Berta Sándor
Mesterséges intelligencia segítheti a légiforgalom-irányítókat
A szingapúri szakemberek tanítják a technológiát, amely később segíthet nekik a forgalom menedzselésében.
2030-ban az összes légiutas fele Délkelet-Ázsiában fog közlekedni. A régióban drasztikus mértékben nő a légi forgalom és az évenkénti több 10 százalékos növekedés új megoldásokat követel meg. Vu N. Duongnak, a szingapúri Nanyang Műszaki Egyetem tudósa szerint a területen a mesterséges intelligencia meghatározó szerepet játszhat. A kutató és kollégái készítik elő a technológia használatát a légiforgalom-irányításban. A szakember a Mesterséges Intelligencia, Gépi Tanulás és Robotika Szimpóziumon mutatta be a projektjét.
A projekt célja az, hogy támogassa a munkájukban a légiforgalom-irányítókat. Duong kifejtette, hogy a légi közlekedésben nagyon sok tervezett dolog nem valósul meg, és a légiforgalom-irányítók azért vannak, hogy a tervezett és a valódi események közötti réseket megszüntessék. A technológia ebben segíthet, de csak támogatói szerepben, a lényeg továbbra is a szakember marad. A tudós és a munkatársai egy mesterséges intelligenciát úgy programoztak be, hogy tanuljon a légiforgalom-irányítók viselkedéséből.
"Amennyiben a légi forgalmat elemezzük, akkor felismerhetők a különböző minták és hasonlóságok. A különböző adatok, és a légiforgalom-irányítók és a pilóták közötti kommunikáció megnyitja az utat számos különböző stratégia előtt. Lehetőség van akár egy adatokon alapuló repülési előrejelzés készítésére is egy 4 dimenziós térben, ezt világosan megmutatták a projekt első eredményei. Egy légtérszektorba való belépés esetén 70 százalékos pontossággal előrejelezhető egy repülőgép útvonala és ehhez mindössze egy hónapon át kell gyűjteni az adatokat" - foglalta össze a tapasztalatokat a szingapúri Nanyang Műszaki Egyetem kutatója.
A szakember hozzátette, hogy azért, hogy a technológia tanulni tudjon, valódi légiforgalom-irányítókat szembesítettek szimulált problémákkal. A folyamat során nem csupán az adott személyek számítógépes problémamegoldási stratégiáit vizsgálták meg, hanem EEG-t is csatlakoztattak hozzájuk, hogy mérjék az agyi hullámaikat a feladatok megoldása közben. A mesterséges intelligencia nem csupán azt tanulja meg, hogy miként működik a légtér ellenőrzése és irányítása, hanem azt is, hogyan hoznak döntéseket az emberek. Ennek köszönhetően a mesterséges intelligencia később képes lesz jobban kommunikálni a légiforgalom-irányítókkal és a leghatékonyabb módon támogathatja őket.
Duong elmondta, hogy eddig az derült ki, hogy azok a döntések, amelyeket a mesterséges intelligencia hozna 65 százalékban egyeznek az emberek döntéseivel. Annak, hogy az egyezés miért nem nagyobb arányú, az az oka, hogy az egyes konfliktusokat a légiforgalom-irányítók különböző módon oldják meg. Vannak, akik egymás után oldják meg a konfliktusokat, mások képesek több konfliktust is felváltva kezelni. A technológia ugyanakkor nem képes előrejelezni az egyéni problémamegoldási stratégiákat.
A tudós hangsúlyozta, hogy a projekt kevesebb, mint egy éve tart és még mindig csak a tanulási szakaszban van. A különböző stratégiákból még többet kell megismerni, a végső cél az, hogy végül a mesterséges intelligencia képes legyen minden egyes légiforgalom-irányítóhoz alkalmazkodni. A kutató elképzelhetőnek tartotta, hogy a technológia a gyakorlatban mind vizuálisan, mind beszédvezérlés segítségével kommunikálhat majd a légiforgalom-irányítókkal. Vu N. Duong meggyőződése, hogy a mesterséges intelligencia csökkenteni fogja a légiforgalom-irányítók leterheltségét és ezzel egy időben lehetővé teszi majd a megnövekedő légi forgalom kezelését.
A kutató azt a kérdést nem tudta vagy nem akarta megválaszolni, hogy vajon, ha folytatódik a drónok és az autonóm légitaxik intenzív továbbfejlesztése, akkor a légiforgalom-irányítás valamikor automatizálttá válhat-e. Ezzel kapcsolatban csak annyit árult el, hogy erre külön kutatóprojektek vannak és ők az emberi légiforgalom-irányítókkal foglalkoznak.
2030-ban az összes légiutas fele Délkelet-Ázsiában fog közlekedni. A régióban drasztikus mértékben nő a légi forgalom és az évenkénti több 10 százalékos növekedés új megoldásokat követel meg. Vu N. Duongnak, a szingapúri Nanyang Műszaki Egyetem tudósa szerint a területen a mesterséges intelligencia meghatározó szerepet játszhat. A kutató és kollégái készítik elő a technológia használatát a légiforgalom-irányításban. A szakember a Mesterséges Intelligencia, Gépi Tanulás és Robotika Szimpóziumon mutatta be a projektjét.
A projekt célja az, hogy támogassa a munkájukban a légiforgalom-irányítókat. Duong kifejtette, hogy a légi közlekedésben nagyon sok tervezett dolog nem valósul meg, és a légiforgalom-irányítók azért vannak, hogy a tervezett és a valódi események közötti réseket megszüntessék. A technológia ebben segíthet, de csak támogatói szerepben, a lényeg továbbra is a szakember marad. A tudós és a munkatársai egy mesterséges intelligenciát úgy programoztak be, hogy tanuljon a légiforgalom-irányítók viselkedéséből.
"Amennyiben a légi forgalmat elemezzük, akkor felismerhetők a különböző minták és hasonlóságok. A különböző adatok, és a légiforgalom-irányítók és a pilóták közötti kommunikáció megnyitja az utat számos különböző stratégia előtt. Lehetőség van akár egy adatokon alapuló repülési előrejelzés készítésére is egy 4 dimenziós térben, ezt világosan megmutatták a projekt első eredményei. Egy légtérszektorba való belépés esetén 70 százalékos pontossággal előrejelezhető egy repülőgép útvonala és ehhez mindössze egy hónapon át kell gyűjteni az adatokat" - foglalta össze a tapasztalatokat a szingapúri Nanyang Műszaki Egyetem kutatója.
A szakember hozzátette, hogy azért, hogy a technológia tanulni tudjon, valódi légiforgalom-irányítókat szembesítettek szimulált problémákkal. A folyamat során nem csupán az adott személyek számítógépes problémamegoldási stratégiáit vizsgálták meg, hanem EEG-t is csatlakoztattak hozzájuk, hogy mérjék az agyi hullámaikat a feladatok megoldása közben. A mesterséges intelligencia nem csupán azt tanulja meg, hogy miként működik a légtér ellenőrzése és irányítása, hanem azt is, hogyan hoznak döntéseket az emberek. Ennek köszönhetően a mesterséges intelligencia később képes lesz jobban kommunikálni a légiforgalom-irányítókkal és a leghatékonyabb módon támogathatja őket.
Duong elmondta, hogy eddig az derült ki, hogy azok a döntések, amelyeket a mesterséges intelligencia hozna 65 százalékban egyeznek az emberek döntéseivel. Annak, hogy az egyezés miért nem nagyobb arányú, az az oka, hogy az egyes konfliktusokat a légiforgalom-irányítók különböző módon oldják meg. Vannak, akik egymás után oldják meg a konfliktusokat, mások képesek több konfliktust is felváltva kezelni. A technológia ugyanakkor nem képes előrejelezni az egyéni problémamegoldási stratégiákat.
A tudós hangsúlyozta, hogy a projekt kevesebb, mint egy éve tart és még mindig csak a tanulási szakaszban van. A különböző stratégiákból még többet kell megismerni, a végső cél az, hogy végül a mesterséges intelligencia képes legyen minden egyes légiforgalom-irányítóhoz alkalmazkodni. A kutató elképzelhetőnek tartotta, hogy a technológia a gyakorlatban mind vizuálisan, mind beszédvezérlés segítségével kommunikálhat majd a légiforgalom-irányítókkal. Vu N. Duong meggyőződése, hogy a mesterséges intelligencia csökkenteni fogja a légiforgalom-irányítók leterheltségét és ezzel egy időben lehetővé teszi majd a megnövekedő légi forgalom kezelését.
A kutató azt a kérdést nem tudta vagy nem akarta megválaszolni, hogy vajon, ha folytatódik a drónok és az autonóm légitaxik intenzív továbbfejlesztése, akkor a légiforgalom-irányítás valamikor automatizálttá válhat-e. Ezzel kapcsolatban csak annyit árult el, hogy erre külön kutatóprojektek vannak és ők az emberi légiforgalom-irányítókkal foglalkoznak.