УДК 681.51

Внедрение искусственного интеллекта в автопилот воздушного судна

Рыкова Мария Игоревна – студентка Санкт-Петербургского государственного университета гражданской авиации имени Главного маршала авиации А. А. Новикова.

Соколов Олег Аркадьевич – кандидат технических наук, доцент, и.о. заведующего кафедрой Систем автоматизированного управления Санкт-Петербургского государственного университета гражданской авиации имени Главного маршала авиации А. А. Новикова.

Аннотация: Статья содержит информацию о технологии искусственного интеллекта, которую, с учетом развития систем автоматизированного управления, возможно использовать в системе автопилота самолета.

Ключевые слова: автопилот самолета, безопасность полета, искусственный интеллект, автоматизация, разработки.

Введение

В последние годы применение искусственного интеллекта (ИИ) получило широкое распространение в самых различных областях, и авиационная промышленность не является исключением. В принципе тема использования ИИ является очень интересной и актуальной, учитывая то, насколько развиты технологии в наше время. На данный момент внедрение ИИ в автопилот самолета является одним из самых перспективных направлений. Людей всегда привлекала возможность автоматизировать всевозможные процессы и облегчить себе жизнь, при этом ускорив процесс работы и повысив его эффективность. Начальным этапом этой тенденции в авиации является автопилот самолета.

Рисунок 1. Кабина самолета Airbus A320, пример встроенного автопилота.

Автопилот – это автоматизированная система, запрограммированная на обработку данных с разных датчиков информации и, в соответствии с ними, выполнение различных команд для управления траекторией полета воздушного судна без прямого участия пилота в управлении, пилот лишь контролирует работу автопилота. Искусственный интеллект – другой современный способ автоматизации процессов в промышленности, он отличается от классических запрограммированных систем возможностью самообучения и обработки большего объема информации. Сейчас мы можем предположить, что соединение и взаимное внедрение ИИ в автопилот позволит значительно повысить его эффективность и безопасность, усовершенствовать его функции и улучшить производительность и надежность. Для того, чтобы как следует разобраться в данной теме, рассмотрим положительные и отрицательные стороны внедрения ИИ в автопилот.

Положительные стороны использования ИИ в автопилоте

Для начала рассмотрим положительные стороны использования ИИ в автопилоте самолета, вот основные из них:

Первое, что приходит на ум каждому - автоматизация. Использование искусственного интеллекта в автопилоте дает возможность выполнять большую часть задач по управлению самолетом без постоянного участия пилота. Очевидно, это сокращает нагрузку на пилота и повышает его работоспособность, способствует распределению внимания для наблюдения за ситуацией в кабине и в пространстве и способности принимать взвешенные решения.
Обработка информации - еще одна полезная функция от ИИ. Как отмечалось ранее, ИИ может быть использован для анализа, обработки и интерпретации большого объема данных, поступающих от различных информационных датчиков и систем самолета. Это позволит автопилоту принимать собственные решения на основе актуальной полученной информации о полете и состоянии самолета.
Распознание визуальных образов: с помощью ИИ автопилот может обнаружить и распознать объекты в окружающей среде. Например, он может использовать алгоритмы компьютерного зрения для распознания других самолетов, зданий, воздушных препятствий и других объектов, которые могут повлиять на траекторию и безопасность выполнения полета. Сейчас такие алгоритмы уже используются на различном наземном транспорте, в первую очередь на высокоавтоматизированных беспилотных автомобилях, которые осуществляют съемку улиц города для различных интернет-карт.
Еще один пункт - принятие решений. На основе проанализированных данных и образов ИИ может принять решение и дать команду автопилоту о корректировке маршрута или маневра, помочь в реагировании на аварийные ситуации и других аспектах полета. Большинство современных авиакатастроф произошло по причине человеческого фактора – ошибки пилотов – вследствие недостатка знаний, усталости или других свойственных человеку явлений. Внедрение ИИ позволяет сократить такую тенденцию и стать превентивной мерой для обеспечения безопасности полета.
Конечно, обучение и самообучение - еще один большой плюс от ИИ. Основное отличие ИИ от обычных алгоритмов – возможность самообучения. Автопилот может анализировать и извлекать уроки из предыдущих полетов, что помогает ему становиться более эффективным и адаптивным. Но также ИИ может быть полезен и в обучении людей – пилотов воздушных судов - новым навыкам и в отработке реакции на различные нештатные ситуации. ИИ способен проанализировать и оценить действия пилотов, и дать оценку его решениям.
Использование искусственного интеллекта для автоматического прогнозирования и управления: ИИ может быть использован для предсказания будущих событий в пространстве и прогнозирования их воздействия на полет, таких как погодные условия, турбулентность и движение других воздушных объектов. Используя эту информацию, автопилот может корректировать параметры полета и маршрут.

Вот основные положительные аспекты внедрения ИИ в автопилот. Возможно, еще не все моменты были учтены, и ИИ может играть еще большую роль при внедрении в автопилот, однако, все еще впереди!

Негативные стороны использования ИИ в автопилоте

Сейчас нам необходимо учесть и отрицательные аспекты применения современной технологии искусственного интеллекта в автоматизации на борту самолета.

Ключевой аспект этого раздела - отсутствие человеческого фактора. ИИ обладает выдающимися вычислительными возможностями, но уникальность человеческого рассудка остается ему заменить все равно не удастся, особенно в ситуациях, где возникают нестандартные события, опыт и интуиция пилота могут играть важную роль. Поэтому, возникает вопрос о том, насколько возможно заменитьпилота автопилотом, который основан на ИИ.
Также необходимо отметить наличие ошибок и недостаточное понимание - алгоритмы и модели, лежащие в основе искусственного интеллекта в автопилоте учитывают имеющуюся информацию и статистические данные, но могут возникнуть ситуации, когда эти факторы недостаточны или неправильноинтерпретируются. Таким образом, если искусственный интеллектсталкивается с ситуацией, которая не была заранее прописана в его программе или для которой у него недостаточно опыта, возможно, он примет неправильное решение или не справится вовсе.
Дорогостоящим и ресурсозатратным фактором является зависимость от технического оборудования. Для работы автопилота, который использует искусственный интеллект, необходимо сложное и надежное техническое оборудование, которое собирает данные, обрабатывает информацию и принимает решения. Если это оборудование перестает работать или работает неправильно, то производительность и надежность автопилота ставятся под вопрос.
Другой современной проблемой является возможность подверженности кибератакам. Использование ИИ в автопилотах самолетов ставитперед нами новые виды угроз в области кибербезопасности, несанкционированный доступ или взлом систем искусственного интеллектаможет иметь серьезные последствия, включая потенциальный захватуправления воздушным судном. Поэтому, необходимо уделять большоевнимание обеспечению безопасности и защите систем ИИ.
Также при работе с ИИ могут возникнуть неожиданные проблемы - разработка и внедрение сложных систем, основанных на ИИ, требует точного понимания и анализа потенциальных негативных последствий. Ошибка в программе или недостаток в обучающих данных может привести к непредсказуемым результатам,которые могут оказаться крайне опасными для управления воздушными судами или жизни пассажиров.
Ну и конечный фактор - принятие технологии. Моральный аспект внедрения технологии ИИ можетбыть очень негативно воспринят со стороны общества, в первую очередь состороны пилотов и пассажиров. В любом случае человек всегда будет большедоверять живому существу – другому человеку – чем машине, работу которойон не понимает. Люди могут столкнуться с новой разновидностью страхаполетов, и оказать плохое влияние на пассажирские перевозки.

Важно отметить, что многие из этих негативных аспектов являются предметом исследований и разработок в области авиации и искусственного интеллекта. Ученые и инженеры активно работают над улучшением систем автопилотов и обеспечением их надежности.

Последние достижения во внедрении ИИ в автопилот воздушного судна

Конечно, сейчас основным направлением в использовании ИИ являются небольшие беспилотники, однако, если мы говорим о более значительной авиации, стоит отметить следующее продвижение.

Ученые из университета Карнеги-Меллона разработали ИИ, который возможно внедрить в управление воздушными судами для осуществления воздушной навигации и ориентирования в пространстве.

Рисунок 2. Иллюстрация внедрения ИИ на тренажеры воздушных судов, осуществляющих полет по правилам визуальных полетов.

Самолет под управлением этого ИИ способен контролировать свое положение в пространстве и параметры, избегать опасных сближений и столкновений, устанавливать связь с другими воздушными судами и диспетчерами при помощи специальных радаров, группы камер со встроенной функцией искусственного зрения, а также при помощи алгоритма распознавания и синтезирования речи. Чтобы взаимодействовать с другими воздушными судами так, как это сделал бы пилот-человек, ИИ использует как зрение, так и естественный для человека язык для передачи своих намерений другим воздушным судам, независимо от того, пилотируются они или нет. Такое поведение обеспечивает безопасную и социально приемлемую навигацию.

Вот что пишут источники из самого университета: «The AI uses six cameras and a computer vision system to detect nearby aircraft in a manner similar to that of a human pilot. Its automatic speech recognition function uses natural language processing techniques to both understand incoming radio messages and communicate with pilots and air traffic controllers using speech.”

Команда исследователей CMU протестировала ИИ, который может ориентироваться в переполненном воздушном пространстве, на двух летных тренажерах: одним управлял ИИ, другим - человек — оба работали в одном воздушном пространстве. ИИ может безопасно перемещать пилотируемое воздушное судно, даже если человек за штурвалом не является опытным пилотом.

Развитие автономных летательных аппаратов расширит возможности для беспилотных летательных аппаратов, воздушных такси, вертолетов и других воздушных судов в эксплуатации — перемещении людей и товаров, инспектировании инфраструктуры, обработке полей для защиты урожая и мониторинге на предмет браконьерства или вырубки лесов — часто без участия пилота за штурвалом. Однако этим самолетам придется летать в воздушном пространстве, уже переполненном небольшими самолетами, медицинскими вертолетами и многим другим.

При этом, стоит отметить, что действительно большого прогресса в развитии ИИ в авиации в ближайшее время ждать не стоит, ведь такой фактор, как экономичность этой технологии является серьезной преградой в настоящее время. С одной стороны, владельцы авиапредприятий и руководящие лица в авиаотрасли будут рады внедрить ИИ в управление полетом воздушного судна, ведь это сократит затраты на персонал, однако, так как эта технология находится только в начале своего развития, она требует больших затрат на ее развитие, испытания и обслуживание, к чему большинство не готово.

Заключение

В заключение искусственный интеллект представляет собой перспективное направление в авиационной промышленности. Несмотря на то, что этот процесс находится на начальной стадии, уже достигнут значительный прогресс. Однако, вопреки ожиданиям, была выявлена одна из основных преград для полноценного внедрения искусственного интеллекта в авиацию, а именно — время. Ввиду высокого уровня безопасности в авиационной сфере, требуется проведение масштабных и продолжительных испытаний и сертификации. В долгосрочной перспективе искусственный интеллект может изменить деятельность авиаперевозок, обеспечивая более безопасные и эффективные процессы.

Список литературы

Carnegie Mellon University: «AI Pilot Can Navigate Crowded Airspace», Aaron Aupperlee, 2022.
Летная эксплуатация: Учебник для вузов гражданской авиации. Часть 1 [Книга] / авт. Коваленко Г. В. Микинелов А. Л., Чепига В. Е,. - Санкт-Петербург : Наука, 2016.

Интересная статья? Поделись ей с другими: