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          空客如何將賭注押在人工智能 以解決飛行員短缺和飛行安全問題

          2022-10-13 10:38| 發布者: z596733495 963 0

          摘要: 圖片來源: Wayfinder隨著航空公司的乘客們艱難地度過了一個經歷航班瘋狂延誤和取消的夏天,航空公司正在努力應對后新冠疫情大流行時代航空旅行需求的大規模增長,以及長期的飛行員短缺,與此同時也要優先考慮安全問 ...

          空客如何將賭注押在人工智能 以解決飛行員短缺和飛行安全問題


          圖片來源: Wayfinder

          隨著航空公司的乘客們艱難地度過了一個經歷航班瘋狂延誤和取消的夏天,航空公司正在努力應對后新冠疫情大流行時代航空旅行需求的大規模增長,以及長期的飛行員短缺,與此同時也要優先考慮安全問題。航空業的領導者空客公司正在下注,自主和人工智能驅動的商業飛行功能可以彌補這一差距。

          Wayfinder,空中客車公司硅谷創新中心Acubed的一個研究項目,正在為下一代飛機開發自主飛行和機器學習解決方案。其核心任務是建立一個 “可擴展的、可被認證的自主系統,能夠為單人駕駛飛機運行中的一系列自主駕駛飛機應用提供動力”。

          “業內人士估計,在大約15到20年內,乘客量將從新冠疫情之前的每年40億人次的水平增長到80億人次——比目前的世界人口還要多一點,”空中客車公司的Wayfinder項目主管阿爾內-施托舍克(Arne Stoschek)告訴VentureBeat。“這是一個巨大的、大規模的擴展性話題。”

          他解釋說,這意味著將有更多的飛機飛行,有更多的航班需要管理,與此同時,空客和商業航空業需要牢記提高安全性——他們說這是首要任務。

          自主功能提高空客飛機的安全性

          施托舍克說,Wayfinder的近期目標是開發自主功能,使飛機運行更加安全——這可能包括支持飛行員更好地了解環境并做出正確的決定。目前還在圍繞單飛行員駕駛飛機運行進行討論,這意味著將機組人員從幾個飛行員減少到一個,這也意味著飛行員責任的變化。

          “自主性本身不是一個目標,”他說。“我們在技術框架內考慮的主要目標是運行安全。”

          他補充說,航空業的歷史是一個自動化的連續體——目前這一代飛機已經高度自動化,“這些步驟中的每一步都顯著促進了安全。而這就是下一個重大步驟。”

          在飛行員短缺迫使航空公司減少航班數量和提高退休年齡的情況下,空客公司的自主飛行工作已經在朝著單人駕駛的目標前進。2020年,Acubed公司在加利福尼亞開始試驗飛行,以推進自主技術,使下一個重新設計的窄體飛機能夠進行單人駕駛運行。

          “我們當然相信下一代單過道飛機將具有單人駕駛能力,”Acubed公司前高管馬克-庫贊(Mark Cousin)在2020年告訴FlightGlobal,他指出,任何單人駕駛的商用飛機都需要先進的自主系統,能夠在飛行員喪失能力的情況下接管并且降落。

          收集飛機數據是一個挑戰

          施托舍克說,Wayfinder面臨的最大挑戰之一是處理飛機數據的復雜性。它需要對數據進行縮放,以反映所有類型的條件——包括起飛、降落、白天、夜間、暴風雪和幾千個不同的機場。

          “人工智能和機器學習技術必須承諾提供這種類型的穩健性,所以關鍵是要有訓練和測試數據,” 施托舍克說。

          在自動駕駛汽車中,通過人類駕駛員,或通過購買高質量的加注釋的數據,這是很直接的。然而,對于大型商業飛機,情況就完全不同了。

          他說:“為了以安全的方式運行(飛機),你需要采取許多步驟。其中很多都是在打基礎,讓一切開始起來。我們花了很多時間收集相關數據,確定什么是相關數據,并在安全認證方面處理數據。”

          在一篇博文中,施托舍克這樣描述Wayfinder的目標。“我們計劃觀察有經驗的飛行員每天所做的工作,然后大規模地匯總這些數據來訓練我們的機器學習模型。一般說來,當一個飛行員退休時,他們的經驗就會永遠消失,但通過我們的模型,他們的貢獻將持續下去。我們從他們那里獲得的歷史數據將永遠可以被我們的人工智能系統訪問,有助于他們不斷學習和改進。通過這種方法,我們相信我們的人工智能系統最終可以與人類飛行員的能力相媲美,使城市交通的商業案例成為現實,并減輕已經在業內的飛行員的壓力。”

          空中客車公司尋求自主解決方案的商業可行性

          隨著Wayfinder繼續推進其機器學習和自主軟件解決方案,施托舍克說其技術很可能在不遠的將來就能實現商業上的可行性。

          他解釋說,在2020年,Wayfinder曾有機會將其在空客技術示范機上開發的機器學習和自主技術用于自主出租車的搭乘和下車。

          他說:“從那時起,我們一直專注于超越技術示范的下一步,并朝著商業上可行的解決方案邁進,這包括可擴展性和展示安全性等方面。這是一項大工程,需要幾十PB的全球數據,并包括飛機正在經歷的所有方案和操作模式。”

          Wayfinder開發了創建數百萬次模擬運行的流程和工具,不斷改進和擴大其數據,并針對許多場景測試其軟件,以便將該技術擴展到空客飛機飛入的任何機場,以及飛機可能經歷的所有狀況。

          施托舍克補充說,最近的成就包括開發了一個新的框架,用于評估機器學習模型的安全性和健壯性,他預計這將大大改善認證過程。他說,該框架得到了空客內部和外部的支持。

          “我們的檢測模型也達到了非常高的準確度,同時比業界的標準檢測模型小一個數量級,而且速度快,”他說。“擁有緊湊和快速的檢測模型是產品實現在機載計算機上運行的一個重要考慮因素。”

          他解釋說,Wayfinder還在建立工具鏈,這將有助于快速將算法開發轉移到物理實驗室的軟硬件實現,以及在實際飛機上的軟硬件實現。

          他說:“重點是創建利用敏捷軟件開發的優勢的流程,同時確保遵循我們行業規定的嚴格的開發和測試程序。”

          從概念驗證到產品就緒

          施托舍克說,底線是,目標是從概念證明,即Wayfinder顯示人工智能適用于幾次測試飛行,到達實現它真正的產品化。

          “這意味著它適用于全球推廣。它與飛機系統一起工作。它是安全的。”他說:“它得到了監管機構的認可,并被整合到一個產品中。一旦這些類型的核心技術得到解決,就會有一個全新的應用世界和機會,你可以把它放在上面。技術的可用性只是改造行業的第一步。這就是我們追求的圣杯般的目標。”

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