Expertenbeitrag von Tim Faro, Junior Product Owner (REISER)<\/p>\n\t\t
KI in Simulation und Training bezeichnet den Einsatz k\u00fcnstlicher Intelligenz, um Trainingsszenarien anzupassen, Leistungsdaten auszuwerten und Ausbilderinnen und Ausbilder bei Planung und Bewertung zu unterst\u00fctzen. Sie erg\u00e4nzt bestehende Simulatoren, ersetzt aber weder die Trainingssysteme noch die fachliche Entscheidung des Menschen.
Im Simulator ist vieles pr\u00e4zise: Systemzust\u00e4nde, Flugmodelle, Verfahren. Weniger pr\u00e4zise ist oft der Blick darauf, wie sich ein einzelner Lernweg \u00fcber mehrere Trainingssituationen hinweg entwickelt.
Genau hier setzt die Diskussion \u00fcber k\u00fcnstliche Intelligenz in Simulation und Training an. Nicht, weil moderne Simulatoren zu wenig leisten. Sondern weil sie mit zus\u00e4tzlicher Analyse- und Anpassungsf\u00e4higkeit noch genauer auf Menschen, Aufgaben und Lernfortschritte reagieren k\u00f6nnten.
Tim Faro besch\u00e4ftigt sich mit dieser Frage aus einer klaren Perspektive: KI soll nicht ersetzen, was bereits funktioniert. Sie soll als zus\u00e4tzliche F\u00e4higkeitsebene auf leistungsf\u00e4higen Simulatoren aufbauen - und Training adaptiver, skalierbarer und datenbasierter machen.<\/p>\n\t\t
KI kann Trainingsszenarien an den aktuellen Lernstand anpassen.<\/p>\n\t\t\n<\/div>\n
Daten aus mehreren Sessions k\u00f6nnen Muster sichtbar machen, die in einer einzelnen Nachbesprechung verborgen bleiben.<\/p>\n\t\t\n<\/div>\n
Die fachliche Bewertung bleibt beim Menschen: KI liefert Hinweise und Evidenz, Ausbilderinnen und Ausbilder ordnen ein<\/p>\n\t\t\n<\/div>\n\n<\/div>\n\n<\/div>\n\n<\/div>\n
Moderne Simulatoren bilden komplexe Systeme realit\u00e4tsnah ab und schaffen eine sichere Umgebung f\u00fcr Situationen, die sich im realen Betrieb nicht beliebig oft \u00fcben lassen. Ihre St\u00e4rke steht f\u00fcr Tim Faro deshalb nicht infrage.
Die Herausforderung liegt an anderer Stelle. Viele Szenarien werden von Hand erstellt. Trainingsverfahren sind vorab definiert. Nach der Session werden Leistung und Fortschritt erneut manuell bewertet. Das funktioniert, bindet aber Zeit und l\u00e4sst nur begrenzte Variation und Personalisierung zu.
Auch \u00fcber mehrere Trainingssessions hinweg ist es aufwendig, Muster zuverl\u00e4ssig zu erkennen. Eine einzelne Beobachtung kann wichtig sein - sie zeigt aber nicht immer, ob sich eine F\u00e4higkeit dauerhaft verbessert, ob eine Unsicherheit unter bestimmten Bedingungen wiederkehrt oder ob ein Problem nur in eine andere Situation verlagert wurde.
KI ist deshalb nicht interessant, weil die bestehende Simulation zu wenig kann. Sie ist interessant, weil starke Simulatoren mit zus\u00e4tzlicher Analyse- und Anpassungsf\u00e4higkeit noch gezielter eingesetzt werden k\u00f6nnten.<\/p>\n\t\t\n<\/div>\n
Ein Trainingsszenario muss nicht f\u00fcr alle Pilotinnen und Piloten gleich ablaufen. Die passende Herausforderung h\u00e4ngt davon ab, was jemand bereits sicher beherrscht, wo Unsicherheiten liegen und wie sich die Leistung \u00fcber mehrere Sessions entwickelt.
KI k\u00f6nnte w\u00e4hrend des Trainings fortlaufend analysieren, was passiert, und bestimmte Parameter anpassen: Wetterbedingungen, die Anzahl anderer Verkehrsteilnehmer, den Zeitpunkt einer Fehlfunktion oder den Schwierigkeitsgrad einer Aufgabe.
Das Ziel ist ein passender Herausforderungspunkt. Die Aufgabe soll anspruchsvoll genug sein, um Lernen auszul\u00f6sen, aber nicht so schwer, dass die Person den \u00dcberblick verliert. Umgekehrt soll Trainingszeit nicht mit Abl\u00e4ufen vergehen, die l\u00e4ngst sicher beherrscht werden.
F\u00fcr das KI-gest\u00fctzte Pilotentraining k\u00f6nnte dadurch ein st\u00e4rker individualisierter Trainingsweg entstehen. F\u00fcr die Ausbildung er\u00f6ffnet es zugleich eine Grundlage f\u00fcr Competency-Based Training and Assessment, bei dem nicht nur ein einzelner Ablauf z\u00e4hlt, sondern die Entwicklung von Kompetenzen \u00fcber mehrere Trainingssituationen hinweg.<\/p>\n\t\t\n<\/div>\n
W\u00e4hrend eines Trainings entstehen viele Daten: Steuerinputs, Reaktionszeiten, Verfahrensabl\u00e4ufe und die Reaktion auf Systemzust\u00e4nde oder Fehlfunktionen. KI kann solche Informationen \u00fcber mehrere Sessions hinweg auswerten und wiederkehrende Muster sichtbar machen.
Zeigt sich eine bestimmte Unsicherheit immer wieder? Tritt sie nur unter bestimmten Bedingungen auf? Wird eine Leistung im n\u00e4chsten Training besser - oder ver\u00e4ndert sich nur die Art, wie ein Problem sichtbar wird?
Eine solche datenbasierte Leistungsbewertung kann die Nachbesprechung unterst\u00fctzen. Sie macht Entwicklungen vergleichbarer und hilft dabei, Feedback gezielter auf die Person und ihre Lernkurve abzustimmen. Aus einzelnen Datenpunkten entsteht ein l\u00e4ngerfristiges Bild.
Dabei geht es nicht darum, die Erfahrung der Ausbilderinnen und Ausbilder durch einen automatischen Score zu ersetzen. KI kann Hinweise liefern und relevante Muster markieren. Die fachliche Einordnung bleibt dort, wo Kontext, Erfahrung und Verantwortung zusammenkommen.<\/p>\n\t\t\n<\/div>\n
Gerade bei der Bewertung von Pilotinnen und Piloten ist diese Grenze entscheidend. KI kann messbare Aspekte erfassen, zum Beispiel Reaktionszeiten, Steuerinputs oder die Einhaltung von Verfahren. Sie kann Auff\u00e4lligkeiten \u00fcber mehrere Sessions hinweg sichtbar machen und damit eine belastbarere Grundlage f\u00fcr die Nachbesprechung schaffen.
Ob eine Reaktion in einer bestimmten Situation angemessen war, l\u00e4sst sich jedoch nicht immer aus einem Messwert ableiten. Situationsbewusstsein, Entscheidungen unter Druck und der Kontext eines Trainingsverlaufs verlangen menschliche Interpretation.
Der sinnvolle Ansatz ist deshalb eine klare Arbeitsteilung: KI stellt Evidenz bereit. Ausbilderinnen und Ausbilder bewerten, erkl\u00e4ren und entscheiden. So wird Technologie zur Unterst\u00fctzung der Ausbildung - nicht zum Ersatz f\u00fcr fachliche Verantwortung.<\/p>\n\t\t\n<\/div>\n
KI kann nicht nur im Training selbst ansetzen. Auch in der Flugmodellentwicklung sieht Tim Faro Potenzial.
Aerodynamisches Verhalten wird heute \u00fcber Flugmodelle beschrieben, deren Erstellung aufwendig sein kann. Gleichzeitig existieren gro\u00dfe Mengen an Flug- und Simulationsdaten. Neuronale Netze k\u00f6nnten darin Muster erkennen und dazu beitragen, neue Flugzeugkonfigurationen schneller und flexibler zu erstellen oder anzupassen.
Entscheidend ist, dass ein Modell nicht nur statistisch passende Ergebnisse liefert, sondern sich physikalisch plausibel verh\u00e4lt. Daf\u00fcr gibt es eine verbreitete Technik: Physics-Informed Neural Networks (PINNs), auf Deutsch etwa physik-informierte neuronale Netze. Das Netz lernt aus den vorhandenen Daten. Gleichzeitig wird es w\u00e4hrend des Trainings darauf ausgerichtet, grundlegende physikalische Zusammenh\u00e4nge einzuhalten.
Auch damit bleibt ein neuronales Netz zumindest teilweise eine Blackbox. Der Ansatz ist also nicht vollst\u00e4ndig transparent. Er ist jedoch kein rein datengetriebenes Modell, das au\u00dferhalb seiner Trainingsdaten beliebige Ergebnisse liefern kann. Stattdessen werden die Vorteile von Daten und neuronalen Netzen mit physikalischem Wissen verbunden. Das kann zu robusteren, nachvollziehbareren und f\u00fcr bestimmte Anwendungen besser \u00fcbertragbaren Flugmodellen beitragen.<\/p>\n\t\t\n<\/div>\n
Der Weg von der Idee zur Anwendung beginnt nicht mit der Frage, wo sich KI \u00fcberall einbauen l\u00e4sst. Er beginnt mit den Bedingungen, unter denen sie sinnvoll und verantwortbar eingesetzt werden kann.
Welche Daten sind verf\u00fcgbar? Wie l\u00e4sst sich die Qualit\u00e4t der Ergebnisse pr\u00fcfen? Wie k\u00f6nnen Empfehlungen verst\u00e4ndlich gemacht werden? Und wie bleibt erkennbar, wo die Grenzen eines Systems liegen?
F\u00fcr die Einf\u00fchrung bietet sich deshalb ein pragmatischer Weg an: mit klar abgegrenzten Anwendungsf\u00e4llen beginnen, die sich testen und validieren lassen. Ausbilderinnen und Ausbilder sollten im Prozess bleiben und Empfehlungen nachvollziehen k\u00f6nnen. Die Integration sollte modular erfolgen und auf bestehenden Systemen aufbauen.
Nicht jede m\u00f6gliche KI-Anwendung muss sofort umgesetzt werden. Entscheidend ist, dort anzufangen, wo ein konkreter Trainingsnutzen erkennbar und \u00fcberpr\u00fcfbar ist.<\/p>\n\t\t\n<\/div>\n
Die interessanteste Perspektive an KI in der Simulation liegt nicht in einer spektakul\u00e4ren Einzelanwendung. Sie liegt in der M\u00f6glichkeit, bestehende Systeme gezielt weiterzuentwickeln.
Simulatoren m\u00fcssen nicht neu erfunden werden, damit Training adaptiver wird. Ausbilderinnen und Ausbilder m\u00fcssen nicht aus dem Prozess verschwinden, damit Daten besser genutzt werden. Und eine KI muss nicht jede Entscheidung treffen, damit sie einen konkreten Mehrwert schafft.
Sie kann Szenarien variabler machen, Trainingspfade individueller gestalten, wiederkehrende Muster sichtbar machen und bei der Entwicklung physikalisch plausibler Modelle unterst\u00fctzen. Je besser Systeme Daten strukturieren und Hinweise liefern, desto mehr Raum kann f\u00fcr die Aufgaben bleiben, die Erfahrung, Urteilskraft und Verantwortung verlangen.
F\u00fcr Tim Faro ist KI deshalb keine Abk\u00fcrzung um die bestehende Simulation<\/p>\n\t\t\n<\/div>\n\n<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Wie k\u00fcnstliche Intelligenz adaptive Trainingsszenarien, Leistungsbewertung und
\nFlugmodelle weiterentwickeln kann<\/p>\n","protected":false},"featured_media":4728,"template":"","meta":{"_seopress_titles_title":"KI in Simulation und Training | REISER","_seopress_titles_desc":"Erfahren Sie, wie KI adaptives Training, datenbasierte Leistungsbewertung und physikgest\u00fctzte Flugmodelle in Simulation und Training unterst\u00fctzen kann.","_seopress_robots_index":"","_seopress_robots_follow":"","_seopress_robots_imageindex":"","_seopress_robots_snippet":"","_seopress_robots_primary_cat":"","_seopress_robots_breadcrumbs":"","_seopress_robots_freeze_modified_date":"","_seopress_robots_custom_modified_date":"","_seopress_robots_canonical":"","_seopress_social_fb_title":"KI in Simulation und Training | REISER","_seopress_social_fb_desc":"Erfahren Sie, wie KI adaptives Training, datenbasierte Leistungsbewertung und physikgest\u00fctzte Flugmodelle in Simulation und Training unterst\u00fctzen kann.","_seopress_social_fb_img":"https:\/\/reiser-st.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/KI-in-Simulation-und-Training.jpg","_seopress_social_fb_img_attachment_id":4727,"_seopress_social_fb_img_width":1080,"_seopress_social_fb_img_height":608,"_seopress_social_twitter_title":"KI in Simulation und Training | REISER","_seopress_social_twitter_desc":"Erfahren Sie, wie KI adaptives Training, datenbasierte Leistungsbewertung und physikgest\u00fctzte Flugmodelle in Simulation und Training unterst\u00fctzen kann.","_seopress_social_twitter_img":"https:\/\/reiser-st.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/KI-in-Simulation-und-Training.jpg","_seopress_social_twitter_img_attachment_id":4727,"_seopress_social_twitter_img_width":1080,"_seopress_social_twitter_img_height":608,"_seopress_redirections_value":"","_seopress_redirections_enabled":"","_seopress_redirections_enabled_regex":"","_seopress_redirections_logged_status":"both","_seopress_redirections_param":"","_seopress_redirections_type":301,"_seopress_analysis_target_kw":"","_seopress_news_disabled":"","_seopress_video_disabled":"","_seopress_video":[],"_seopress_pro_schemas_manual":[],"_seopress_pro_rich_snippets_disable_all":"","_seopress_pro_rich_snippets_disable":[],"_seopress_pro_schemas":[],"footnotes":""},"insight-kategorie":[31],"insight-tag":[],"class_list":["post-4810","insight","type-insight","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","insight-kategorie-tech-stories"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/reiser-st.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/insight\/4810","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/reiser-st.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/insight"}],"about":[{"href":"https:\/\/reiser-st.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/insight"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/reiser-st.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/insight\/4810\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":5528,"href":"https:\/\/reiser-st.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/insight\/4810\/revisions\/5528"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/reiser-st.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/4728"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/reiser-st.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4810"}],"wp:term":[{"taxonomy":"insight-kategorie","embeddable":true,"href":"https:\/\/reiser-st.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/insight-kategorie?post=4810"},{"taxonomy":"insight-tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/reiser-st.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/insight-tag?post=4810"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}