人工智能在航空安全中的整合变得越来越重要，特别是随着空中交通的增长、人为错误问题的不断出现以及对飞行员需求的增加。虽然航空旅行仍然是最安全的交通方式之一，但最近发生的悲剧事件和众多紧急事件凸显了采取更先进安全措施的必要性。
人工智能在航空安全中的整合变得越来越重要，特别是随着空中交通的增长、人为错误问题的不断出现以及对飞行员需求的增加。虽然航空旅行仍然是最安全的交通方式之一，但最近发生的悲剧事件和众多紧急事件凸显了采取更先进安全措施的必要性。
上周美国一架陆军UH-60黑鹰直升机与一架美国航空公司客机在华盛顿特区里根国家机场着陆后不久在空中发生致命碰撞，震惊了航空业。
尽管有众多安全保护措施和多层监督，怎么会发生这样的悲剧事件？这次空中相撞是自2001年11月12日美国航空公司一架航班在纽约坠毁以来，美国本土发生的最致命的空难，机上260人全部遇难。
虽然空难调查正在进行中，可能需要几周或几个月的时间才能得出结论，但早期报告表明，坠机事件可能是人为错误造成的。空中交通管制和机组人员之间的潜在沟通不畅，以及未能正确识别和解决飞行路径冲突，都可能导致碰撞。
据报道，其他几起航空事故是由人为错误造成的。我们能减少航空中的人为因素吗？这真的能提高安全性吗？还是会带来新的风险？人工智能能否成为最大限度地降低这些风险和提高空中安全的关键？
尽管人们担心飞行员过于依赖自动驾驶系统，但人工智能在提高飞行安全方面仍有巨大潜力。人工智能技术可以帮助更早地识别潜在风险，支持更明智的决策，减轻飞行员的工作量，有助于在事故发生前预防事故。
麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）的研究人员开发了空中卫士（Air Guardian）系统作为主动副驾驶，结合了人类直觉和机器精度来提高安全性。与典型的自动驾驶系统不同，Air Guardian基于对注意力的理解。
飞行员经常不得不处理来自多个传感器的信息，尤其是在飞行的关键时刻。由于他们的注意力分散，人为错误的风险急剧增加。Air Guardian系统使用眼动追踪技术来更好地了解飞行员的注意力。这有助于计算机做出与飞行员正在做或打算做的事情相一致的更好决策。眼动追踪技术基于液体神经网络，该网络分析图像并解释飞行员注意力。该系统还根据情况的需求进行调整。
“我们方法的一个令人兴奋的特征是它的可辨性。”麻省理工学院CSAIL博士后Lianhao Yin说，他是一篇关于Air Guardian新论文的主要作者。“我们的合作层和整个端到端过程都可以训练。我们特别选择了因果连续深度神经网络模型，因为它在映射注意力方面具有动态特征。”
“另一个独特的方面是适应性。空中卫士系统不是僵化的；它可以根据情况的需要进行调整，确保人与机器之间的平衡伙伴关系。”
麻省理工学院的研究人员认为，Air Guardian可以在航空之外有更广泛的应用。它可用于提高汽车、无人机和机器人的安全性。
西南航空公司正在使用初创公司AIXI开发的人工智能工具为其800架飞机的机队进行“自动编码”维修。AI工具创建并分析差异数据库，并为车队提供维修或维护服务建议。
人工智能工具生成的数据可以帮助西南航空公司的工程师根据ATA代码或遇到的问题类型等各种因素轻松提取缺陷、维修或趋势的数据。西南航空公司对数百架波音737飞机进行了六年多的维护，已经对其进行了自动编码。传统上，这些过程将手动完成。将它们自动化有助于航空公司提高效率和安全性。
通用电气航空航天公司正在使用人工智能来监控其商用发动机，并收集数字见解，以确定任何可以提高质量的预测性维护措施。
“我们正在使用先进的人工智能（AI）和机器学习（ML）驱动的模型来增加可以更准确地监测的状况数量。这使我们能够在识别预防性维护建议方面提前60%，检测率提高45%，并在过去十年中将误报数量减少一半。”
人工智能在空中交通管理中也发挥着更大的作用，帮助管制员分析复杂的数据，以改善飞行调度、路线和交通流量，降低空中碰撞的风险，提高整体空域安全。
国际航空运输协会（IATA）和欧盟航空安全局（EASA）的报告强调了GPS干扰的急剧增加。为了提供更具弹性的导航解决方案，SandboxAQ的AQNav系统将人工智能与磁导航相结合，提供了一种替代定位系统，使其在GPS不可用的环境中非常有用。虽然测试已经成功，但该工具在商业采用之前仍需符合国际飞行标准。
其他几家公司和初创公司正在努力提高人工智能的能力，以增强航空安全。随着不断的创新和监管支持，人工智能对航空安全的影响在未来几年只会扩大。
来源 ：Ai时代前沿