Nếu các kỹ thuật hiện tại không được cập nhật, sự gia tăng nhanh chóng trong vận tải hàng không có thể gây ảnh hưởng đến an toàn hàng không.

Dự án SafeClouds.eu do EU tài trợ đang tiến hành nhằm cải thiện an toàn các chuyến bay bằng các công cụ Dữ liệu lớn (Big Data). Dự án nghiên cứu dựa trên dữ liệu giám sát an toàn hàng không do EU cung cấp, từ đó đưa ra những cập nhật cần thiết dựa trên phân tích trí tuệ nhân tạo (AI) để đảm bảo thực hiện có hiệu quả về chi phí.

Hợp tác giữa các hãng hàng không, nhà cung cấp dịch vụ không lưu (ANSP), cơ quan quản lý an toàn, các học viện và các doanh nghiệp nhỏ, dự án áp dụng phương pháp tiếp cận khoa học, kết hợp khoa học dữ liệu và máy học để đưa ra các biện pháp mới  giúp các bên liên quan trong ngành hàng không nâng cao hơn nữa an toàn hàng không.

Chuyên gia điều phối dự án Paula Lopez-Catala cho biết, dự án SafeClouds.eu  sử dụng phương thức phân tích dữ liệu giám sát an toàn thông minh dựa trên nền tảng công nghệ thông tin hiện đại để đáp ứng mức lưu lượng cao hơn, tăng tính an toàn và giảm chi phí.

Làm thế nào để có thể triển khai Dữ liệu lớn (Big Data) và Trí tuệ nhân tạo (AI)để đảm bảo an toàn hàng không tốt hơn

AI được sử dụng để phân tích và dự đoán các mối nguy hiểm. Các Hệ thống hàng không hiện nay, do một số vấn đề pháp lý, kỹ thuật và thương mại nhiều thông tin bị cô lập, rất hạn chế khả năng tương tác.

Dự án SafeClouds.eu nhằm mục đích thay đổi điều này và, bằng cách đó, mở đường cho một mô hình mới, trong đó, dữ liệu ngành hàng không được chia sẻ một cách tích cực. Đối với SafeClouds.eu thay đổi này bắt đầu bằng AI.

Theo Lopez-Catala, các kỹ thuật AI, bao gồm học tập sâu và mạng lưới thần kinh nhân tạo, cho phép người ta phân tích tiền thân của các sự kiện an toàn.

 “Xem xét các tai nạn, sự cố và rút ra bài học kinh nghiệm, hiểu được các tiền thân và các rủi ro tiềm ẩn có thể dẫn đến sự cố an toàn là rất quan trọng để bổ sung cho các phương pháp giám sát an toàn truyền thống” cô nói.

Vì AI có thể tự động dự đoán các mối nguy an toàn tiềm ẩn trong thời gian thực, nó là một công cụ chính trong việc hỗ trợ đưa ra các phản ứng kịp thời. Các kỹ thuật và thuật toán được thiết kế, tùy chỉnh và thử nghiệm có hiệu quả trong mọi tình huống an toàn, từ việc tiếp cận không ổn định đến cảnh báo địa hình, mất phân cách và an toàn đường băng, Lopez-Catala cho biết thêm.

Một trong những thuật toán được tùy biến này là Smart Data Fusion (SDF). Bằng cách hợp nhất các nguồn dữ liệu khác nhau vào các khung dữ liệu duy nhất, từ đó, các nhà phân tích có thể tập trung vào phát triển phân tích dữ liệu. Do đó, SDF cung cấp một cái nhìn 360 độ về các tình huống an toàn, ngay cả khi các bên liên quan khác nhau sở hữu các phần dữ liệu khác nhau và mỗi người muốn duy trì bảo mật dữ liệu của mình.

Bên cạnh đó, để chuyển đổi các kỹ thuật và thuật toán AI thành các ứng dụng thực tế, dự án SafeClouds.eu đã phát triển một nền tảng cơ sở hạ tầng cho các ứng dụng AI trong ngành hàng không, được gọi là DataBeacon.

Các bên liên quan và các nhà nghiên cứu có thể sử dụng nền tảng này để nghiên cứu phát triển và triển khai các ứng dụng AI cho ngành hàng không.

Nền tảng này cho phép thực hiện các yêu cầu mở rộng, kết nối các bộ dữ liệu một cách an toàn và thực hiện các tính toán trên dữ liệu riêng được phân lập với phần còn lại của nền tảng.

DataBeacon có nhiều ứng dụng, bao gồm phân tích dữ liệu, ứng dụng phân tán và tính toán đa diện (tính toán theo nhiều bộ dữ liệu từ nhiều bên khác nhau) . Nó cũng sử dụng ba lớp điện toán để đảm bảo tính bảo mật, khả năng mở rộng và tính linh hoạt cho nhiều ứng dụng dữ liệu lớn và AI trong ngành hàng không.

Ngoài khả năng hỗ trợ các yêu cầu về bảo vệ dữ liệu và tính toán, trên thực tế, nền tảng DataBeacon có tiềm năng rất lớn ứng dụng cho các hãng hàng không, khai thác cảng và các nhà cung cấp dịch vụ không lưu.

Theo trang thông tin airtraffic management

Nguyễn Hồng Hiệp