美國ARS技術(shù)網(wǎng)站2018年12月6日報道推出了關(guān)于人工智能在民用航空領(lǐng)域的應(yīng)用研究文章，我們對文章中的要點(diǎn)進(jìn)行了概述，供讀者參考。
一說起“航空人工智能”，人們最先想到的往往是無人機(jī)。然而，無人機(jī)只是機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能（AI）技術(shù)在航空領(lǐng)域應(yīng)用的一小部分，人工智能技術(shù)的應(yīng)用幾乎可以涵蓋整個行業(yè)的方方面面。飛機(jī)制造商和航空公司正在投入重要的資源將人工智能技術(shù)用于從駕駛艙到客戶體驗的各種應(yīng)用中。
1、商用飛機(jī)上AI的應(yīng)用研究
自動化系統(tǒng)多年來一直是商用航空關(guān)注的領(lǐng)域。由于采用了“電傳操縱”控制和自動飛行系統(tǒng)，機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和人工智能技術(shù)正在承擔(dān)駕駛艙中機(jī)組成員的工作量，甚至可以成為另一個副駕駛。最初為無人駕駛飛行器（UAV）安全開發(fā)的廣播式自動相關(guān)監(jiān)視（ADS-B）系統(tǒng)已經(jīng)應(yīng)用于有人駕駛飛機(jī)；開發(fā)中的機(jī)動特性增強(qiáng)系統(tǒng)（MCAS）使用傳感器數(shù)據(jù)根據(jù)飛行條件自動調(diào)整飛機(jī)的控制面,在必要時對飛機(jī)操縱特性進(jìn)行補(bǔ)償，從而提高安全性。
在現(xiàn)代客機(jī)上，機(jī)器學(xué)習(xí)有大量數(shù)據(jù)可以發(fā)掘：空中客車推出的雙引擎寬體飛機(jī)A350 XWB擁有約5萬個傳感器，每天收集的飛行和性能數(shù)據(jù)總計超過2.5TB。AI可以通過多種方式利用這些數(shù)據(jù)。
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空中客車A350飛機(jī)的5萬多個傳感器每天收集飛行和性能數(shù)據(jù)超過2.5TB
目前，空中客車正致力于一些項目，減少飛行員的認(rèn)知負(fù)荷和由此產(chǎn)生的認(rèn)知疲勞。這意味著機(jī)組人員可以花更多的時間處理整個飛行策略和任務(wù)，花更少的時間處理飛機(jī)駕駛等的小事情。其中一個例子是空中客車飛機(jī)上一種稱為跑道超限保護(hù)（ROPS）的功能選項。ROPS是個軟件，計算飛機(jī)進(jìn)近速度和重量，將得到的物理模型與公布的跑道長度和當(dāng)?shù)氐奶鞖膺M(jìn)行比較。如果檢測到不安全的情況，系統(tǒng)會廣播“跑道太短！”的訊息。ROPS還可計算最佳的進(jìn)近下滑道或軌跡，幫助滑行、起飛和其他飛行操作。
空中客車公司利用人工智能的另一個重點(diǎn)領(lǐng)域之一是研發(fā)自動駕駛飛行器和空中出租車，旨在為城市地區(qū)的人們提供交通服務(wù)。此外，在客機(jī)的飛行員因機(jī)艙壓力下降而失去意識時，AI就大有用場；在高壓情況下，AI可以比人類更快地做出更佳的決策。
空中交通管制（ATC）通信是所有飛行的關(guān)鍵。然而，許多對話都是重口音的英語，這使得飛行員和管制員難以相互理解。機(jī)器學(xué)習(xí)算法也很難清晰解析空中交通對話，因為ATC音頻噪音很大，而且會話很快，滿是專用詞匯。為此，空中客車公司啟動了公開競賽項目AI Gym。AI Gym的目標(biāo)是完整轉(zhuǎn)譯ATC音頻，并從音頻中提取飛機(jī)呼號以便進(jìn)行會話跟蹤和警報。AI Gym項目使空中客車能夠利用外部專業(yè)知識，發(fā)現(xiàn)AI的一些潛在用途。競賽于2018年10月結(jié)束，空中客車公司已經(jīng)開始將研究結(jié)果轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品。
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在嘈雜的通信頻道上識別重口音英語是對空中交通管制員的真正考驗
2、航空公司利用AI技術(shù)提升運(yùn)營能力
在飛行安全問題上，航空公司嚴(yán)重依賴飛機(jī)制造商（如空中客車公司和波音公司）。然而，航空公司不僅僅指望AI協(xié)助駕駛艙，還希望機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能幫助航空公司簡化地面運(yùn)營，并盡可能為客戶提供輕松無縫的旅行體驗。
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美國聯(lián)合航空公司正在對后端數(shù)據(jù)（如從客戶、維護(hù)日志、員工工作日志和飛行中收集的數(shù)據(jù)）進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，以提高業(yè)務(wù)能力。今年9月，美聯(lián)航和Palantir Technologies宣布建立長期合作關(guān)系，部署Palantir Foundry，將之作為美聯(lián)航的中央平臺，整合公司關(guān)鍵業(yè)務(wù)部門的不同平臺數(shù)據(jù)。
美聯(lián)航還在使用機(jī)器學(xué)習(xí)來幫助調(diào)度飛行。這需要考慮所有相關(guān)變量，如派遣機(jī)組人員（基于休息時間和適當(dāng)?shù)臋C(jī)組人員飛機(jī)認(rèn)證）、飛機(jī)燃料和操作限制、飛機(jī)座位容量等。在這樣復(fù)雜的決策過程中，往往必須在25分鐘內(nèi)根據(jù)屆時可用的有限數(shù)據(jù)進(jìn)行計算并作出決定。
Palantir與空中客車公司合作創(chuàng)建了航空數(shù)據(jù)分析平臺Skywise，為小型航空公司提供訂購服務(wù)，其中包括減少飛機(jī)計劃外維護(hù)的工具。航空公司還同GE一起，將飛機(jī)傳感器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)榛跈C(jī)器學(xué)習(xí)的服務(wù)，以推動GE噴氣發(fā)動機(jī)的預(yù)測性維護(hù)。
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航空數(shù)據(jù)分析平臺Skywise
美聯(lián)航使用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能遠(yuǎn)不止用于維護(hù)和飛機(jī)時刻表的管理。美聯(lián)航的機(jī)器學(xué)習(xí)算法采用150個不同的客戶和航班數(shù)據(jù)點(diǎn)，實(shí)時確定在購買或登錄點(diǎn)將哪個特定產(chǎn)品呈現(xiàn)在客戶面前。該引擎考慮了乘客以前的購買、偏好、目的地和活動等事項，為客戶提供各種選擇，包括航班選擇、座位升級、里程購買和優(yōu)先訪問權(quán)等。此外，美聯(lián)航使用基于貝葉斯推理模型的預(yù)測模型，確定為客戶提供什么、在客戶面前放置什么圖片以及使用什么標(biāo)語等。
其他航空公司正在采用其他形式的AI來消除旅行的苦楚并減少航空公司員工的工作量。如面部識別技術(shù)現(xiàn)在用于加快機(jī)場的登機(jī)手續(xù)。達(dá)美航空公司是第一個部署此流程的航空公司，加快了乘客登機(jī)時間近10分鐘。該系統(tǒng)目前用于國際航班的登機(jī)手續(xù)和行李托運(yùn)，達(dá)美預(yù)計明年將業(yè)務(wù)擴(kuò)展至國內(nèi)航班。
3、預(yù)防未來災(zāi)難的發(fā)生
基于人工智能的分析最重要的用途之一是在災(zāi)難發(fā)生之前識別出飛機(jī)的安全風(fēng)險，例如印尼獅航Flight 610墜毀事件，飛行前自動控制系統(tǒng)發(fā)生故障可能標(biāo)志著存在重大的安全問題。位于硅谷的美國宇航局（NASA）的艾姆斯研究中心的一個項目重點(diǎn)就是識別商業(yè)航空事故數(shù)據(jù)中預(yù)示飛機(jī)存在潛在系統(tǒng)性大問題的“異常運(yùn)行”。
NASA已經(jīng)對異常檢測和事件先兆識別相關(guān)的算法進(jìn)行了初步開發(fā)，并開始收集該領(lǐng)域?qū)＜业姆答仭?/span>目前NASA正在為聯(lián)邦航空管理局（FAA）的分析合作伙伴Mitre開發(fā)一種用于飛機(jī)數(shù)據(jù)安全性分析的系統(tǒng)。Mitre是聯(lián)邦政府資助的研究和開發(fā)中心，運(yùn)行一個名為航空安全信息分析和共享（ASIAS）項目，目的是在NASA、FAA、國家運(yùn)輸安全委員會、飛機(jī)制造商和50多家航空公司之間建立一個安全數(shù)據(jù)共享聯(lián)盟。航空公司將其航班記錄數(shù)據(jù)的一些子集上傳給Mitre，后者執(zhí)行分析后提供潛在問題的反饋。
4、總結(jié)
在高風(fēng)險環(huán)境中將人類所做的事情越來越多地交給ML或AI本身就存在風(fēng)險。最近的印尼獅航Flight 610墜機(jī)事件就揭示了將過多控制權(quán)交給自主系統(tǒng)的風(fēng)險，因為災(zāi)難性的航空事故很少是因單一錯誤而引發(fā)，通常有很多誘因，如MCAS傳感器失靈、維修未能完全糾正存在的問題、飛行員沒有接受充分的培訓(xùn)并被告知MCAS的功能和使用等。故此，航空業(yè)必須基于商業(yè)航空聞名已久的安全第一的文化來考慮和引入ML和AI系統(tǒng)，同時加倍關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量，因為機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的優(yōu)劣取決于他們獲得的數(shù)據(jù)的品質(zhì)。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能承擔(dān)部分飛行員的角色，這些技術(shù)需要像人類飛行員一樣經(jīng)過徹底的測試。在提高安全性方面，人工智能和人類是互補(bǔ)的，并非人工智能在航空中完全取代人類。
（航空工業(yè)發(fā)展中心 范秋麗）
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