Skyguide đánh giá việc sử dụng Trí tuệ nhân tạo để tự động hóa một số nhiệm vụ giám sát của KSVKL thông qua dự án nghiên cứu AISA

3:44 PM - 15/07/2021

Skyguide tiếp tục đánh giá Trí tuệ nhân tạo như một cách để tự động hóa một số nhiệm vụ giám sát và chia sẻ cùng một kiểu nhận thức tình huống với kiểm soát viên không lưu trong việc điều hành bay đường dài thông qua dự án nghiên cứu AISA (Tổ chức nhận thức tình huống bằng AI để phát triển tự động hóa).

Sự phát triển gần đây của công nghệ mới về Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI)/Máy học (Machine Learning - ML) mang đến khả năng giám sát hiệu suất hệ thống tốt hơn, tự động hóa các tính toán và nhiệm vụ lặp lại cũng như phát hiện các điểm bất thường nhanh hơn.Trong lúc đó,các chuyên gia có thể tập trung vào những lĩnh vực cần tăng cường chú ý và yêu cầu phải giải quyết vấn đề. Điều này mang đến cơ hội mới cho những nhà cung cấp dịch vụ bảo đảm hoạt động bay như Skyguide để nâng cao tính an toàn, hiệu quả và năng lực hoạt động (một khi độ tin cậy và đáng tin của AI trong ATM được đảm bảo và thiết lập).

Một trong những sáng kiến AI mà Skyguide đang tham gia là dự án Nghiên cứu Khám phá SESAR của AISA (Tổ chức nhận thức tình huống bằng AI để phát triển tự động hóa) nằm trong chương trình Horizons của EU năm 2020. Mục tiêu của dự án AISA khá đơn giản và dựa trên niềm tin vững chắc về việc điều kiện tiên quyết cho việc triển khai các khái niệm tự động hóa tân tiến chính là trí tuệ nhân tạo và con người có thể chia sẻ cùng một kiểu nhận thức tình huống.

Dự án dự kiến xây dựng một hệ thống nhận thức tình huống được điều khiển bởi AIthay vì những công cụ riêng biệt như hệ thống hiệp đồng hoặc phát hiện xung đột. Cuối cùng, dự án AISA sẽ đánh giá xem liệu việc chia sẻ cùng một kiểu nhận thức tình huống giữa kiểm soát viên không lưu và AI có cho phép nhóm AI và kiểm soát viên không lưu (KSVKL) đưa đến cùng một kết luận hay không khi đối mặt với các vấn đề. Cũng như, hai bên có thể giải thích lý do theo cách giống nhau hoặc tương tự nhau hay không sau khi đưa ra các quyết định như vậy.

Thách thức chính là phải tìm ra quy trình hợp tác tối ưu giữa con người – máy móc, và có thể xây dựng niềm tin vào việc đưa ra quyết định thông qua việc hợp tác giữa con người với AI. Yếu tố thúc đẩy quan trọng là phải xây dựng một nhóm thiết kế chung gồm các KSVKL với tư cách là các chuyên gia vận hành, các chuyên gia về Yếu tố con người và các nhà khoa học về Trí tuệ nhân tạo. Họ làm việc gắn kết chặt chẽ với nhau và áp dụng phương pháp kỹ thuật nhận thức.

Trong một thử nghiệm AISA sắp tới dự kiến được thực hiện từ tháng 11 năm 2021 đến tháng 1 năm 2022, các KSVKL hiện tại của Skyguide đến từ Trung tâm kiểm soát đường dài (ACC) Zurich và các chuyên gia về Yếu tố con người từ dự án AISA sẽ nghiên cứu các câu hỏi như:

Nhận thức tình huống của AI có so sánh được với Nhận thức tình huống của con người (KSVKL) không?

Liệu AISA có thể đóng góp vào nhóm Nhận thức tình huống với tư cách hỗ trợ cho KSVKL không?

AISA phản ứng với các tình huống mới như thế nào?

AISA có đủ mạnh không?

Các điều kiện cho tính khả dụng và những cải tiến xa hơn nếu chúng ta sử dụng AI như một giải pháp tiềm năng cho KSVKL là gì?

Bằng cách trả lời những câu hỏi trên, chúng ta cố gắng triển khai lộ trình AI do Cơ quan An toàn Hàng không của Liên minh Châu Âu (EASA) đặt ra, cũng như giải quyết một số thách thức liên quan đến độ tin cậy của AI.

Những phát hiện đó cũng sẽ dẫn đến việc hiện thực hóa tầm nhìn năm 2035 của Skyguide “Từ điều hành bay đến kiểm soát không lưu”, do đó:

AI sẽ cho phép tính tự động hóa cao hơn trong ATC thông qua việc được cung cấp các bản ghi về các chiến lược của người điều hành khi giải quyết xung đột. Do đó, AI có thể có khả năng xây dựng các đề xuất giải quyết để hỗ trợ KSVKL.

AI sẽ nâng cao tính hiệu quả trong điều hành bay bằng cách chuyển đổi đầu vào của KSVKL, và đưa vào hệ thống để tự động hóa (có thể bằng giọng nói, bằng cú nhấp chuột, v.v.).