A mesterséges intelligencia (MI) a légi közlekedés valamennyi területén szerepet fog játszani. Az ilyen technológia bevezetése lehetővé teszi a légi közlekedési szakemberek számára a fejlett segítségnyújtást és a folyamatok optimalizálását olyan módon, ahogyan az egyébként nem lenne lehetséges, ami a légi közlekedési ágazat fokozottabb biztonságosságát és fenntarthatóságát eredményezi.
Természetesen az új technológiák kockázatokkal és kihívásokkal is járnak, például a gépi tanulási rendszerek összetettsége, az MI-rendszerek etikai vonatkozásai és a kapcsolódó kiberbiztonság terén. A mesterséges intelligenciára vonatkozó ütemterv révén az EASA elkötelezett annak biztosítása mellett, hogy a légi közlekedési ágazat kiaknázza a mesterséges intelligenciának a műveleteibe való integrálásában rejlő lehetőségeket, egyidejűleg fenntartva a legmagasabb szintű biztonsági és környezetvédelmi normákat.
Hogyan hozhatnak a mesterségesintelligencia-alkalmazások előnyöket a légi közlekedés számára?
A mesterséges intelligencia egyik legjelentősebb pozitívuma, hogy hatalmas mennyiségű adatot képes feldolgozni és azokból tanulni. Az ilyen képességek felhasználhatók mintázatok felismerésére, előrejelzések kidolgozására és kockázatok előrejelzésére, és pozitív hatással lehetnek a repülés különböző területeire, amint az az alábbi példákból is látható.
Repülési műveletek
A mesterséges intelligencia a rutinfeladatokkal kapcsolatos tanácsokkal segítheti a személyzetet a repülés működési hatékonyságának növelése érdekében. A rendszer előre jelezhet olyan problémákat, mint a turbulencia és a jegesedés, és konfliktushelyzetben segíthet a pilótáknak a döntéshozatalban.
Karbantartás
A digitalizációval egyre nő a gyártó és karbantartó szervezetek által kezelt adatok mennyisége, és ezzel együtt egyre nagyobb szükség van arra, hogy mesterséges intelligenciára támaszkodjanak ezen adatok kezelése során is. A mesterséges intelligencián alapuló prediktív karbantartás segíthet a karbantartási ütemtervek optimalizálásában, az alkatrészek fennmaradó hasznos élettartamának előrejelzésében, és ezáltal a meghibásodások megelőzésében.
Környezetvédelem
A repülési pályák optimalizálása is jó példa arra, hogy a mesterséges intelligencia hogyan járulhat hozzá a szén-dioxid-kibocsátás csökkentéséhez a repülési műveletek során.
Egy másik példa a mesterséges intelligencia által nyújtott értékes támogatás a hatásvizsgálatok terén. A légi közlekedés környezeti hatásainak, például a repülőterek körüli zaj vagy a motorok által a repülés közbeni kibocsátott káros anyagok értékelése adat- és számításigényes tevékenység. A mesterséges intelligencia lehetővé teheti az EASA számára, hogy javítson az ilyen adatok kezelésére való képességén.
Légiforgalmi irányítás
Az időjárási mintázatokra, a repülési szektorok konfigurációira, a légi forgalmi torlódásokra és egyéb tényezőkre vonatkozó adatok elemzésével a mesterséges intelligencia támogathatja a repülési útvonalak optimalizálását, csökkentheti a repülési időt, az üzemanyag-fogyasztást és a költségeket. Az ilyen jellegű optimalizálás hatékonyabb légiforgalmi irányítási rendszert eredményezhet, csökkentve a késéseket és növelve a légi közlekedés kapacitását.
A mesterséges intelligencia és a gépi tanulási (ML) alkalmazások abban is segíthetnek a légiforgalmi irányítóknak, hogy megalapozottabb és gyorsabb döntéseket hozzanak konfliktushelyzetek során.
Repülőterek
Ami a légi műveleteket illeti, a mesterséges intelligencia támogathatja a kifutópályán található, idegen tárgyakból származó törmelékek és a repülőterek környékén a pilóta nélküli jogellenes légi járművek (például drónok) felderítését, valamint a madárral való ütközés megelőzését.
A repülőtéri terminálon belül a mesterséges intelligencia segíthet a biztonsági ellenőrzésben, a veszélyes áruk felderítésében és a felügyeletben.
Drónok és innovatív légi mobilitás
Egyre inkább olyan valóság felé haladunk, ahol a légi taxik jelenléte már nem csak sci-fi, és a pilóta nélküli légi járművek, például a drónok egyre nagyobb méretűek és többféle célokra használhatók, a légtér pedig egyre zsúfoltabbá válik.
A mesterséges intelligencia kulcsfontosságú lesz a pilótával rendelkező és a pilóta nélküli légi járművek integrációja szempontjából, amely biztosítja a légtér biztonságos megosztását az egyes felhasználók között, és végső soron a fejlett U-space szolgáltatások megvalósításához vezethet (röviden a U-Space a pilóta nélküli légi járművek forgalmának irányítására szolgáló megoldások sora). Ez magában foglalhat olyan elemeket, mint például az akadályok észlelése, az útvonalak megváltoztatásának lehetővé tétele és a földi kockázatok értékelése leszálláskor.
Kiberbiztonság
A mesterséges intelligencia támogathatja a kibertámadások megelőzésére szolgáló hatékonyabb és ellenállóbb rendszerek létrehozását. Az MI felhasználható a rendszerek sebezhetőségeinek automatikus észlelésére és kijavítására (megelőzés), valamint a fenyegetések magatartásalapú azonosítására (felderítés).
Biztonsági kockázatkezelés
Ez is egy olyan terület, amely hatalmas mennyiségű adatot kezel. Az EASA szervezetében a mesterségesintelligencia-technológia megerősíti a biztonsági információk gyűjtését, például azáltal, hogy javítja a sebezhetőségek azonosításának képességét. A mesterséges intelligencia támogathatja az újonnan felmerülő kockázatok feltárását, az események kockázati besorolását, a biztonsági kockázati portfólió kialakítását és a biztonsági kérdések rangsorolását.
Hogyan segíti az EASA a mesterségesintelligencia-technológiák biztonságos bevezetését a légi közlekedésben?
2020-ban az EASA közzétette az első „Mesterséges intelligenciára vonatkozó ütemtervet”, amely összefoglalta az ügynökség kezdeti elképzeléseit a légi közlekedés területén alkalmazott mesterségesintelligencia-eszközök fejlesztésének biztonsági és etikai dimenzióiról. Az EASA mesterséges intelligenciára vonatkozó ütemterve egy folyamatosan frissülő dokumentum, amelyet véleménycserék és a mesterséges intelligencia fejlesztésével kapcsolatos gyakorlati munka révén aktualizálni és javítani kell. A legutóbbi kiadás, az EASA Mesterséges intelligenciára vonatkozó ütemterve 2.0, 2023 májusában jelent meg.
Az EASA olyan, a mesterséges intelligenciáról szóló stratégiai dokumentumokat is közzétett, amelyek támogatják a meglévő légi közlekedési szabályoknak a mesterséges intelligencia sajátosságaihoz való hozzáigazítását, valamint új követelmények és megfelelési eszközök azonosítását.
Emellett folyamatban van egy, a gépi tanulási alkalmazások jóváhagyása (MLEAP) projekt keretében végzett kutatás, amely az EASA hatáskörébe tartozó valamennyi területen a biztonsággal kapcsolatos alkalmazásokban való használatra szánt rendszerek gépi tanulási technológiájának jóváhagyásával foglalkozik.