Использование технологий искусственного интеллекта (ИИ) в системе управления воздушным движением позволило уменьшить время задержек в Московском районе полетной информации в 1,66 раз по сравнению с

В результате контрольного эксперимента, проведенного Фондом перспективных исследований (ФПИ) в рамках проекта "Тактик", было выявлено значительное снижение показателя задержки в организации потоков воздушного движения.

Проект "Тактик", реализуемый Государственным научно-исследовательским институтом авиационных систем (ФАУ "ГосНИИАС"), был направлен на разработку технологии автоматического поиска оптимальных решений для распределения временных слотов вылета из аэропортов с учетом ограничений пропускной способности воздушного пространства и его загруженности.

Положительные результаты эксперимента свидетельствуют о перспективности внедрения ИИ-технологий в единое информационное пространство системы управления воздушным движением России, что позволит в будущем создать интеллектуальную систему управления воздушным движением.

Дополнитеьно

Искусственный интеллект (ИИ) в организации потоков воздушного движения (ATFM) используется для минимизации задержек и повышения пропускной способности воздушного пространства.

Основные задачи и функции ИИ:

• Прогнозирование трафика: Нейросети анализируют метеоданные, загруженность коридоров и аэропортов в реальном времени, строя прогнозы на ближайшие часы и дни.

• Оптимизация маршрутов и задержек: Алгоритмы машинного обучения (ML) рассчитывают оптимальные траектории и последовательность посадок, что позволяет сокращать задержки в воздухе более чем на 20%.

• Разрешение конфликтов: Системы ИИ выявляют потенциально опасные сближения (конфликты) на ранних стадиях и предлагают диспетчерам варианты их устранения.

• Динамическое управление: ИИ способен адаптироваться к резким изменениям (например, внезапному закрытию зоны или грозовому фронту), перестраивая потоки без участия человека в рутинных операциях.

Текущие проекты и результаты:

• Фонд перспективных исследований (ФПИ): В ходе экспериментов технологии ИИ позволили снизить показатели задержки при организации потоков в 1,66 раза.

• ГосНИИАС: Ученые интегрировали методы ИИ в комплексы моделирования систем организации воздушного движения для повышения их эффективности.

• Глобальные инициативы: ИКАО (ICAO) и такие компании, как Airbus, внедряют ИИ для автономной навигации и более прозрачного распределения слотов (временных интервалов) в аэропортах.

Применяемые технологии:

• Мультиагентное обучение с подкреплением (Reinforcement Learning): Для оптимизации потоков в масштабах целых регионов.

• Объяснимый ИИ (XAI): Важен для того, чтобы диспетчеры понимали логику рекомендаций системы, что критично для безопасности полетов.

• Цифровые двойники: Создание виртуальных копий воздушного пространства для тестирования сценариев управления.

Рекомендуем подписаться

Источник: vk.com

Комментарии: