Mākslīgajam intelektam (MI) būs nozīme visās aviācijas jomās. Šādas tehnoloģijas ieviešana nodrošinās progresīvu palīdzību aviācijas profesionāļiem un procesu optimizāciju citos veidos, kas nav iespējami, ļaujot izveidot vēl drošāku un ilgtspējīgāku aviācijas nozari.
Protams, jaunās tehnoloģijas ir saistītas ar riskiem un izaicinājumiem, piemēram, mašīnmācīšanās sistēmu sarežģītība, mākslīgā intelekta sistēmu ētiskās sekas un kiberdrošība. Izmantojot Mākslīgā intelekta ceļvedi, EASA ir apņēmusies nodrošināt, lai aviācijas nozare gūtu labumu no mākslīgā intelekta integrēšanas iespējām savā darbībā, vienlaikus saglabājot visaugstākos drošības un vides aizsardzības standartus.
Kā mākslīgā intelekta lietojumprogrammas var sniegt ieguvumus aviācijai?
Viens no mākslīgā intelekta lielākajiem spēkiem ir spēja apstrādāt milzīgus datu apjomus un mācīties no tiem. Šādas spējas var izmantot likumsakarību noteikšanai, prognožu izstrādei un risku paredzēšanai, un tām var būt pozitīva ietekme uz dažādām aviācijas jomām, kā redzams turpmāk aprakstītajos piemēros.
Lidojuma operācijas
Mākslīgais intelekts var palīdzēt apkalpei, sniedzot konsultācijas par ikdienas uzdevumiem, lai uzlabotu lidojuma darbības efektivitāti. Tā var prognozēt tādas problēmas kā turbulence un apledojuma apstākļi un palīdzēt pilotiem pieņemt lēmumus, saskaroties ar konfliktu.
Tehniskā apkope
Līdz ar digitalizāciju pieaug datu apjoms, ko apstrādā ražošanas un tehniskās apkopes organizācijas, un līdz ar to pieaug arī nepieciešamība izmantot mākslīgo intelektu, lai apstrādātu šos datus. Uz mākslīgo intelektu balstīta prognozējošā apkope var palīdzēt optimizēt tehniskās apkopes grafikus, prognozēt atlikušo detaļu lietderīgās lietošanas laiku un tādējādi novērst bojājumus.
Vide
Cita starpā lidojumu trajektoriju optimizācija ir viens no piemēriem tam, kā mākslīgais intelekts var palīdzēt samazināt oglekļa emisijas lidojumu laikā.
Vēl viens piemērs, kad MI atbalsts būs noderīgs, ir ietekmes novērtējumi. Aviācijas ietekmes uz vidi novērtēšana, piemēram, trokšņa ap lidostām vai lidojuma motoru emisiju novērtēšana, ir datu un skaitļošanas ietilpīga darbība. Mākslīgais intelekts var ļaut EASA uzlabot savu spēju apstrādāt šādus datus.
Gaisa satiksmes pārvaldība
Analizējot datus par laikapstākļiem, sektoru konfigurācijām, gaisa satiksmes sastrēgumiem un citiem faktoriem, mākslīgais intelekts varētu palīdzēt optimizēt lidojumu maršrutus, samazināt lidojumu laiku, degvielas patēriņu un izmaksas. Šāda optimizācija ļautu izveidot efektīvāku gaisa satiksmes pārvaldības sistēmu, kas samazinātu kavēšanos un palielinātu gaisa satiksmes kapacitāti.
Mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās (ML) lietojumprogrammas var arī palīdzēt gaisa satiksmes pārziņiem pieņemt pamatotākus lēmumus un ātrāk, saskaroties ar konfliktu.
Lidostas
Gaisa operāciju jomā mākslīgais intelekts var palīdzēt atklāt svešķermeņu atlūzas uz skrejceļa un nelikumīgus bezpilota gaisa kuģus (piemēram, dronus) lidostu apkārtnē, kā arī palīdzēt novērst putnu triecienus.
Lidostas terminālī mākslīgais intelekts var palīdzēt drošības pārbaudēs, bīstamu preču atklāšanā un novērošanā.
Droni un inovatīva gaisa mobilitāte
Tuvojoties realitātei, kad gaisa taksometri vairs nav zinātniskās fantastikas parādība, bet bezpilota lidaparāti, piemēram, droni, kļūst izturīgāki un tiek izmantoti dažādiem mērķiem, gaisa telpa kļūs arvien pārpildītāka.
Mākslīgais intelekts tad būs ļoti svarīgs pilotējamu un bezpilota gaisa kuģu integrācijai, vienlaikus nodrošinot drošu gaisa telpas koplietošanu starp lietotājiem un galu galā ieviešot uzlabotus U-space pakalpojumus (īsumā U-Space ir risinājumu kopums bezpilota gaisa kuģu satiksmes pārvaldībai). Tas var ietvert, piemēram, šķēršļu noteikšanu, trajektorijas maiņas iespēju un risku novērtēšanu uz zemes, kad notiek nosēšanās.
Kiberdrošība
Mākslīgais intelekts var palīdzēt izveidot efektīvākas un stabilākas sistēmas kiberuzbrukumu novēršanai. To var izmantot sistēmu ievainojamību automātiskai atklāšanai un labošanai (profilaksei), kā arī draudu identificēšanai, pamatojoties uz uzvedību (atklāšana).
Drošības risku pārvaldība
Arī šajā jomā tiek apstrādāti lieli datu apjomi. EASA mākslīgā intelekta tehnoloģija uzlabos drošības izlūkošanas spējas, piemēram, uzlabojot spējas identificēt ievainojamības. Mākslīgais intelekts var atbalstīt jaunu risku atklāšanu, atgadījumu riska klasifikāciju, drošības riska portfeļa izstrādi un drošības jautājumu prioritāšu noteikšanu.
Kā EASA nodrošina mākslīgā intelekta tehnoloģiju drošu ieviešanu aviācijā
2020. gadā EASA publicēja pirmo “Mākslīgā intelekta ceļvedi”, kurā izklāstīts Aģentūras sākotnējais redzējums par mākslīgā intelekta rīku izstrādes drošības un ētikas aspektiem aviācijas jomā. EASA MI ceļvedis ir dzīvs dokuments, ko paredzēts atjaunināt un uzlabot, apmainoties viedokļiem un veicot praktisku darbu MI izstrādes jomā. Jaunākais izdevums, EASA Mākslīgā intelekta ceļvedis 2.0, tika publicēts 2023. gada maijā.
EASA ir publicējusi arī Mākslīgā intelekta koncepcijas dokumentus, kas atbalsta spēkā esošo aviācijas noteikumu pielāgošanu mākslīgā intelekta specifikai un jaunu prasību un atbilstības līdzekļu noteikšanu.
Turklāt notiek pētniecība, izmantojot mašīnmācīšanās lietojumprogrammu apstiprināšanas (MLEAP) projektu, kas attiecas uz mašīnmācīšanās tehnoloģiju apstiprināšanu sistēmām, kuras paredzētas izmantošanai ar drošību saistītos lietojumos visās EASA kompetences jomās.