert widerstandsfähige Technologie für die staubigen Polarregionen des Mondes – ohne eine Lösung zur Staubminderung ist alles in Frage gestellt: von mechanischen Baugruppen bis hin zu Energie und Kommunikation. Gleichzeitig erfordert das Argonaut-Landerprogramm Komponenten, die in einer relevanten Umgebung getestet wurden, bevor sie auf Missionen geschickt werden, die das Gewicht eines ganzen Kontinents tragen. Testkammern in Originalgröße und Staub-„Reiniger“ sind daher kein Luxus, sondern eine Voraussetzung für Zuverlässigkeit.

Im Orbit wächst jedoch ein anderer Druck: überfüllte LEO- und MEO-Bahnen erfordern Wartung, Inspektionen und die sichere Beseitigung von Schrott. KI-gesteuerte Navigation, die widerstandsfähig gegen Unsicherheiten und auf „space-grade“-Hardware nachweisbar ist, wird zu einer Art Standard, den jede ernsthafte IOS-Mission benötigen wird. Auf der Erde werden grundlegende „any-sensor“-KI-Modelle zur gemeinsamen Arbeitsplattform für öffentliche Dienste, Forscher und Unternehmen, die aus EO-Daten schnelle, überprüfbare Entscheidungen ableiten wollen.

Was nach der ersten Hälfte des Jahres 2024 passiert: der Rhythmus der Demonstrationen im Jahr 2025

Obwohl der Fokus hier auf dem Zeitraum Januar–Juni 2024 liegt, hat sich die Entwicklung im Laufe des Jahres 2025 intensiviert. Die Forschungsgemeinschaft veröffentlicht neue Architekturen für multisensorische Grundlagenmodelle, diskutiert die Standardisierung von Vergleichen und das Ausbalancieren von Datensätzen über Geografien und Modalitäten hinweg und beschleunigt den Transfer vom Labor in operative Arbeitsabläufe. Die Industrie, angetrieben von europäischen und nationalen Programmen, bereitet Demonstrationsflüge für IOS vor, und akademische und industrielle Teams setzen ihre Suche nach langlebigeren Lösungen zur Staubminderung fort. Der gemeinsame Nenner ist derselbe: schneller und verantwortungsbewusster von der Idee zur Wirkung.

Kurzanleitung: offizielle Seiten und nützliche Links

• OSIP & Discovery – wie man sich bewirbt, welche Kanäle es gibt und welche Kampagnen durchgeführt werden: OSIP – ESA.


• SpaceSite Lab (DWTVC) – Zusammenfassung der Ziele, des Umfangs und des Status der Studie: SpaceSite Lab.


• KI für relative Navigation – Forschungsbeschreibung und Testplan auf einem „space-grade“-Prozessor und optisch-robotischen Schleifen: Autonome KI-gestützte relative Navigation.


• Elektronenstrahl zur Staubentfernung – das „Stift“-Konzept und wichtige Pulsparameter: Elektronenstrahl-Staubminderung.


• OSCAR-QUBE & NV-Magnetometer – der Diamant-Quantensensor im Weltraum und der Weg zur Miniaturisierung: OSCAR-QUBE.