Агентство гражданской авиации при Правительстве Республики Таджикистан
ГОСУДАРСТВЕННОЕ УНИТАРНОЕ ПРЕДПРИЯТИЕ "ТАДЖИКАЭРОНАВИГАЦИЯ"

EASA ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И АВИАЦИЯ

EASA ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И АВИАЦИЯ
441

Версия для печати

Искусственный интеллект (ИИ) будет играть роль во всех сферах авиации. Внедрение такой технологии позволит оказать квалифицированную помощь авиационным специалистам и оптимизировать процессы способами, которые в противном случае были бы невозможны, что позволит создать еще более безопасный и устойчивый авиационный сектор.

Естественно, новые технологии сопряжены с рисками и проблемами, например, со сложностью систем машинного обучения, этическими последствиями и кибербезопасностью систем искусственного интеллекта. Посредством своей дорожной карты искусственного интеллекта EASA стремится обеспечить, чтобы авиационная отрасль извлекала выгоду из потенциала интеграции искусственного интеллекта в свою деятельность, сохраняя при этом самые высокие стандарты безопасности и защиты окружающей среды.

Одной из величайших возможностей искусственного интеллекта является способность обрабатывать огромные объемы данных и учиться на их основе. Такие способности можно использовать для обнаружения закономерностей, разработки прогнозов и прогнозирования рисков, а также могут оказать положительное влияние на различные области авиации.

Производство полетов

Искусственный интеллект может помочь экипажу, давая рекомендации по выполнению повседневных задач для повышения эксплуатационной эффективности полета. Он может прогнозировать такие проблемы, как турбулентность и обледенение, и помогать пилотам принимать решения в случае возникновения конфликта.

Техническое обслуживание.

С переходом на цифровые технологии объем данных, обрабатываемых производственными и обслуживающими организациями, растет, а вместе с этим растет и необходимость полагаться на искусственный интеллект для обработки этих данных. Прогнозное обслуживание на основе искусственного интеллекта может помочь оптимизировать графики технического обслуживания, прогнозировать оставшийся срок службы деталей и, следовательно, предотвращать сбои.

Окружающая среда

Помимо прочего, оптимизация траекторий полета является одним из примеров того, как ИИ может помочь снизить выбросы углекислого газа во время полетов.

Еще один пример, где поддержка ИИ будет полезна, — это оценка воздействия. Оценка воздействия авиации на окружающую среду, например, шума вокруг аэропортов или выбросов двигателей в полете, представляет собой деятельность, требующую большого объема данных и вычислений. ИИ может позволить EASA улучшить свои возможности обработки таких данных.

Управление воздушным движением.

Анализируя данные о погодных условиях, конфигурации секторов, перегруженности воздушного движения и других факторах, искусственный интеллект может способствовать оптимизации маршрутов полетов, сокращению времени полета, расхода топлива и затрат. Такая оптимизация приведет к созданию более эффективной системы управления воздушным движением, сокращению задержек и увеличению пропускной способности авиаперевозок.

Приложения искусственного интеллекта и машинного обучения (ML) также могут помочь авиадиспетчерам принимать более обоснованные решения и быстрее, когда они сталкиваются с конфликтом.

Аэропорты

Что касается воздушных операций, искусственный интеллект может помочь в обнаружении обломков посторонних предметов на взлетно-посадочной полосе и незаконных беспилотных летательных аппаратов (например, дронов) в окрестностях аэропортов, а также помочь в предотвращении столкновений с птицами.

Внутри терминала аэропорта ИИ может помочь в досмотре, обнаружении опасных грузов и наблюдении.

Дроны и инновационная воздушная мобильность

По мере того, как мы приближаемся к реальности, в которой воздушные такси не являются чем-то из области научной фантастики, а беспилотные летательные аппараты, такие как дроны, становятся более надежными и используются для различных целей, воздушное пространство станет более перенаселенным.

Тогда искусственный интеллект будет иметь решающее значение для интеграции пилотируемых и беспилотных летательных аппаратов, обеспечивая при этом безопасное разделение воздушного пространства между пользователями и, в конечном итоге, реализацию передовых услуг U-space (короче говоря, U-Space — это набор решений для управлять движением беспилотных самолетов). Это может включать в себя такие вещи, как обнаружение препятствий, возможность изменения траектории и оценка рисков на земле при приземлении.

Кибербезопасность

Искусственный интеллект может способствовать созданию более эффективных и надежных систем для предотвращения кибератак. Его можно использовать для автоматического обнаружения и исправления уязвимостей систем (предотвращение), а также для выявления угроз по поведенческому признаку (обнаружение).

Управление рисками безопасности

Опять же, это область, которая имеет дело с огромными объемами данных. В EASA технология искусственного интеллекта расширит возможности анализа безопасности, например, улучшив возможности выявления уязвимостей. ИИ может помочь в обнаружении возникающих рисков, классификации рисков, разработке портфеля рисков безопасности и определении приоритетности проблем безопасности.

Как EASA обеспечивает безопасное внедрение технологий искусственного интеллекта в авиации.
В 2020 году EASA опубликовало первую «Дорожную карту искусственного интеллекта», в которой изложено первоначальное видение агентства в отношении безопасности и этических аспектов разработки инструментов искусственного интеллекта в авиационной сфере. Дорожная карта EASA по искусственному интеллекту — это живой документ, который предназначен для обновления и улучшения посредством обмена мнениями и практической работы по развитию искусственного интеллекта. Последнее издание, Дорожная карта EASA по искусственному интеллекту 2.0, было опубликовано в мае 2023 года.

EASA также опубликовало концептуальные документы по искусственному интеллекту, которые поддерживают адаптацию существующих авиационных правил к особенностям ИИ и определение новых требований и средств обеспечения соответствия.
Кроме того, в рамках проекта «Одобрение приложений машинного обучения» (MLEAP) продолжаются исследования, которые касаются утверждения технологии машинного обучения для систем, предназначенных для использования в приложениях, связанных с безопасностью, во всех областях, входящих в компетенцию EASA.