24 января этого года Европейская комиссия запустила пакет мер по поддержке европейских компаний в разработке заслуживающего доверия искусственного интеллекта (ИИ), «который уважает ценности и правила ЕС».
Среди инициатив в области ИИ, объявленных Комиссией, — создание «фабрик» ИИ, которые включают приобретение, модернизацию и эксплуатацию суперкомпьютеров, предназначенных для ИИ, для обеспечения быстрого машинного обучения и обучения крупных моделей ИИ общего назначения (GPAI); новую финансовую поддержку со стороны Комиссии и программу Digital Europe посвященную генеративному искусственному интеллекту. Этот пакет обеспечит дополнительные государственные и частные инвестиции в размере около 4 миллиардов евро до 2027 года; и запуск инициативы GenAI4EU , целью которой является поддержка разработки новых вариантов использования и новых приложений в 14 промышленных экосистемах Европы, а также в государственном секторе.
Согласно последней версии Дорожной карты искусственного интеллекта Европейского агентства авиационной безопасности (версия 2.0), ИИ является фундаментальной предпосылкой для систем UTM.
EASA выделяет три области, в которых ИИ будет играть решающую роль: обнаружение и предотвращение (DAA), адаптивное устранение конфликтов (путем динамического прогнозирования риска встречи с нарушителем на траектории полета и предварительной корректировки траектории дронов для обеспечения непрерывного разделения в пространстве и времени) и автономную локализацию/навигацию (без GPS).
Однако, есть несколько моментов в развитии ИИ, которые беспокоят EASA и авиационные регулирующие органы по всему миру и которые потребуют гораздо более активного надзора со стороны регулирующих органов, чем просто выявление проблем.
Самый сложный из них включает в себя регулирование и обеспечение безопасности передовой автоматизации, где система на основе искусственного интеллекта выполняет не подлежащие отмене решения и действия (или уровень 3B на языке EASA), особенно когда используемая технология не опирается на алгоритмы, основанные на правилах.
Обучение операциям в режиме реального времени — это параметр, который, как ожидается, значительно усложнит возможности обеспечения уверенности в постоянно меняющемся программном обеспечении. Это несовместимо с текущими процессами сертификации и потребует серьезных изменений в действующих правилах и руководствах — говорит EASA.
Регулирование систем искусственного интеллекта, основанных на правилах, результаты которых являются результатом машинного обучения и глубокого обучения, ставит авиационные регулирующие органы и органы по стандартизации перед огромным набором проблем, не последней из которых является набор специалистов по искусственному интеллекту, обладающих знаниями для предоставления эффективного руководства по этому вопросу. Неудивительно, что EASA создало большой буфер безопасности, позволяющий сертифицировать эти новые технологии, 2050 плюс для автономных операций искусственного интеллекта, которые могут справиться с внезапными турбулентными событиями, или для систем UTM, которые полностью автономны.
Реалистичны ли эти буферы безопасности, особенно с учетом того факта, что китайская компания EHang уже начала коммерческие полеты с использованием автономного летательного аппарата EH216 и что ее облачная система беспилотных летательных аппаратов (UACS), которая объединяет управление воздушным пространством, систему управления воздушным судном, планы полетов и операции, позволяет «кластерное управление несколькими воздушными судами в одном воздушном пространстве» — было сертифицировано Управлением гражданской авиации Китая (CAAC) еще в августе 2023 года? Похоже, что нет, так как Европа отстает в этом вопросе от Китая примерно на 20 лет.
