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接棒“中国机长”,AI的航空英雄梦还需要什么?

作者:「时讯无线」

发表于:Oct 25, 2019

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“四川8633,成都叫你”
“四川8633,成都在叫你”
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        许多学生一定在节日期间看过《中国机长》,并对这些电话之后的长时间的沉默感到震惊。至少在读完之后,我开始在那天登记,然后默默地买了一份意外保险。
安全不仅是民用航空领域的第一准则,也是飞机和航空部门选择的首要标准。不管食物有多美味,乘务员有多漂亮,恐怕我们都会在心里默默打上一个叉。
我们对人工智能航空航天的应用进行了大量的讨论。人工智能可以带宇航员在太空旅行,并护送无人机飞行运输。与之相比,不怎么黑暗神秘的民航,如何利用人工智能让全球数百万人每天往返于天空?

 


 
当AI遇上飞行:商用飞机的安全“副机长”
 
        今天,当我们走进机场时,我们已经看到了百花齐放的智能应用,如导航机器人、人脸识别安全、智能语音广播、自带行李检查等。即使旅客可以提前在各种航空应用程序上了解航班延误概率,也依靠人工智能整合数据资源实现预测。
 
        
此外,自2014年以来,一些大型航空部门,如联合航空公司(United Airlines),一直在利用机器学习决策引擎向用户开放个性化服务,比如优先入住和座位升级。
 
被许多行业誉为生命线的人工智能,长期以来一直是航空业的无声存在。就商业航空安全而言,人工智能技术的应用研究还没有停止。
 
        AI过程的商业航空服务,而不是最大的航空公司客户互动的核心作用。它是机场和飞机制造商的核心角色。空运部是从接地气的创造力和创新不同,AI打从它有点远航空安全值的公众形象。
 
        
        例如飞机巡航的自动系统。早在人工智能社会化普及之前,自动化系统就一直是商业航空的研究对象。利用各种机动增强系统和传感器系统对飞机的控制平面和辅助飞行进行自动调整已经非常成熟。正如空客副总裁 AI Adam Bonnifield所说,“由于我们的行业背景,以及过去在解决自主化系统问题上积累的经验,我们对这些技术(AI)并不陌生。”
 
        波音、空客等飞机制造商利用人工智能进一步提高无人驾驶能力,减少人类飞行员操作所需的时间。空客空客推出的双发宽体飞机A350XWB拥有约5万个传感器,每天收集的飞行和性能数据总计超过2.5TB,借助相关模型进行信息分析,就可以使机组人员投入更多时间来处理整体战略,根据飞行条件在必要时对飞机操纵特性进行控制,减少飞行员的认知疲劳从而提升安全性。
例如,飞机跑道超限保护rops将自动计算飞机的进近速度和重量,将算法模型与公布的跑道长度和当地天气进行比较,计算出最佳的下滑道或轨迹。如果出现不安全情况,系统会自动广播,让飞行员更快地做出决策。
 
        当然,安全是解决君子以思的痛苦和抗郁的最佳方式,思想是做好了充分准备,有备无患。我们应该知道,在飞机失事的诸多原因中,机械故障的比例都在20%以上,这还不包括地面维修人员的故障。而这一切之后引进AI系统能够提高在很大程度上。
 

 
        例如,传统的飞行员训练系统只能模拟几十种典型故障,通过人工智能,可以实现飞机上系统所有软硬件的智能化,包括刹车、发电机、阀门、发动机、航空电子设备等设备都能自动检测并主动报警,使航空公司能够及时掌握和制定飞机维修策略,从而提高飞行安全性、飞机性能,更好地跟踪和预防使用寿命,实现高效维修。
 
        坐落在美国宇航局艾姆斯研究中心的硅谷,除了适当的算法开发,确定用于检测飞机的异常和事故先兆,从而发现在数据模型飞行异常。
 
AI成为一个无形的“安全副驾驶员”,并可能在不久的将来成为现实。
 
        除了飞机本身的强化改造,机场的升级也与人工智能有关。
 
        根据iata的数据,45%的机场计划在未来五年投资人工智能研发。我们看到了聊天机器人的应用,面对自助检查,自动行李卡车和行李机器人,这些也在海牙鹿特丹机场进行了测试。
 
        在许多与安全密切相关的机场服务中,最重要的事情是不能忽视的是智能调度。
 
        2016上海虹桥机场塔台管制员的失误,它几乎导致悲剧的飞机相撞。塔机控制器的工作强度和信息负荷过大,飞机起降过程的复杂性也很高,加上机场气象环境不稳定的影响,航道流量拥塞,一旦飞机突然插入而不事先计划,就会造成混乱、碰撞,等等都是很大的安全隐患。这需要一个人工智能系统整体调度嵌入式机场空管系统,以识别,预测深度学习技术,精确计算流量,有利于有效地执行调度控制。
 
        目前,我国大中城市的许多机场都引进了航空人才、民航人才等智能建筑。通过人工智能方法,它们被用于优化停车位,并确保大型客流的安全过境。
 
无法被AI的空中之旅
 
如果机场和飞机,凡客很难在感知“AI是”有,那么机组人员不可替代的人类,是另一个原因是人们觉得航空业AI进展缓慢。
 
        很难发现,即使是高度自动化的飞机巡航系统,在地面上也必须有一个或多个飞行员,所以查特机器人或所有类型的智能算法应用都只能发生在地面上。原因或许是空气容错太低。
 
一方面,航空服务和决策需要高度的即时性和灵活性,而人工智能空运仍难以应付如此艰巨的任务。
 
        2015年,“微软小冰”这个语音助手曾经登上了东方航空(600115,股吧)公司的飞机,通过社交平台在高空中与他人对话,“代替”空姐回答乘客问题。然而,尽管“” 微软小冰“”学习中国近700万网民多年积累,精至20个亿雷亚尔的和有趣的语料,但想要对付空气中的特殊情况,更何况安抚百中的情况下,故障乘客恐慌,恐怕机器人即使在小,性能哄哭闹的婴儿不一定强大的人力空姐。
 
另外,航空事故很少是由单一的错误引起的,诱因往往比较复杂,将控制交给自主系统的风险很大。因此,机器学习的一部分,只能承担飞行员的作用。
 
        在瑞典曾经有一段时间,一架飞机在空中处于自动驾驶状态,所有的乘客和副驾驶都失去知觉,只能等待“幽灵飞行”燃料耗尽而坠毁。第一次波音 737-MAX8 客机坠毁,也是因为飞机自动驾驶系统不断将机头降低,而飞行员则人工操作不断尝试将机头抬起,最终没能成功纠偏,导致飞机失事……
 
综上所述,人工智能算法在复杂的空域判断和调度中离人的精确操作还很远。
 


 
那么,只让AI做点辅助工作行不行呢?
 
        我们知道,空中交通管制(Air Traffic Control,ATC)通信对所有航班来说,都很关键。但是许多对话都有强烈的口音,飞行员和控制器很难理解对方。我们是否可以使用相对成熟的NLP语音翻译技术来实现识别?
 
        至少就目前而言,对AI来说,阅读空中交通对话仍然是一项困难的任务。因为驾驶舱内的空中广播甚至手机通话环境都非常嘈杂,对话速度也非常快,而且在特定领域中充满了词汇。有些语料库不足的方言或口音,机器无法清楚识别。我们很难想象,万一8633在空中听不懂那一声声“成都叫你”的呼唤,将会发生什么……
 
目前,为了解决这一问题,空客在人工智能体操比赛中不断寻求解决方案,但就目前的进展来看,语音辅助还处于不成熟的探索阶段,似乎更适合人类机长的耳朵。
 
当然,还有一种情况,是明明能AI,但偏偏不AI。
 
随着大量引进商业航空人工智能的,大量的用户数据也处于危险之中保密。此前阿联酋航空就曾向第三方服务商泄露了姓名,电子邮件,行程,电话号码甚至护照号码等客户详细信息,拿到这些隐私数据的企业包括Boxever, Facebook和Google等。
 
而大多数航空公司和机场都推出了基于计算机视觉的重型服务,配置了人脸识别等设备,隐私安全规定含糊不清,也许推迟人工智能在非关键区域的着陆也不是坏事。
 
        在影片的结尾,管理中心主任抬头看着蓝天。他说,在这个时候,有50万人在蓝天上飞翔。我们可以看到,飞仍是机会的专业和自然风险的勇敢者的游戏。当然,AI的无声浸润,正在让一切充满新的变数。
 























































 


 

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