Sztuczna inteligencja (ang. artificial intelligence, AI) będzie odrywać istotną rolę we wszystkich dziedzinach lotnictwa. Wprowadzenie takiej technologii umożliwi zaawansowaną pomoc dla specjalistów z sektora lotniczego oraz optymalizację procesów w sposób, który w przeciwnym razie byłby niemożliwy, co pozwoli na stworzenie jeszcze bezpieczniejszego i bardziej zrównoważonego sektora lotniczego.
Oczywiście nowe technologie wiążą się z zagrożeniami i wyzwaniami, na przykład ze złożonością systemów opartych na uczeniu maszynowym, implikacjami etycznymi i cyberbezpieczeństwem systemów sztucznej inteligencji. W swoim Planie działania w zakresie sztucznej inteligencji EASA potwierdza swoje zaangażowanie na rzecz zapewnienia, aby przemysł lotniczy mógł skorzystać z potencjału włączenia sztucznej inteligencji do swojej działalności, przy jednoczesnym utrzymaniu najwyższych standardów bezpieczeństwa i ochrony środowiska.
W jaki sposób zastosowania sztucznej inteligencji mogą przynieść korzyści dla lotnictwa?
Jedną z wielkich zalet sztucznej inteligencji jest zdolność do przetwarzania ogromnych ilości danych i uczenia się na ich podstawie. Takie zdolności mogą być wykorzystywane do wykrywania wzorów, opracowywania prognoz i przewidywania ryzyka; mogą także mieć pozytywny wpływ na różne dziedziny lotnictwa, jak widać w przykładach opisanych poniżej.
Operacje lotnicze
Sztuczna inteligencja może wspierać załogę, doradzając w zakresie rutynowych zadań w celu zwiększenia efektywności operacyjnej lotu. Może ona przewidzieć takie problemy jak turbulencje i warunki oblodzenia oraz pomóc pilotom w podejmowaniu decyzji w przypadku wystąpienia konfliktu.
Konserwacja
Wraz z cyfryzacją ilość danych przetwarzanych przez organizacje obsługi technicznej i produkcji rośnie, a wraz z tym wzrasta również potrzeba polegania na sztucznej inteligencji w celu przetwarzania tych danych. Konserwacja prognozowana na podstawie sztucznej inteligencji może pomóc w optymalizacji harmonogramów konserwacji, przewidywaniu pozostałego okresu użytkowania części, a tym samym zapobieganiu awariom.
Środowisko
Jednym z przykładów tego, jak sztuczna inteligencja może pomóc w ograniczeniu emisji dwutlenku węgla podczas operacji lotniczych, jest m.in. optymalizacja trajektorii lotu.
Innym przykładem, w którym wsparcie w zakresie sztucznej inteligencji będzie cenne, jest ocena skutków. Ocena oddziaływania lotnictwa na środowisko, np. hałasu w portach lotniczych lub emisji silników pokładowych, jest działaniem wymagającym dużych ilości danych i obliczeń. Sztuczna inteligencja może umożliwić EASA poprawę zdolności do radzenia sobie z takimi danymi.
Zarządzanie ruchem lotniczym
Dzięki analizie danych dotyczących wzorców pogodowych, konfiguracji sektorów, zagęszczenia ruchu lotniczego i innych czynników sztuczna inteligencja mogłaby przyczynić się do optymalizacji tras lotu, skrócenia czasu lotu, zmniejszenia zużycia paliwa i kosztów. Taka optymalizacja doprowadziłaby wówczas do skuteczniejszego systemu zarządzania ruchem lotniczym, zmniejszenia opóźnień i zwiększenia zdolności w zakresie podróży lotniczych.
Aplikacje oparte na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym (ang. Machine Learning, ML) mogą również pomóc kontrolerom ruchu lotniczego w podejmowaniu bardziej świadomych i szybszych decyzji w obliczu konfliktu.
Porty lotnicze
Po stronie operacji lotniczych sztuczna inteligencja może pomóc w wykrywaniu fragmenty przedmiotów obcych na drogach startowych i nielegalnych bezzałogowych statków powietrznych (np. dronów) w okolicach portów lotniczych, a także wspierać w zapobieganiu zderzeniom z ptakami.
Wewnątrz terminalu portu lotniczego sztuczna inteligencja może pomóc w kontroli bezpieczeństwa, wykrywaniu towarów niebezpiecznych i nadzorze.
Drony i innowacyjna mobilność powietrzna
W miarę jak zbliżamy się do rzeczywistości, w której taksówki powietrzne nie mają nic wspólnego z fantastyką naukową, a bezzałogowe statki powietrzne, takie jak drony, są bardziej wytrzymałe i wykorzystywane do wielu celów, przestrzeń powietrzna stanie się bardziej zatłoczona.
Sztuczna inteligencja będzie wówczas miała kluczowe znaczenie dla integracji załogowych i bezzałogowych statków powietrznych, przy jednoczesnym zapewnieniu bezpiecznego współdzielenia przestrzeni powietrznej między użytkownikami, a ostatecznie dla wdrożenia zaawansowanych usług U-space (U-Space to zestaw rozwiązań do zarządzania ruchem bezzałogowych statków powietrznych). Może to obejmować takie elementy jak: wykrywanie przeszkód, umożliwienie zmiany trajektorii lotu oraz ocena zagrożeń na ziemi podczas lądowania.
Cyberbezpieczeństwo
Sztuczna inteligencja może pomóc w tworzeniu skuteczniejszych i solidniejszych systemów zapobiegania cyberatakom. Może ona być wykorzystywana do automatycznego wykrywania i korygowania luk w zabezpieczeniach systemów (zapobieganie), a także do identyfikacji zagrożeń na podstawie zachowań (wykrywanie).
Zarządzanie ryzykiem w zakresie bezpieczeństwa
Znowu jest to dziedzina, w której przetwarza się ogromne ilości danych. W EASA technologia AI wzmocni uzyskiwanie danych wywiadowczych dotyczących bezpieczeństwa, na przykład poprzez poprawę zdolności do identyfikowania słabych punktów. Sztuczna inteligencja może pomóc w wykrywaniu pojawiających się zagrożeń, klasyfikacji ryzyka wystąpienia zdarzeń, opracowywaniu dokumentacji dotyczącej ryzyka w zakresie bezpieczeństwa i ustalaniu priorytetów w kwestiach bezpieczeństwa.
W jaki sposób EASA umożliwia bezpieczne wdrożenie technologii sztucznej inteligencji w lotnictwie
W 2020 r. EASA opublikowała pierwszy „Plan działania w zakresie sztucznej inteligencji”, w którym określono wstępną wizję Agencji dotyczącą wymiaru bezpieczeństwa i aspektów etycznych rozwoju narzędzi sztucznej inteligencji w dziedzinie lotnictwa. Plan działania EASA w zakresie sztucznej inteligencji jest żywym dokumentem, który ma być aktualizowany i ulepszany poprzez wymianę poglądów i praktyczne prace nad rozwojem sztucznej inteligencji. W maju 2023 r. opublikowano najnowsze wydanie Planu działania EASA w zakresie sztucznej inteligencji 2.0.
EASA opublikowała również dokumenty koncepcyjne dotyczące sztucznej inteligencji , które wspomagają dostosowanie istniejących przepisów lotniczych do specyfiki sztucznej inteligencji oraz identyfikację nowych wymogów i środków zgodności.
Ponadto prowadzone są badania w ramach projektu zatwierdzania aplikacji wykorzystujących uczenie maszynowe (ang. Machine Learning Application Approval, MLEAP), który dotyczy zatwierdzania technologii opartych na uczeniu maszynowym w odniesieniu do systemów przeznaczonych do zastosowań związanych z bezpieczeństwem we wszystkich dziedzinach wchodzących w zakres kompetencji EASA.