Очаква се изкуственият интелект (ИИ) да играе роля във всички области на въздухоплаването. Въвеждането на такива технологии ще позволи специалистите в областта на въздухоплаването да ползват усъвършенствано подпомагане и на процесите да се оптимизират по начини, които иначе не биха били възможни — а това ще даде възможност за още по-безопасен и по-устойчив въздухоплавателен сектор.
Естествено, новите технологии са свързани с рискове и предизвикателства, например сложността на системите за машинно самообучение, етичните последици и киберсигурността на системите с ИИ. Чрез своята пътна карта за изкуствения интелект EASA се ангажира да се погрижи авиационната промишленост да се възползва от потенциала за интегриране на изкуствения интелект в своите дейности, като същевременно поддържа най-високите стандарти за безопасност и опазване на околната среда.
Как приложенията с изкуствен интелект могат да донесат ползи за въздухоплаването?
Една от най-силните страни на изкуствения интелект е способността да обработва огромни количества данни и да се учи от тях. Тези способности могат да се използват за откриване на модели, разработване на прогнози и предвиждане на рискове и могат да имат положително въздействие върху различни области на въздухоплаването, както се вижда от примерите, описани по-долу.
Изпълнения на полети
Изкуственият интелект може да подпомага екипажа, като предлага съвети относно рутинни задачи за повишаване на оперативната ефективност на полета. Може да предвижда проблеми, като условия за турбулентност и обледеняване, и да помага на пилотите да вземат решения, когато са изправени пред възникването на конфликт.
Поддръжка
Заедно с дигитализацията нараства и обемът на данните, обработвани от организациите за производство и поддръжка, а с това се увеличава и необходимостта да се разчита на ИИ за обработката им. Основаната на ИИ диагностична поддръжка може да помогне за оптимизиране на графиците за техническо обслужване, прогнозиране на оставащия полезен живот на частите и следователно — за предотвратяване на неизправности.
Околна среда
Оптимизирането на траекториите на полетите е един от многото примери за това как ИИ може да спомогне за намаляване на въглеродните емисии при изпълнения на полети.
Друг пример за ценна подкрепа от ИИ е оценката на въздействието. Оценката на въздействието на въздухоплаването върху околната среда, например на шума около летищата или емисиите от двигателите по време на полет, е дейност с интензивно използване на данни и изчисления. ИИ може да даде възможност на EASA да подобри способността си да обработва такива данни.
Управление на въздушното движение
Като анализира данни за метеорологичните модели, конфигурациите на секторите, задръстванията на въздушното движение и други фактори, изкуственият интелект би могъл да подпомогне оптимизирането на въздушните маршрути, да намали времето за полети, потреблението на гориво и разходите. Такава оптимизация впоследствие би довела до по-ефективна система за управление на въздушното движение, намаляване на закъсненията и увеличаване на капацитета на въздушните превози.
Приложенията с изкуствен интелект и машинно самообучение също могат да помогнат на администраторите на въздушното движение да вземат решения по-информирано и по-бързо, когато надвисва конфликт.
Летища
По отношение на изпълнението на полети изкуственият интелект може да помогне да се откриват отломки от чужди предмети по пистата и незаконни безпилотни въздухоплавателни средства (например дронове) в околността на летището, както и да се предотвратяват сблъсъците с птици.
На летищния терминал ИИ може да спомогне за проверката за сигурност, откриването на опасни товари и наблюдението.
Безпилотни летателни апарати и иновативна въздушна мобилност
Тъй като се приближаваме към реалност, в която въздушните таксита не са научна фантастика, а безпилотните въздухоплавателни средства, като дроновете, са по-стабилни и се използват за различни цели, въздушното пространство ще става все по-пренаселено.
Изкуственият интелект ще бъде от решаващо значение за интегрирането на пилотирани и безпилотни въздухоплавателни средства, като същевременно се гарантира безопасното споделяне на въздушното пространство между потребителите и в крайна сметка — прилагането на усъвършенствани услуги в U-Space (накратко, набор от решения за управление на трафика на безпилотни въздухоплавателни средства). Примери за това са откриване на препятствия, позволяване на промяна на траекториите и оценка на наземните рискове при кацане.
Киберсигурност
Изкуственият интелект може да помогне за създаването на по-ефективни и надеждни системи за предотвратяване на кибератаки. Той може да се използва за автоматично откриване и коригиране на уязвимостите на системите (превенция), както и за идентифициране на заплахи на поведенческа основа (разкриване).
Управление на риска за безопасността
Тази сфера също се занимава с огромни количества данни. В EASA технологиите с ИИ ще създадат повече възможности за разузнаването в областта на безопасността, например чрез подобряване на способността за идентифициране на уязвимостите. ИИ може да подпомага откриването на нововъзникващи рискове, класификацията на събитията в зависимост от свързания с тях риск, проектирането на портфейл на рисковете в областта на безопасността и приоритизирането на въпросите, свързани с безопасността.
Как EASA осигурява безопасното внедряване на технологии с изкуствен интелект в авиацията
През 2020 г. EASA публикува първата „Пътна карта за изкуствения интелект“, в която се установява първоначалната визия на Агенцията за безопасността и етичните измерения на разработването на инструменти с изкуствен интелект в областта на въздухоплаването. Пътната карта на EASA за ИИ е жив документ, който трябва да се актуализира и подобрява чрез обмен на мнения и практическа работа по разработването на ИИ. Последното издание, Пътна карта на EASA за изкуствения интелект 2.0, беше публикувано през май 2023 г.
EASA публикува и концептуални документи за изкуствения интелект, които подпомагат адаптирането на съществуващите правила във въздухоплаването към особеностите на ИИ и идентифицирането на нови изисквания и средства за постигане на съответствие.
Освен това се провеждат изследвания чрез проекта за одобрение на приложения за машинно самообучение (MLEAP), който се занимава с одобряването на технологии за машинно самообучение за системи, предназначени за използване в приложения, свързани с безопасността, във всички области от компетентността на EASA.