Skip to main content
European Commission logo
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS
CORDIS Web 30th anniversary CORDIS Web 30th anniversary

Article Category

Article available in the following languages:

Inteligentna i godna zaufania automatyzacja europejskiego lotnictwa

Dzięki sztucznej inteligencji możliwe jest tworzenie narzędzi uczących się samodzielnie i opracowujących rozwiązania złożonych problemów, które pojawiają się w różnych branżach. Lotnictwo nie jest tutaj wyjątkiem.

Sztuczna inteligencja (SI) jest znana jako koncepcja od ponad 60 lat, ale dopiero w ostatnich latach stała się technologią transformacyjną dzięki zwiększeniu mocy obliczeniowej i dostępności danych oraz coraz większym sieciom urządzeń. W lotnictwie wykorzystuje się potencjał SI i jej podzbiorów, takich jak uczenie maszynowe i głębokie uczenie, w celu opracowywania inteligentnych narzędzi do konserwacji, projektowania i prognozowania oraz aplikacji usprawniających procesy biznesowe, łańcuchy dostaw oraz obsługę klienta. Przy pomocy SI można udoskonalić i rozwinąć wiele procesów stosowanych przy zarządzaniu ruchem lotniczym (ang. air traffic management, ATM). W lotnictwie i ATM można wykorzystać SI oraz zaawansowaną automatyzację przy powtarzalnych procedurach generujących ogromne ilości danych, aby poprawić wydajność operacji i pozwolić pracownikom skupić się na zadaniach istotnych dla bezpieczeństwa. Cyfrowi asystenci mogą analizować ogromne ilości danych archiwalnych z użyciem uczenia maszynowego, aby wspierać kontrolerów w podejmowaniu jak najlepszych decyzji. Dzięki zautomatyzowanym platformom linie lotnicze mogą określać czas przydzielony na start lub lądowanie bez ujawniania danych dotyczących cen, które są wrażliwe z handlowego punktu widzenia. Lepsze zrozumienie doświadczeń pasażerów doprowadzi natomiast do połączenia wszystkich etapów podróży multimodalnych. Wraz ze wzrostem wykorzystania SI w różnych dziedzinach przemysłu nasuwają się poważne pytania natury etycznej. Lotnictwo ma kluczowe znaczenie dla bezpieczeństwa i jest skoncentrowane na człowieku, dlatego ważne jest, aby stosowane rozwiązania SI były zrozumiałe i godne zaufania. Etyczne podejście do SI ma zasadnicze znaczenie dla wzmocnienia zaufania obywateli do rozwoju cyfrowego i budowania przewagi konkurencyjnej przez przedsiębiorstwa europejskie. Wspólne Przedsięwzięcie SESAR 3 jest zinstytucjonalizowanym partnerstwem europejskim organizacji sektora prywatnego i publicznego, które powstało w celu przyspieszenia badań i innowacji dotyczących cyfrowej europejskiej przestrzeni powietrznej. Umożliwia ono rozwój rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji w lotnictwie i ATM poprzez badania, w wyniku których tworzone są innowacyjne, przejrzyste i godne zaufania rozwiązania wspierające pracowników sektora lotniczego. W niniejszym wydaniu broszury Results Pack przedstawiamy 15 nowatorskich projektów finansowanych ze środków Unii Europejskiej w ramach Wspólnego Przedsięwzięcia SESAR 3. Opisane projekty dotyczą wszystkich faz lotu – od planowania strategicznego i przedtaktycznego po operacje taktyczne. Wsparcie ze strony prywatnych i publicznych pomiotów umożliwiło zastosowanie uczenia maszynowego, głębokiego uczenia i analizy dużych zbiorów danych, dzięki czemu istniejące systemy i procedury są udoskonalane, stają się bardziej skalowalne, zrównoważone ekonomicznie, przyjazne środowisku i odporne. W projektach IMHOTEP i TRANSIT przyjęto perspektywę skoncentrowaną na pasażerze i pracowano nad przekształcaniem lotnisk w multimodalne węzły transportowe, natomiast celem projektów AICHAIN, SIMBAD i SlotMachine jest przewidywanie oraz unikanie opóźnień i łagodzenie ich skutków. Zaufanie do rozwiązań SI jest kluczowe dla ich wdrożenia w przemyśle. Zespoły projektów ARTIMATION, FARO, MAHALO oraz TAPAS koncentrują się na zapewnianiu większej przejrzystości i odporności zautomatyzowanych systemów ATM. W ramach projektów ALARM i ISOBAR opracowywane są rozwiązania umożliwiające zmniejszenie zakłóceń związanych z systemami pogodowymi i odpowiednie reagowanie na zagrożenia pojawiające się w powietrzu. Badacze biorący udział w projektach AISA i HAAWAII pracują nad stworzeniem asystentów SI mogących wspierać kierowników ruchu lotniczego, a naukowcy z zespołu SafeOPS badają, w jaki sposób dane generowane przez SI można w najlepszy sposób zintegrować z przepływami pracy w lotnictwie. Uczestnicy projektu SINAPSE badają z kolei rozwiązania SI chroniące komunikację w ruchu lotniczym przed cyberatakami.

Wyniki w skrócie
Transport i mobilność
Właściwe miejsce dla automatyzacji w systemach kontroli ruchu lotniczego
Transport i mobilność icon

7 Października 2022

Wyniki w skrócie
Transport i mobilność
Multimodalna mobilność ukierunkowana na pasażera
Transport i mobilność icon

7 Października 2022

Wyniki w skrócie
Transport i mobilność
Budowanie zaufania do SI służącej do zarządzania ruchem lotniczym
Transport i mobilność icon

7 Października 2022

Wyniki w skrócie
Transport i mobilność
Obniżenie kosztów (i zmniejszenie opóźnień) na lotniskach dzięki predykcyjnej SI
Transport i mobilność icon

7 Października 2022

Wyniki w skrócie
Transport i mobilność
SI ocenia bezpieczeństwo i odporność zmian systemów zarządzania ruchem lotniczym
Transport i mobilność icon

7 Października 2022

Wyniki w skrócie
Transport i mobilność
Nowe oprogramowanie SI chroni systemy lotnicze przed cyberatakami
Transport i mobilność icon

7 Października 2022

Wyniki w skrócie
Transport i mobilność
Modele oparte na SI pomagają kierownikom ruchu lotniczego przetrwać silne burze
Transport i mobilność icon

7 Października 2022

Wyniki w skrócie
Transport i mobilność
Udoskonalona technologia automatycznego rozpoznawania mowy w kontroli ruchu lotniczego
Transport i mobilność icon

7 Października 2022

Wyniki w skrócie
Transport i mobilność
Sztuczna inteligencja pozwoli połączyć wszystkie etapy podróży
Transport i mobilność icon

7 Października 2022

Wyniki w skrócie
Transport i mobilność
Predykcyjne uczenie maszynowe w zarządzaniu ruchem lotniczym
Transport i mobilność icon

7 Października 2022

Wyniki w skrócie
Transport i mobilność
Metody uczenia maszynowego pomagają w modelowaniu ruchu na zatłoczonym europejskim niebie
Transport i mobilność icon

7 Października 2022

Wyniki w skrócie
Transport i mobilność
Wyjaśnialna sztuczna inteligencja zwiększa zaufanie do oprogramowania zarządzającego ruchem lotniczym
Transport i mobilność icon

7 Października 2022

Wyniki w skrócie
Transport i mobilność
Asystent SI pomaga kontrolerom ruchu utrzymywać świadomość obecnej sytuacji
Transport i mobilność icon

7 Października 2022

Wyniki w skrócie
Transport i mobilność
Sztuczna inteligencja planuje bezpieczną trasę w niebezpiecznych przestworzach
Transport i mobilność icon

7 Października 2022

Wyniki w skrócie
Transport i mobilność
Wykorzystanie sztucznej inteligencji przy przydzielaniu lotów pozwala obniżyć koszty i ograniczyć opóźnienia
Transport i mobilność icon

7 Października 2022