Dirbtinis intelektas (DI) turėtų vaidinti vaidmenį visose aviacijos srityse. Tokia technologija sudarys sąlygas teikti pažangią pagalbą aviacijos specialistams ir optimizuoti procesus taip, kaip kitu atveju nebūtų įmanoma, kad aviacijos sektorius taptų dar saugesnis ir tvaresnis.
Žinoma, naujos technologijos kelia tam tikrą riziką ir iššūkių, pavyzdžiui, susijusių su mašininio mokymosi sistemų sudėtingumu, dirbtinio intelekto sistemų etinėmis pasekmėmis ir kibernetiniu saugumu. Pasitelkdama Dirbtinio intelekto veiksmų gaires, EASA įsipareigoja užtikrinti, kad aviacijos pramonė naudosis dirbtinio intelekto integravimo į savo veiklą teikiamomis galimybėmis, tuo pačiu laikydamasi aukščiausių saugos ir aplinkos apsaugos standartų.
Kokią naudą aviacijai gali teikti dirbtinio intelekto programos?
Viena iš didžiausių dirbtinio intelekto galių – gebėjimas apdoroti didelį kiekį duomenų ir iš jų mokytis. Tokie gebėjimai gali būti naudingi nustatant modelius, rengiant prognozes ir numatant riziką, jie gali praversti įvairiose aviacijos srityse, kaip matyti iš toliau aprašytų pavyzdžių.
Skrydžių vykdymas
Dirbtinis intelektas gali padėti įgulai atlikti įprastas užduotis, kad skrydis būtų vykdomas kuo veiksmingiau. Jis gali padėti numatyti tokias problemas kaip turbulencija ir apledėjimo sąlygos, padėti pilotams priimti sprendimus kilus konfliktui.
Techninė priežiūra
Dėl skaitmenizacijos gamybos ir techninės priežiūros organizacijos tvarko vis daugiau duomenų, todėl taip pat didėja poreikis tvarkant šiuos duomenis naudoti dirbtinį intelektą. Dirbtiniu intelektu grindžiama prognozuojamoji techninė priežiūra gali padėti optimizuoti techninės priežiūros tvarkaraščius, numatyti likusį dalių naudojimo trukmės laiką ir taip užkirsti kelią gedimams.
Aplinkos apsauga
Be kita ko, skrydžių trajektorijų optimizavimas yra vienas iš pavyzdžių, kaip dirbtinis intelektas gali padėti mažinti skrydžių metu išmetamą anglies dioksido kiekį.
Dar dirbtinis intelektas gali būti naudingas atliekant poveikio vertinimus. Vertinant aviacijos poveikį aplinkai, pvz., aplink oro uostus skleidžiamo triukšmo arba skrydžio metu variklio išmetamų teršalų kiekį, apdorojama daug duomenų ir atliekama daug skaičiavimų. Dirbtinis intelektas gali padidinti EASA gebėjimus tvarkyti tokius duomenis.
Oro eismo valdymas
Analizuodamas oro sąlygų, sektorių konfigūracijų, oro eismo spūsčių ir kitų faktorių duomenis, dirbtinis intelektas galėtų padėti optimizuoti skrydžių maršrutus, sutrumpinti skrydžio laiką, sumažinti degalų sąnaudas ir išlaidas. Taip optimizavus, oro eismo valdymo sistema taptų veiksmingesnė, sumažėtų vėlavimų ir padidėtų oro transporto pajėgumai.
Dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi programos taip pat gali padėti skrydžio vadovams priimti labiau informacija pagrįstus sprendimus, o kilus konfliktui – greičiau priimti sprendimus.
Oro uostai
Oro operacijų srityje dirbtinis intelektas gali padėti aptikti ant kilimo ir tūpimo tako pašalinius daiktus ir neteisėtai oro uostų apylinkėse esančius nepilotuojamus orlaivius (pvz., bepiločius orlaivius), taip pat padėti išvengti susidūrimų su paukščiais.
Oro uosto terminale dirbtinis intelektas gali padėti atlikti saugumo patikras, aptikti pavojingus krovinius ir vykdyti stebėjimą.
Bepiločiai orlaiviai ir naujoviškas oro transportas
Kadangi netrukus oro taksi nebebus mokslinės fantastikos objektas, o nepilotuojami orlaiviai, pavyzdžiui, bepiločiai orlaiviai, yra tvirtesni ir naudojami įvairia paskirtimi, oro erdvė turėtų tapti vis labiau perpildyta.
Tuomet dirbtinis intelektas atliks labai svarbų vaidmenį – padės integruoti pilotuojamus ir bepiločius orlaivius, kartu užtikrindamas, kad naudotojai saugiai dalintųsi oro erdve, ir įgyvendinti pažangios sistemos „U-space“ paslaugas (trumpai tariant, sistema „U-Space“ yra bepiločių orlaivių eismo valdymo sprendimų rinkinys). Tai gali būti, pavyzdžiui, kliūčių aptikimas, leidimo keisti trajektoriją suteikimas ir rizikos ant žemės orlaiviui tūpiant įvertinimas.
Kibernetinis saugumas
Dirbtinis intelektas gali padėti kurti veiksmingesnes ir patikimesnes sistemas, padedančias išvengti kibernetinių išpuolių. Jis gali būti naudojamas siekiant automatiškai aptikti sistemų silpnąsias vietas ir jas pašalinti (prevencija), taip pat pagal elgseną nustatyti grėsmes (aptikimas).
Saugos rizikos valdymas
Šioje srityje vėlgi dirbama su didžiuliais kiekiais duomenų. Dirbtinio intelekto technologija leis EASA stebėti saugą, pavyzdžiui, sudarydama sąlygas geriau nustatyti pažeidžiamas vietas. Dirbtinis intelektas gali padėti aptikti kylančią riziką, atlikti įvykių rizikos klasifikavimą, sudaryti saugos rizikos portfelį ir nustatyti saugos klausimų prioritetus.
Kaip EASA užtikrina saugų dirbtinio intelekto technologijų naudojimą aviacijoje
2020 m. EASA paskelbė pirmąsias „Dirbtinio intelekto veiksmų gaires“. Jose pristatyta pirminė agentūros vizija dėl dirbtinio intelekto priemonių plėtros aviacijos srityje saugos ir etinių aspektų. EASA dirbtinio intelekto veiksmų gairės yra nebaigtinis dokumentas. Jis bus atnaujinamas ir tobulinamas keičiantis nuomonėmis ir vykdant praktinį darbą dirbtinio intelekto plėtros srityje. Naujausias EASA dirbtinio intelekto veiksmų gairių 2.0 leidimas paskelbtas 2023 m. gegužės mėn.
EASA taip pat paskelbė dirbtinio intelekto koncepcijos dokumentus. Jais remiamasi pritaikant esamas aviacijos taisykles atsižvelgiant į dirbtinio intelekto ypatumus, nustatant naujus reikalavimus ir atitikties užtikrinimo priemones.
Be to, vykdomas tyrimas pagal mašininio mokymosi programų patvirtinimo projektą. Jis susijęs su mašininio mokymosi technologijų patvirtinimu sistemoms, kurios bus naudojamos su sauga susijusiose programose visose EASA kompetencijai priklausančiose srityse.