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『看航空』EASA人工智能路线图分析与启示建议

中国航空报讯：航空业一直处于创新的前沿 ， 在人工智能技术突破性发展的背景下 ， 欧洲航空安全局（EASA）看到了人工智能（AI）进入航空领域的趋势 ， 认为人工智能不仅会影响航空业提供的产品和服务 ， 促生新商业模式 ， 还会引发航空安全认证核心流程的变革 。
EASA面对未来的挑战 ， 也出于当前已经有厂商开始提出AI航空安全认证申请的推动 ， 通过发布和不断更新路线图 ， 团结欧盟成员国和欧盟工业界 ， 建立欧盟航空AI的愿景 ， 形成整个欧盟的人工智能战略和倡议 ， 以期建立EASA的航空AI竞争优势 。
EASA人工智能路线图
1.欧盟的人工智能战略
人工智能是一种战略技术 ， 未来10年 ， 欧盟公共和私营部门每年将投资200亿欧元 。 欧盟委员会将每年投资10亿欧元 ， 与会员国和利益攸关方一道 ， 制定数据共享和使用模式 ， 特别是作为重点的交通运输、健康产业和工业制造业 。
在欧洲塑造一个最能培育和支持数字技术产业的商业、政策和监管环境的数字欧洲项目；欧洲高性能计算联合企业（EuroHPC）将开发下一代超级计算机 ， 以实现可靠和安全的高性能边缘计算；在软件方面 ， 欧盟委员会还提议开发所有人都能使用的通用“欧洲算法库” 。
2.机器学习对航空的影响
人工智能有助于航空运输系统应对新的挑战：航空运输量的增加、更严格的环境标准、日益复杂的系统、更加注重竞争力 。
飞机设计和运行：人工智能 ， 特别是机器学习 ， 为应用程序开发带来巨大的潜力 。 计算机视觉和自然语言处理技术在航空领域可以用于基于高分辨率的交通检测或虚拟协助飞行员 。 自主飞行涉及复杂的决策 ， 可用于确保安全飞行和着陆 ， 实现与短距离的空管间隔 。 改变飞行员与系统之间关系 ， 通过使用机器减少人力使用 ， 协助人成为复杂决策过程的中心 ， 突破人因绩效限制 。 对飞行剖面优化、飞机管理、飞行战术性质提供建议 ， 帮助机组做出决定 ， 特别是在复飞或改道等高负荷情况下 。 人工智能还可以根据操作环境和机组健康状况（如压力、健康等）预测和预防一些紧急情况 。 可以解决飞行控制律优化、传感器校准、油箱数量评估、结冰检测等运行过程中的数学优化问题 ， 也可以用于产品改进设计过程 ， 使用基于机器学习的工具 ， 在非回归测试集中进行工程判断 。 可以为物理现象的建模和优化提供解决方案 。
飞机生产和维护：人工智能处理生产和维护数据 ， 包括数字孪生技术的发展、物联网、生产链和预测性维护、发动机调度等 。 预测性维护通过不断地监测飞机的健康状况 ， 及时提供维修文件 ， 并提出优先采取的故障排除建议 ， 能够将飞机的可用性提高35% 。
空中交通管理：自动化已经是欧洲单一天空空中交通管理研究（SESAR）研发的一个核心焦点 ， 特别是在空中交通管制任务方面 。 将使飞行员和管制员能够专注于安全关键任务 ， 确保信息的无缝交换 ， 改善多部门协作 。 使用机器学习（ML）处理大数据 ， 能够更好地理解和处理底层的通信模式和空管指令 。 有助于解决战略规划改进、轨迹预测加强、在空中交通管制方面实现更高级的自动化、更好地了解乘客行为、提高空中交通管制的运作效率、精确调控机场起降序列等复杂问题 。
无人机、城市空运和U型空间：人工智能可支撑的高度自动化 ， 实现无人机在U形空间或城市环境中的快速无计划的运营 。 识别和规避（DAA）技术发展需要机器学习的支撑 ， 特别是雷达分析或相机系统图像 。 支持无人机应急管理、实现自主定位/导航 。
安全风险管理：人工智能将影响到数据科学技术 ， 特别是数据分析如复杂数据相关性 。 人工智能可以提高漏洞发现能力 ， 增强安全程度 。 如新出现的风险检测、事件风险分类、安全风险组合设计和安全问题的优先级分析 。 人工智能可以处理飞行数据、安全报告、天气数据等大量运行数据和交通数据 。 可以分析大量历史数据 ， 了解数据（如风险建模） ， 利用数据融合 ， 识别数据中的相关性 ， 通过数据的增量分析和检测异常演变 ， 实现异常检测 。 从长远来看 ， 人工智能将成为处理实时数据流和实现实时风险管理的解决方案 。


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