ICAO phát triển hệ thống phân tích nhận diện NOTAM dựa trên Trí tuệ nhân tạo - NORM

ICAO đã phát triển ứng dụng đầu tiên của công nghệ AI trong lĩnh vực quản lý tin tức hàng không – AIM.

Mô hình phân tích và nhận diện NOTAM - hay viết tắt là NORM - đã được phát triển để giúp đánh giá mức độ quan trọng của NOTAM.

NOTAM được phát hành bất cứ khi nào cần cung cấp thông tin quan trọng cho cộng đồng hàng không. Tuy nhiên, tại bất kỳ thời điểm nào, có thể có hơn 30.000 NOTAM đang hoạt động trong hệ thống.

Hơn một triệu thông báo NOTAM được phát hành mỗi năm, bao gồm cả những biệt ngữ không liên quan hoặc khó đọc và nó đã trở thành một thách thức nghiêm trọng và tốn nhiều thời gian để phân biệt các NOTAM quan trọng cao với các mục ít quan trọng hơn do số lượng NOTAM tăng vọt.

ICAO lo ngại về khả năng xảy ra lỗi của con người, bắt đầu xem xét các giải pháp thông minh, tiết kiệm chi phí sử dụng công nghệ AI và Machine Learning mà người dùng có thể dễ dàng truy cập. Để giải quyết nhu cầu này, ICAO đã phối hợp với các tổ chức giám sát không phận và sân bay quốc tế tìm những thay đổi ảnh hưởng đến phi công, nhân viên điều phối và khai thác máy bay, xây dựng hệ thống tự động AI được hỗ trợ bởi công nghệ Deep Learning mới nhất.

Marco Merens, trưởng bộ phận phân tích tổng hợp hàng không của ICAO cho biết: “Chúng tôi đã thu thập hơn 17.000 câu trả lời từ các nhân viên kiểm soát không lưu, điều phối viên và phi công về cách họ sẽ phân tích, nhận diện đối với từng điện văn NOTAM và huấn luyện hệ thống  NORM về các phản hồi thu thập được. “Giờ đây NORM hiểu ngữ cảnh của từng NOTAM và phân loại điểm số quan trọng từ 1 (không đáng kể) đến 5 (rất quan trọng), giống như con người.”

NORM hiện có thể truy cập thông qua web tại địa chỉ ow.ly/MLmZ30lGdJC, nơi người dùng có thể dễ dàng tìm ra NOTAM nào đáng chú ý.

ICAO cho biết họ sẽ phát triển và thúc đẩy hơn nữa các giải pháp phân tích như NORM thông qua nền tảng iSTARS và sẽ tiếp tục tích cực khám phá cách các công nghệ AI có thể hỗ trợ quá trình ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Nguyễn Hồng Hiệp