Umjetna inteligencija u budućnosti će sigurno imati ulogu u svim područjima zrakoplovstva. Uvođenjem te tehnologije omogućit će se pružanje napredne pomoći zrakoplovnim stručnjacima, kao i optimiranje procesa na načine koji inače nisu mogući, a to će se zrakoplovni sektor učiniti još sigurnijim i održivijim.
Naravno, nove tehnologije sa sobom donose rizike i izazove, kao što su složenost sustava strojnog učenja, etičke implikacije i kibernetička sigurnost sustava umjetne inteligencije. Svojim Planom za primjenu umjetne inteligencije EASA želi omogućiti zrakoplovnom sektoru da ostvari koristi uvođenjem umjetne inteligencije u svoje operacije, uz istodobno održavanje najviših standarda sigurnosti i zaštite okoliša.
Kako aplikacije na bazi umjetne inteligencije mogu koristiti zrakoplovstvu?
Sposobnost obrade ogromnih količina podataka i učenja iz njih jedna od najvećih prednosti umjetne inteligencije. Takve se sposobnosti mogu upotrijebiti za otkrivanje obrazaca, izradu prediktivnih modela i predviđanje rizika te mogu imati pozitivan učinak u različitim područjima zrakoplovstva, kao što pokazuju primjeri opisani u nastavku.
Letačke operacije
Umjetna inteligencija može pomoći posadi pružajući savjete o rutinskim zadaćama kako bi se poboljšala operativna učinkovitost leta. Može predvidjeti poteškoće kao što su turbulencija ili zamrzavanje te pomoći pilotima u donošenju odluka kada se suoče s problemom.
Održavanje
Kao rezultat digitalizacije povećava se količina podataka koje obrađuju poduzeća za proizvodnju i održavanje, a zbog toga raste i potreba za primjenom umjetne inteligencije u obradi tih podataka. Prediktivno održavanje temeljeno na umjetnoj inteligenciji može pomoći pri optimiranju rasporeda održavanja, predviđanju preostalog korisnog vijeka trajanja pojedinih dijelova, a time i sprječavanju kvarova.
Okoliš
Optimizacija putanja leta jedan je primjera kako umjetna inteligencija može pomoći u smanjenju emisija ugljika tijekom letačkih operacija.
Drugi primjer u kojem će podrška umjetne inteligenciji biti dragocjena jest procjena učinka. Procjena učinaka zrakoplovstva na okoliš, kao što su buka oko zračnih luka ili emisije motora tijekom leta, podatkovno je i računalno intenzivna aktivnost. Zahvaljujući umjetnoj inteligenciji EASA može poboljšati svoju sposobnost obrade takvih podataka.
Upravljanje zračnim prometom
Analizom podataka o obrascima vremenskih uvjeta, konfiguracijama sektora, zagušenjima zračnog prometa i drugim čimbenicima umjetna inteligencija mogla bi pomoći u određivanju optimalnih pravaca leta, skraćivanju trajanja leta, smanjenju potrošnje goriva i troškova. Takvom optimizacijo povećala bi se učinkovitost sustava upravljanja zračnim prometom, čime bi se smanjila kašnjenja i povećao kapacitet zračnog prijevoza.
Aplikacije temeljene na umjetnoj inteligenciji i za strojno učenje mogu pomoći i kontrolorima zračnog prometa time što će im pružiti više informacija potrebnih za donošenje odluka i omogućiti im brže odlučivanje kada se suoče s konfliktnim pitanjem.
Zračne luke
Kad je riječ o letačkim operacijama, umjetna inteligencija može pomoći u otkrivanju ostataka stranih predmeta na uzletno-sletnoj stazi i nezakonitih bespilotnih letjelica (kao što su dronovi) u okruženju zračnih luka, kao i u sprječavanju udara ptica.
U terminalu zračne luke umjetna inteligencija može pomoći pri sigurnosnim provjerama, otkrivanju opasnih tvari i nadzoru.
Dronovi i inovativna zračna mobilnost
Očekuje se da će zračni promet biti sve gušći kako se približavamo stvarnosti u kojoj zračni taksiji neće biti prizor iz znanstvene fantastike, a bespilotne letjelice, kao što su dronovi, bit će veće i upotrebljavat će se u više svrha.
U tim će okolnostima umjetna inteligencija biti od ključne važnosti za povezivanje bespilotnih letjelica i onih s posadom, osiguravajući pritom sigurnost u zračnom prostoru svim korisnicima koji se njime istodobno kreću. U konačnici, omogućit će i pružanje naprednih usluga poznatih pod nazivom „U-space” (ukratko, U-Space je skup rješenja za upravljanje prometom bespilotnih letjelica). To može uključivati: otkrivanje prepreka, omogućivanje promjene putanja i procjenu rizika na terenu pri slijetanju.
Kibernetička sigurnost
Umjetna inteligencija može pomoći u stvaranju učinkovitijih i snažnijih sustava za sprječavanje kibernetičkih napada. Može se upotrebljavati za automatsko otkrivanje i popravak slabih točaka sustava (sprječavanje), kao i za utvrđivanje prijetnji na temelju ponašanja (otkrivanje).
Upravljanje sigurnosnim rizicima
To je još jedno područje u kojem se obrađuju ogromne količine podataka. Tehnologija temeljena na umjetnoj inteligenciji omogućit će EASA-i bolju obradu obavještajnih podataka o sigurnosti, primjerice poboljšanjem sposobnosti za utvrđivanje osjetljivih točaka. Umjetna inteligencija može pomoći u otkrivanju novih rizika, klasifikaciji događaja prema rizicima, oblikovanju portfelja sigurnosnih rizika i određivanju prioriteta u pogledu sigurnosti.
Kako EASA omogućuje sigurno uvođenje tehnologija umjetne inteligencije u zrakoplovstvu
EASA je 2020. objavila prvi „Plan za primjenu umjetne inteligencije”, u kojem je utvrđena početna vizija Agencije o sigurnosnim i etičkim dimenzijama razvoja alata temeljenih na umjetnoj inteligenciji u području zrakoplovstva. Plan EASA-e za primjenu umjetne inteligencije „živ” je dokument, odnosno ažurirat će se i poboljšavati razmjenom mišljenja i praktičnim radom na razvoju umjetne inteligencije. Najnovija verzija, Plan EASA-e za primjenu umjetne inteligencije 2.0, objavljena je u svibnju 2023.
EASA je objavila i konceptualne dokumente za primjenu umjetne inteligencije kojima se podupire prilagodba postojećih zrakoplovnih pravila posebnostima umjetne inteligencije te utvrđivanje novih zahtjeva i načina usklađivanja.
Osim toga, u tijeku je istraživanje u okviru projekta za odobravanje aplikacija za strojno učenje (MLEAP), koji obuhvaća odobravanje tehnologije strojnog učenja za sustave namijenjene uporabi u aplikacijama povezanima sa sigurnošću u svim područjima u nadležnosti EASA-e.