Підвищення рівня безпеки у небі: як штучний інтелект допомагає БПЛА

Вплив безпілотних авіаційних систем (БПЛА) у нижньому повітряному просторі зростає з кожним днем. В умовах наступаючого буму операцій у повітряному просторі на висоті менше 400 футів, прогнозованого експертами, БПЛА набувають все більшої значущості. На цей час найбільш завантажені аеропорти обмежені в обслуговуванні всього 300 операцій повітряних суден за годину, проте зі збільшенням числа БПЛА цього недостатньо.

Федеральне управління цивільної авіації (ФАУ) пропонує концепцію управління рухом БПЛА (UTM) як потенційне рішення для перевантаженого повітряного простору. Однак системи, засновані на людському втручанні, можуть виявитися неефективними в контексті величезної кількості операцій, які прогнозуються до 2027 року. У цьому контексті заміна операцій, у яких бере участь людина, автономними системами стає найкращим варіантом для забезпечення безпеки та ефективності в нижньому повітряному просторі.

Група дослідників під керівництвом Ланьє Уоткінса та Луї Уіткомба з Інституту гарантованої автономії розробила новий, надійний підхід, який може вирішити ці проблеми, впроваджуючи штучний інтелект в управління повітряними операціями та забезпечуючи безпечне майбутнє для безпілотної авіації. Підхід, який вони розробили, включає заміну процесів, пов'язаних з людським втручанням, автономними системами, з використанням штучного інтелекту для моделювання більш надійної системи управління рухом дронів. Ця робота опублікована у журналі Computer.

Дослідники вирішили з'ясувати, як автономні алгоритми можуть покращити безпеку у нижньому повітряному просторі. Перший крок полягав в оцінці впливу автономних алгоритмів в тривимірному повітряному просторі, що моделюється. Для цього використовувалися алгоритми запобігання зіткненню, що вже знизило кількість аварій. До того ж, додавання стратегічних алгоритмів усунення конфліктів, що регулюють час руху для запобігання зіткненням, додатково підвищило рівень безпеки та зменшило кількість інцидентів.

Для створення більш реалістичних симуляцій вчені впровадили у свій симулятор два важливі аспекти. "Шумні датчики" були введені для імітації непередбачуваних умов, роблячи систему більш адаптивною. "Система нечітких перешкод" обчислювала рівень ризику для кожного дрону, враховуючи безліч факторів, включаючи близькість до перешкод та дотримання запланованих маршрутів. Саме завдяки цим інноваціям система здатна автономно приймати рішення для уникнення колізій.

Проект охоплює різні сценарії, включаючи ситуації із "незаконними дронами", що відхиляються від запланованих маршрутів. Результати цієї роботи обнадіюють і демонструють потенціал для покращення безпеки та ефективності в нижньому повітряному просторі.

У майбутньому дослідники планують додатково покращити свої симуляції, впроваджуючи в них динамічні перешкоди, такі як погодні умови, для більш точного моделювання реальних ситуацій. Цей проєкт ґрунтується на більш ніж двадцятирічних дослідженнях у Лабораторії прикладної фізики Університету Джонса Хопкінса та важливий для розвитку національної системи повітряного простору США, забезпечуючи безпеку та ефективність авіації у майбутньому.