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接棒“中国机长”,AI的航空英雄梦还需要什么?

发布时间:2019-11-30 17:50:22  |   来源:老矿网  |   人气:3995
安全,是民用航空领域的第一准则,也是选择飞机与航司的首要标准。ai上可带宇航员遨游太空,下可为无人机飞行运输保驾护航。在商业航空服务ai化的过程中,核心角色并不是与客户交互最多的航空公司。要知道,在诸

四川8633,成都打电话给你

“四川8633,成都打电话给你”

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我想许多学生在假期里见过这个“中国队长”,他们对这些电话之后的长时间沉默感到震惊。至少在我自己读完之后,那天我被劝阻不要登机,悄悄地买了一份意外保险。

安全是民航领域的首要标准,也是选择飞机和航空公司的首要标准。不管食物有多美味,乘务员有多漂亮,恐怕我们都会默默地把叉子放在心里。

关于人工智能在航空航天中的应用,我们已经进行了很多讨论。人工智能可以带宇航员进入太空,而人工智能可以护送无人驾驶飞行器飞行和运输。相比之下,神秘的民用航空技术还不够先进,心胸也不够宽广,它是如何利用人工智能让全世界数百万人每天往返于天空的呢?

今天,当我们进入机场时,我们已经可以看到上百种智能应用,如导航机器人、人脸识别安全检查、智能语音广播、自助行李检查等等。即使乘客可以在各种航空应用上提前知道某一航班的延误概率,他们也要依靠人工智能来整合数据资源来实现预测。

此外,自2014年以来,联合航空(United Airlines)等一些大型航空公司已经使用机器学习决策引擎向用户提供诸如优先入住和座位升级等个性化服务。

人工智能被许多行业视为生命线,长期以来一直是航空行业中一种微妙而无声的存在。以商业航空最为关注的安全问题为例,人工智能技术的应用研究从未停止。

在商业航空服务的人工智能过程中,核心角色不是与客户互动最多的航空公司。像机场和飞机制造商这样的核心角色。人工智能在航空安全中的价值与公众的认知相差甚远,不像航空公司的创新。

例如,飞机巡航自动化系统。早在人工智能普及之前,自动化系统就一直是商业航空的研究对象。使用各种机动性增强系统和传感器系统来自动调整操纵面和辅助飞机飞行已经非常成熟。正如空客副总裁艾亚当邦尼菲尔德所说,“由于我们的行业背景和过去解决自主系统问题的经验,我们对这些技术并不陌生。”

波音、空客和其他飞机制造商已经使用人工智能进一步增强无人驾驶能力,并减少飞行员操作所需的时间。空客的a350xwb是一架双引擎宽体飞机,拥有大约50,000个传感器,每天总共收集超过2.5tb的飞行和性能数据。借助相关的信息分析模型,机组人员可以投入更多的时间来处理总体策略,根据飞行条件在必要时控制飞机的控制特性,减轻飞行员的认知疲劳,提高安全性。

例如,跑道超限保护rops将自动计算飞机进近速度和重量,将算法模型与公布的跑道长度和当地天气进行比较,并计算最佳滑行路径或轨迹。如果出现不安全的情况,系统将自动广播,让飞行员更快地做出决定。

当然,解决安全问题的最好方法是绅士思考危险并做好准备,思考就是做好准备,做好准备就是没有危险。应该注意的是,在飞机事故的众多原因中,机械故障占20%以上,不包括地面维护人员的故障。引入人工智能系统后,这一切都可以得到很大程度的改善。

例如,传统的训练飞行员系统只能模拟几十种典型故障,而人工智能则用于实现飞机上所有系统软硬件的智能化,允许包括刹车、发电机、阀门、发动机和航空电子设备在内的设备实现自动检测和主动报警,使航空公司能够及时掌握和制定飞机维修策略,更好地跟踪和预防飞行安全、飞机性能和使用寿命,并实现高效维修。

位于硅谷的美国宇航局艾姆斯研究中心已经开发出了探测飞机异常和识别事故前兆的算法,从而发现飞行数据中的异常模式。

人工智能成为一个隐形的“安全副驾驶”可能在不久的将来成为现实。

除了飞机本身的改进,机场的升级与人工智能无关。

根据国际航空电信协会的研究内容,45%的机场计划在未来五年投资人工智能研发。我们看到的聊天机器人应用、自助面部检查、自动行李处理车和行李机器人也在海牙鹿特丹机场进行了测试。

在许多与安全密切相关的机场服务中,智能调度是最重要的。

2016年,上海虹桥机场塔台控制故障差点导致飞机坠毁。塔台控制器的工作强度和信息负荷过大,飞机起降过程的复杂性也很高。此外,机场不稳定的天气环境影响了航道的交通堵塞。一旦意外飞机突然插入,混乱和碰撞都是巨大的安全风险。因此,有必要将人工智能系统嵌入机场空中交通管制综合调度系统,通过深入学习技术进行识别和预测,准确计算交通流量,帮助管制人员实现高效调度。

目前,我国大中城市的许多机场都引入了智能建筑,如航空脑和智能民航。人工智能方法用于操作和优化停车位,以确保大客流的安全通行。

如果机场和飞机在乘客无法感知的地方是“人工智能”,那么人类机组人员在飞行过程中不可替代的本性是另一个让人们感觉到人工智能在航空业进展缓慢的原因。

不难发现聊天机器人和各种智能算法的应用都只能在地面上进行。即使是高度自动化的飞机巡航系统也必须有一名或多名机长指挥。也许原因是空气中的容错率太低。

一方面,航空服务和决策需要高度的即时性和灵活性,人工智能空乘人员无法应付如此困难的任务。

2015年,语音助理微软冰(Microsoft Ice)曾登上东方航空公司的一架飞机,通过社交平台与空中的其他人交谈,以“替换”空姐回答乘客问题。然而,虽然“微软冰”多年来已经学习了中国近7亿网民积累的2000万真实有趣的语料库,但它想处理空中的特殊情况,更不用说在失败的情况下安抚100名乘客的恐慌了。我担心,如果这个机器人和一个哭泣的婴儿在一起,它的表现不会像人类空姐那样好。

此外,航空事故很少是由一个错误引起的。诱因通常很复杂,将控制权转移到自治系统的风险很大。因此,机器学习只能扮演一些飞行员的角色。

在此之前,瑞典曾见过一次“幽灵飞行”,一架飞机在空中以自治状态不停地盘旋。所有乘客和副驾驶都失去了知觉,当燃料耗尽时,他们不得不等待飞机坠毁。第一架波音737-max8坠毁是因为飞机的自动驾驶系统一直降低机头,而飞行员一直试图手动抬起机头。最终,它没能纠正错误,导致飞机坠毁。

总之,人工智能算法对于空域条件的复杂判断和调度远未达到人的精确操作水平。

那么,让人工智能做一些辅助工作可以吗?

我们知道空中交通管制(atc)通信对所有航班都至关重要。然而,许多对话都带有浓重的口音,这使得飞行员和控制人员很难相互理解。相对成熟的nlp语音翻译技术能用于识别吗?

至少目前,理解空中交通对话对人工智能来说仍然是一项非常困难的任务。由于驾驶舱内的空中广播,甚至手机通话环境都非常嘈杂,通话速度仍然非常快,而且在特定领域词汇丰富,一些语料库不足的方言或口音无法被机器清晰识别。我们很难想象如果8633听不懂空中“成都呼唤你”的叫声会发生什么...

目前,为了解决这个问题,空客一直在人工智能体育馆比赛中不断寻求解决方案。然而,从目前的进展来看,语音辅助仍处于不成熟的探索阶段。似乎对人类飞行员的耳朵更好。

当然,还有另一种情况,显然是人工智能,但它发生的不是人工智能。

随着人工智能在商业航空领域的引入,大量用户数据也将面临保密的风险。在此之前,阿联酋航空已经向第三方服务提供商泄露了客户详细信息,如姓名、电子邮件、行程、电话号码甚至护照号码。获得这些私人数据的公司包括boxever、facebook和谷歌。

然而,大多数航空公司和机场都引入了基于计算机视觉的各种服务,部署了人脸识别等设备,隐私和安全法规及政策含糊不清,或许推迟人工智能在非关键区域的着陆也不是一件坏事。

电影结束时,管理中心的经理抬头看着蓝天说,此时此刻,有50万人在蓝天上飞翔。我们可以看到,飞行仍然是专业人员和自然风险之间的勇敢游戏。当然,人工智能的无声渗透让一切都充满了新的变量。

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