Artificiell intelligens (AI) kommer att bli en viktig del av alla luftfartens områden. Införandet av AI-teknik kommer att möjliggöra avancerad assistans till yrkesverksamma inom luftfarten och processoptimering på sätt som hittills inte varit möjliga, vilket skapar förutsättningar för en ännu säkrare och hållbarare luftfartssektor.
Naturligtvis medför ny teknik även risker och utmaningar, till exempel de som följer av komplexiteten i maskininlärningssystemen eller de etiska dilemman och de cybersäkerhetsproblem som AI-systemen kan medföra. Easas färdplan för artificiell intelligens syftar till att säkerställa att luftfartsindustrin kan dra full nytta av potentialen i att integrera AI i sin verksamhet samtidigt som de högsta standarderna för säkerhet och miljöskydd upprätthålls.
Vilken typ av fördelar kan AI innebära för luftfarten?
En av de stora fördelarna med AI-tekniken är att den kan bearbeta stora mängder data och lära sig av dem. Detta kan användas för att upptäcka samband eller mönster, utveckla prognoser och förutse risker, något som kan ha positiva effekter inom olika områden inom luftfarten, vilket kan ses i exemplen nedan.
Flygverksamhet
AI kan bistå besättningar genom att ge råd om rutinuppgifter för att förbättra den operativa effektiviteten under flygningarna. Den kan också förutse problem som turbulens och isbildning och hjälpa piloterna att fatta rätt beslut när de ställs inför svåra val.
Underhåll
Med digitaliseringen ökar de datamängder som hanteras av organisationer inom produktion och underhåll, och detta medför i sin tur ett ökat behov av AI för att hantera alla dessa data. AI-baserat prediktivt underhåll kan hjälpa till att optimera underhållsscheman och förutsäga komponenters återstående livslängd, vilket bidrar till att förebygga fel.
Miljöaspekter
Optimering av flygrutter är ett exempel på hur AI kan bidra till att minska koldioxidutsläppen inom flygsektorn.
Ett annat område där AI kommer att ge värdefullt stöd är påverkansbedömningar för miljöavtryck. Att bedöma luftfartens miljöpåverkan, exempelvis buller runt flygplatser eller utsläpp under flygning, är en data- och beräkningsintensiv uppgift. Easa kan ta hjälp av AI för att förbättra sin förmåga att hantera sådana data.
Flygtrafikledning
Genom att analysera data om väderleksmönster, sektorkonfigurationer, lufttrafikstockningar och andra faktorer har AI potential att stödja optimeringen av flygrutter samt minska flygtider, bränsleförbrukning och kostnader. En sådan optimering kan leda till ett effektivare flygledningssystem, minska förseningarna och öka flygtrafikens kapacitet.
AI- och maskininlärningstekniken kan också hjälpa flygledare att fatta välgrundade beslut på kortare tid när de ställs inför svåra val.
Flygplatser
När det gäller flygdrift kan AI bidra till att upptäcka främmande föremål på start- ioch landningsbanor och olagliga obemannade luftfartyg (såsom drönare) i flygplatsers närhet, samt användas för att förebygga kollisioner med fåglar.
I flygplatsterminalerna kan AI användas i samband med säkerhetskontroller, för upptäckt av farligt gods samt för övervakning.
Drönare och innovativ luftmobilitet
Vi går mot en verklighet där taxiflyg inte längre är science fiction, och obemannade flygplan såsom drönare blir alltmer robusta och kan användas för allt fler ändamål. Detta leder till en allt större trängsel i luftrummet.
AI kommer att vara avgörande för samordningen av bemannade och obemannade flygplan och för säkerheten när luftrummet delas av så många användare. AI kommer också att spela en viktig roll i genomförandet av avancerade U-space-tjänster (U-space är en uppsättning lösningar för att hantera trafik med obemannade luftfartyg). Detta kan omfatta identifiering av hinder, tillstånd för ruttändringar och bedömning av risker på marken vid landning.
Cybersäkerhet
AI kan bidra till utvecklingen av effektivare och mer robusta system för att förhindra cyberattacker. Det kan användas för automatisk upptäckt och korrigering av systemens sårbarheter (förebyggande), samt för identifiering av hot utifrån användarbeteende (upptäckt).
Hantering av säkerhetsrisker
Även detta är ett område där det krävs hantering av stora mängder data. Easa kommer att använda AI-teknik för att förbättra säkerhetsinformationen genom att exempelvis främja möjligheterna att identifiera sårbarheter. AI kan vara ett stöd i samband med upptäckt av nya risker, riskklassificering av händelser, utformning av säkerhetsriskportföljer och prioritering av säkerhetsfrågor.
Så möjliggör Easa ett säkert införande av AI-teknik inom luftfarten
År 2020 offentliggjorde Easa sin första färdplan för artificiell intelligens, som fastställde byråns ursprungliga vision avseende de säkerhetsmässiga och etiska aspekterna av utvecklingen av AI-verktyg inom luftfartsområdet. Easas AI-färdplan är ett levande dokument som kommer att uppdateras och förbättras genom utbyte av synpunkter och som ett resultat av det praktiska arbetet med utvecklingen av AI. Den senaste utgåvan, Easas färdplan för artificiell intelligens 2.0, offentliggjordes i maj 2023.
Easa har också publicerat konceptdokument för AI som stöder anpassningen av befintliga luftfartsregler till de särskilda egenskaperna hos AI och identifieringen av nya krav och sätt att uppfylla dem.
Inom ramen för projektet MLEAP (Machine Learning Application Approval) pågår dessutom forskning rörande godkännande av maskininlärningsteknik för system som är avsedda att användas i säkerhetsrelaterade tillämpningar inom alla områden som omfattas av Easas uppdrag.