Повышение уровня безопасности в небе: как искусственный интеллект помогает беспилотникам
Влияние беспилотных авиационных систем (БПЛА) в нижнем воздушном пространстве растет с каждым днем. В условиях наступающего бума операций в воздушном пространстве на высоте менее 400 футов, прогнозируемого экспертами, БПЛА приобретают все большую значимость. В настоящее время самые загруженные аэропорты ограничены в обслуживании всего 300 операций воздушных судов в час, однако с увеличением числа БПЛА это становится недостаточным.
Федеральное управление гражданской авиации (ФАУ) предлагает концепцию управления движением БПЛА (UTM) в качестве потенциального решения для перегруженного воздушного пространства. Однако системы, основанные на человеческом вмешательстве, могут оказаться неэффективными в контексте огромного числа операций, прогнозируемых к 2027 году. В этом контексте замена операций, в которых участвует человек, автономными системами становится наилучшим вариантом для обеспечения безопасности и эффективности в нижнем воздушном пространстве.
Группа исследователей под руководством Ланье Уоткинса и Луи Уиткомба из Института гарантированной автономии разработала новый, надежный подход, который может решить эти проблемы, внедряя искусственный интеллект в управление воздушными операциями и обеспечивая безопасное будущее для беспилотной авиации. Подход, который они разработали, включает в себя замену процессов, связанных с человеческим вмешательством, автономными системами, с использованием искусственного интеллекта для моделирования более надежной системы управления движением дронов. Эта работа опубликована в журнале Computer.
Исследователи решили выяснить, как автономные алгоритмы могут улучшить безопасность в нижнем воздушном пространстве. Первый шаг заключался в оценке влияния автономных алгоритмов в моделируемом трехмерном воздушном пространстве. Для этого использовались алгоритмы предотвращения столкновений, что уже снизило количество аварий. К тому же, добавление стратегических алгоритмов устранения конфликтов, которые регулируют время движения для предотвращения столкновений, дополнительно повысило уровень безопасности и уменьшило количество инцидентов.
Для создания более реалистичных симуляций, ученые внедрили в свой симулятор два важных аспекта. "Шумные датчики" были введены для имитации непредсказуемых условий, делая систему более адаптивной. "Система нечетких помех" вычисляла уровень риска для каждого дрона, учитывая множество факторов, включая близость к препятствиям и соблюдение запланированных маршрутов. Именно благодаря этим инновациям система способна автономно принимать решения для избежания коллизий.
Проект охватывает различные сценарии, включая ситуации с "незаконными дронами", отклоняющимися от запланированных маршрутов. Результаты этой работы обнадеживают и показывают потенциал для улучшения безопасности и эффективности в нижнем воздушном пространстве.
В будущем исследователи планируют дополнительно улучшить свои симуляции, внедряя в них динамические препятствия, такие как погодные условия, для еще более точного моделирования реальных ситуаций. Этот проект базируется на более чем двадцатилетних исследованиях в Лаборатории прикладной физики Университета Джонса Хопкинса и важен для развития национальной системы воздушного пространства США, обеспечивая безопасность и эффективность авиации в будущем.