ОПТИМИЗАЦИЯ МАРШРУТОВ: ИСПОЛЬЗОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ВОЗДУШНЫМ ДВИЖЕНИЕМ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ROUTE OPTIMIZATION: USING MACHINE LEARNING ALGORITHMS FOR AIR TRAFFIC MANAGEMENT IN THE RUSSIAN FEDERATION

Orakbai Bisengaliev

cadet, Branch of the Military Educational and Scientific Center of the Air Force Academy named after Professor N.E. Zhukovsky and Yu.A. Gagarin

Russia, Chelyabinsk

Aleksei Medvedev

scientific supervisor, candidate of technical sciences of assistant professor, Branch of the Military Educational and Scientific Center of the Air Force Academy named after Professor N.E. Zhukovsky and Yu.A. Gagarin,

Russia, Chelyabinsk

АННОТАЦИЯ

В данной статье рассматривается применение алгоритмов машинного обучения для оптимизации маршрутов в управлении воздушным движением (УВД) в Российской Федерации. Учитывая растущий объем воздушного трафика и необходимость повышения эффективности работы авиационных систем, использование современных технологий становится особенно актуальным. Приводятся реальные примеры внедрения таких технологий в России, а также обсуждаются преимущества и вызовы, с которыми сталкиваются организации при их реализации.

ABSTRACT

This article discusses the application of machine learning algorithms for route optimization in air traffic control (ATC) in the Russian Federation. Given the growing volume of air traffic and the need to improve the efficiency of aviation systems, the use of modern technologies is becoming especially relevant. Real examples of the implementation of such technologies in Russia are given, and the benefits and challenges that organizations face when implementing them are discussed.

Ключевые слова: управление воздушным движением, потоки воздушного движения, машинное обучение, эффективность.

Keywords: air traffic management, air traffic flows, machine learning, efficiency.

Управление воздушным движением является критически важной частью авиационной инфраструктуры, обеспечивающей безопасность и эффективность полетов. В условиях увеличения числа рейсов и сложности воздушного пространства традиционные методы УВД становятся недостаточно эффективными. Алгоритмы машинного обучения предлагают новые подходы к анализу данных и оптимизации маршрутов, позволяя сократить время в пути, снизить затраты на топливо и минимизировать задержки.

Итак, рассмотрим текущие методы управления воздушным движением. Традиционно управление воздушным движением основывается на фиксированных маршрутах и радиолокации. Говоря о фиксированных маршрутах, нужно понимать определенные заранее пути для самолетов, которые могут быть неэффективными в условиях изменяющейся ситуации. Вторым элементом является радиолокация, подразумевающая использование радиолокационных систем для отслеживания местоположения самолетов. Однако это не всегда дает полную картину загруженности воздушного пространства. Все это говорит об одном, что с ростом авиаперевозок становится очевидной необходимость применения более гибких и адаптивных решений.

Решением этой проблемы могут стать алгоритмы машинного обучения.  К этим алгоритмам можно отнести следующие модели:

• Нейронные сети — это модели, способные выявлять сложные зависимости в данных.
• Деревья решений — это простые и понятные алгоритмы, которые помогают принимать решения на основе заданных условий.
• Алгоритмы кластеризации — это методы группировки данных, которые могут помочь в анализе трафика и выявлении паттернов.

Все они находят свое применение в различных областях, включая финансы, медицину и транспорт. Их способность анализировать большие объемы данных делает их особенно полезными для задач, связанных с прогнозированием и оптимизацией.

Методы оптимизации маршрутов в России уже реализуются в различных проектах по применению машинного обучения в управлении воздушным движением. Рассмотрим их подробнее:

1. Проект "Умный аэропорт" в Шереметьево.

В этом проекте используются алгоритмы анализа больших данных для мониторинга загруженности воздушного пространства. Система учитывает различные факторы: погодные условия, технические параметры самолетов и текущую загруженность аэропорта. Результатом является оптимизация маршрутов, что позволяет сократить время ожидания на взлет и улучшить общую эффективность работы аэропорта.

2. Система "Аэронавигация".

Эта система разрабатывает алгоритмы предсказательной аналитики, которые используют исторические данные о полетах. Диспетчеры могут принимать более обоснованные решения о маршрутизации, что приводит к снижению времени ожидания и уменьшению задержек.

Кейс-стадии, по применению машинного обучения. Авиакомпания "Аэрофлот" использует алгоритмы машинного обучения для анализа данных о полетах. Внедрение системы предсказательной аналитики позволяет компании заранее информировать пассажиров о возможных задержках. В ней используются данные о погоде и загруженности аэропортов для оптимизации расписания рейсов. Проект по интеграции с системой ГЛОНАСС позволяет отслеживать местоположение самолетов в реальном времени. Алгоритмы машинного обучения анализируют данные о местоположении, что помогает избегать пробок в воздухе и улучшает безопасность полетов.

Исходя из этого, преимуществами использования машинного обучения являются:

• Повышение точности прогнозирования. Алгоритмы могут учитывать множество факторов и делать более точные прогнозы.
• Снижение затрат на топливо. Оптимизация маршрутов позволяет сократить расстояние и время полета, что приводит к экономии топлива.
• Уменьшение задержек. Более эффективное управление трафиком способствует снижению числа задержек рейсов.

Однако существуют определенные трудности в реализации методов машинного обученя:

• Необходимость в обучении персонала. Для успешной реализации новых технологий требуется обучение диспетчеров и технического персонала.
• Интеграция с существующими системами. Новые решения должны быть совместимы с уже действующими системами УВД.
• Проблемы с качеством данных. Для работы алгоритмов необходимы высококачественные данные, что может быть проблемой в некоторых случаях.

Подводя итог можно выделить, что оптимизация маршрутов с помощью алгоритмов машинного обучения представляет собой важный шаг к повышению эффективности управления воздушным движением в Российской Федерации. Примеры успешных проектов показывают потенциал этих технологий для улучшения работы авиационной инфраструктуры. Будущее УВД будет зависеть от дальнейшего развития технологий и их интеграции в существующие системы.

Список литературы:

1. Сидоров, И. А., Петрова, Е. Н. (2020). Применение машинного обучения в управлении воздушным движением. Журнал авиационного транспорта, 45(3), 12-20.
2. Иванов, А. В., Смирнов, Д. И. (2021). Инновационные технологии в авиации: от традиционных методов к искусственному интеллекту. Транспортная наука, 37(2), 45-58.
3. Кузнецов, О. Ю., Лебедев, С. А. (2019). Оптимизация маршрутов с использованием алгоритмов машинного обучения. Авиационные технологии, 29(1), 78-85.
4. Фролова, Н. В. (2022). Анализ данных в управлении воздушным движением: современные подходы. Научный журнал по транспорту, 50(4), 33-41.