SMART систем зөрчлийг урьдчилан таамаглах боломжтой ч боловсон хүчний цомхотгол, найдвартай ажиллагааны асуудал дагуулж байна.
АНУ-ын Холбооны нисэхийн захиргаа (FAA) SMART технологиор нислэгийн удирдагчдын хомсдолыг бууруулахыг зорьж байгаа ч хиймэл оюун ухааны үр ашиг бодит ажиллах хүчний хэрэгцээг бууруулна гэсэн баталгаа одоогоор алга. Түүнчлэн систем хүнийг шууд орлохгүй байсан ч үр ашгийг нь үндэслэн орон тоо танах эрсдэл бий. Тавдугаар сард FAA нислэгийн идэвхтэй удирдагчдын орон тооны зорилтоо 2024 оны 14,633 гэсэн төлөвлөгөөнөөс 12,563 болгон бууруулж, орчин үеийн орон тоо, хуваарийн загварыг үндэслэл болгожээ.
Шиаво SMART хөтөлбөрийг чухал дэвшил гэж үзэж, мөргөлдөх дөхсөн тохиолдол, зурвастай холбоотой зөрчил, саатал болон нислэгийн хоорондын зай алдагдах зэрэг асуудлыг бууруулах боломжтойг онцолсон. Эмбри-Риддлийн нисэхийн их сургуулийн нислэгийн хөдөлгөөний удирдлагын профессор Майкл Маккормик бүх нислэгийн замналыг тооцоолсноор болзошгүй зөрчлийг эрт илрүүлж, шийдвэрлэхэд шаардагдах хүчин чармайлтыг багасгаж болно гэжээ.
Гэвч нисэхийн салбарт шаардлагатай найдвартай түвшинд ажиллах систем бүтээх нь ихэнх тохиолдолд зөв үр дүн гаргадаг программ хийхээс өөр сорилт юм. Судлаачид сургалтыг урьдчилан хийж, бодит орчинд нэвтрүүлэхийн өмнө загварын жинг тогтоодог детерминист мэдрэлийн сүлжээг судалж байна. Ийм загварууд хийсвэр мэдээлэл зохиомлоор гаргахгүй ч сургалтад байгаагүй нөхцөлд гэнэтийн, аюултай үр дүн үзүүлж болохыг Collins Aerospace-ийн судлаач Даррен Коффер 2021 оны өгүүлэлдээ анхааруулжээ.
Хиймэл оюун ухаан нислэгийн хөдөлгөөнийг бодит цагт удирдах ажил эхэлбэл эхний ээлжид бие даасан нисэх төхөөрөмжид зориулсан агаарын бүсэд ашиглах төлөвтэй бөгөөд Маккормикийн үзэж буйгаар энэ нь дроны төвүүд, босоо хөөрөлт-бууулттай цахилгаан нисэх төхөөрөмжийн буудлын ойролцоох тусгай чиглэлүүд байж магадгүй. Ийм төхөөрөмж олноор хөдөлж эхлэхэд уламжлалт удирдлага үндэсний агаарын орон зайн системд хэт их ачаалал үүсгэж болзошгүй. Хүний шийдвэр гаргалттай болон хиймэл оюун ухаанд суурилсан системийг зэрэг ажиллуулбал гүйцэтгэлийг харьцуулах боломжтой ч кибер халдлага, хийсвэр алдаа, хүний хяналтгүйгээс анзаарагдахгүй өнгөрөх эрсдэл хэвээр байна.
Дэлгэрэнгүйг эх сурвалжаас харах
↓Эх сурвалжийг нээх ↓
Then there’s the question of whether SMART could worsen the chronic shortage of air traffic controllers. The FAA hopes that the technology lessens the shortage by requiring fewer workers; other industries, though, have yet to see AI-generated efficiencies actually materialize. Even if the software doesn’t directly replace humans, the efficiency could be used to justify a workforce reduction. In May, the FAA reduced its staffing target for active air traffic controllers from the 2024 goal of 14,633 down to 12,563, citing “modern staffing models and scheduling tools.”
Some are more optimistic than others. “I think the SMART program is an important improvement,” Schiavo says. “No one wants the current aviation environment with midairs, runway incursions, myriad near misses, delays, groundings, loss of separation, and long taxi or clearance wait times.”
Michael McCormick, a professor of air traffic management at Embry-Riddle Aeronautical University, also sees advantages to a predictive tool. “When you have the computing capability to look at the entire trajectory of the aircraft, you can see where the conflicts are going to be,” he says. “And the general axiom in air traffic control is that the sooner you know about a potential conflict, the less effort is required to resolve it.”
That sounds great, but building machines that do a good job most of the time is one thing; machines that can function at the level of reliability required by aviation is another. At present, researchers are focusing on so-called deterministic neural networks—models trained offline whose weights are frozen before being deployed in the real world. These can’t hallucinate, but they may harbor other risky failure modes. In a 2021 paper, Darren Cofer, a researcher at Collins Aerospace, pointed out that when such systems find themselves in situations they haven’t encountered before in training, they can generate “unexpected (and potentially dangerous) outputs.”
The stakes will be even higher when AI software starts making real-time air traffic control decisions, which will start in airspace devoted to autonomous aircraft. According to McCormick, that’ll most likely be select corridors near drone hubs and eVTOL vertiports. With swarms of robot aircraft zipping back and forth, things will be too hairy for human pilots and controllers. “The objective is not to use traditional air traffic control,” he says, “because it would overwhelm the national airspace system if it tried to handle that volume and complexity of airframes moving around.”
With two systems working side by side—one with human decisionmakers, the other with AI—we’ll have a real-time basis to compare the performance of both approaches. Any computer-based system can potentially be hacked; any AI system creative enough to ideate novel solutions could also hallucinate crucial details. Without a human in the loop, seemingly obvious mistakes might go unnoticed until it’s too late.
Let us know what you think about this article. Submit a letter to the editor at [emailprotected].
