Будущее бизнес-авиации: повлияет ли революция ИИ на отрасль?
Многие энтузиасты стремительно развивающихся технологий искусственного интеллекта (ИИ) уже называют его волшебной палочкой, способной улучшить практически все аспекты нашей жизни. Однако точные роли, которые ИИ может сыграть в бизнес-авиации, пока остаются неопределёнными. Эксперты выделяют такие направления, как улучшение работы дронов, оптимизация маршрутов, совершенствование расписаний и технического обслуживания, где ИИ может оказаться особенно полезным.
Что такое ИИ и что им не является
На базовом уровне ИИ представляет собой термин, охватывающий быстрые достижения в вычислительных мощностях. Системы на его основе способны обрабатывать огромные объёмы данных быстрее, чем человек, и анализировать статистическую информацию в реальном времени. Эти возможности позволяют машинам имитировать человеческие способности, такие как распознавание образов, базовое рассуждение и решение задач.
Пример использования ИИ в авиации
Компания Daedalean из Швейцарии разрабатывает автономные пилотажные системы, используя подраздел ИИ, известный как машинное обучение. Директор по коммуникациям компании Джон Мора рассказал: «Мы применяем машинное обучение для интерпретации визуальной информации, что позволяет нашей системе выполнять такие функции, как визуальное обнаружение трафика и визуальная посадка».
ИИ помогает системе «обучаться», анализируя большое количество примеров правильных и неправильных действий, чтобы точно определять объекты, например, «самолёт на изображении». Этот процесс называется «обучением модели». После достижения уровня точности, сопоставимого с человеческим, модель интегрируется в программное обеспечение.
ИИ в управлении беспилотными авиационными системами
Внедрение ИИ в пилотируемые самолёты, вероятно, будет осуществляться на принципе «ИИ как дополнение к приложению». Однако для беспилотных авиационных систем (БПЛА) ключевыми станут возможности, связанные с повышенной ситуационной осведомлённостью.
Дон Матис, генеральный директор компании Echelon AI из Вирджинии, поясняет: «Изначальные алгоритмы ИИ будут сосредоточены на повышении уровня автоматизации, включая такие функции, как запуск одним кликом, автоматизированные процедуры полёта, планирование миссий, заранее подготовленные шаблоны ответных действий и скрытая обработка данных с помощью ИИ для улучшения их анализа. Всё это значительно улучшит работу за пределами прямой видимости (BVLOS)».
Несмотря на потенциал, способность сложных дронов работать автономно за пределами видимости остаётся «святым Граалем» для отрасли, поскольку достижение этой цели сопряжено с решением множества задач.
Трудности внедрения ИИ
«Помимо регуляторных и сертификационных вызовов, существуют также конструктивные и аэродинамические ограничения самих дронов», – объясняет Матис. «Например, в технологической сфере часто ожидают экспоненциального роста, но в аэрокосмической отрасли нас ограничивает физика. Это приводит к компромиссам, например, в грузоподъёмности».
Другой важный аспект – размер процессора. Он должен быть достаточно малым, чтобы не уменьшать длительность полёта и не снижать полезную нагрузку, будь то датчики или материалы для оказания первой помощи. «ИИ должен работать на грани возможного, и это гораздо более сложная задача, чем просто написание генеративного алгоритма в других контекстах», – добавляет Матис.
Автономия и искусственный интеллект — не одно и то же
Ещё одно распространённое заблуждение заключается в том, что автономные самолёты обязательно полагаются на ИИ. Однако это не всегда так. Например, компания Wisk Aero из Калифорнии на данный момент не использует ИИ в своих автономных пассажирских eVTOL-самолётах, находящихся в стадии разработки.
«То, что мы создаём, — это автономия, а автономия — это не ИИ», — объясняет Джон Лавгрен, руководитель отдела автономии и интеграции воздушного пространства в Wisk Aero. «С этим связано множество недоразумений. Для нас автономия заключается в способности самолёта безопасно управлять полётом и навигацией. Мы делаем то же самое, что и пилот, но без человека на борту».
Лавгрен подчёркивает, что автономия достигается путём тщательной разработки, использования резервных систем и применения уже существующих авиационных технологий (таких как автопилоты, TCAS, метеорадары, GPS и т. д.), выводя их на новый уровень самостоятельной работы.
«ИИ — это инструмент, который используется для конкретных задач, но мы не полагаемся на него для достижения нашей автономии», — добавляет Лавгрен. «Основная проблема ИИ — необходимость доказать, что он всегда будет принимать правильные решения в критически важных ситуациях, что требуется для сертификации FAA».
Компания Wisk Aero увеличивает уровень автоматизации до такой степени, что оператор, остающийся частью системы, уже не должен находиться в самом самолёте. Для этого предусмотрена высокая степень автоматизации, позволяющая безопасно решать критически важные задачи и обеспечивать действия самолёта в случае неполадок.
Потенциальные преимущества ИИ
Хотя обещания снизить рабочую нагрузку пилотов с помощью ИИ пока остаются на стадии разработки, внедрение технологий для оптимизации ежедневных операций на земле и в воздухе кажется более реалистичным.
«Экономические выгоды огромны. Мы увидим более оптимизированные маршруты и расписания, что повысит эффективность расхода топлива», — отмечает Йемая Бордейн, президент Daedalean по Северной и Южной Америке.
Кроме того, операторы смогут лучше управлять флотом, повысить эффективность технического обслуживания и автоматизировать многие рутинные операции, что сократит расходы на рабочую силу.
Роберто Герриери, генеральный директор Bluetail, добавляет: «ИИ упростит обработку огромных массивов данных, позволяя автоматически создавать временные шкалы журналов, сводки выполненных работ и структурировать данные об эксплуатационной истории самолётов. Это станет настоящим прорывом».
Вопрос доверия
При всех упомянутых преимуществах возникает ключевой вопрос: сможет ли ИИ оправдать ожидания и стать надёжным инструментом в сфере бизнес-авиации?
Эксперты считают, что на это потребуется время. «Мы ожидаем постепенного и осторожного внедрения», — прогнозирует генеральный директор Daedalean, доктор наук Люк ван Дейк.
Он подчёркивает, что у пилотов могут быть сомнения относительно безопасности новых технологий. Они могут опасаться, что ИИ не упростит их работу, а наоборот, добавит дополнительную информационную нагрузку. И, конечно, многие могут бояться, что их заменят машины.
Кроме того, сохраняется важный вопрос: как доказать, что ИИ будет всегда принимать правильные решения в критически важных ситуациях? Эта неопределённость, по мнению экспертов, будет препятствием для его широкого принятия в ближайшие годы.
Заключение
Пока технологии ИИ продолжают развиваться, их внедрение в бизнес-авиацию обещает множество возможностей для повышения эффективности, сокращения затрат и улучшения ситуационной осведомлённости. Однако доверие пилотов, сертификация и соответствие требованиям безопасности останутся ключевыми задачами, которые необходимо решить, чтобы ИИ стал неотъемлемой частью авиационного будущего.
По материалам NBAA.