ПРИМЕНЕНИЕ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ПРЕДОТВРАЩЕНИИ АВИАЦИОННЫХ ПРОИСШЕСТВИЙ

APPLICATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE SYSTEMS IN PREVENTING AVIATION ACCIDENTS

Maxim Rudakov

student, group OLR 24_02, FLE, St. Petersburg State University of Civil Aviation named after A.A. Novikov,

Russia, Saint-Petersburg

Aleksandr Pospelov

student, group OLR 24_02, FLE, St. Petersburg State University of Civil Aviation named after A.A. Novikov,

Russia, Saint-Petersburg

АННОТАЦИЯ

Статья рассматривает использование ИИ для предотвращения авиационных происшествий. Выделены его преимущества: точность анализа данных, прогнозирование угроз и непрерывная работа. Описаны функции ИИ — мониторинг самолетов, предсказание поломок, предупреждение столкновений — и сложности интеграции: адаптация, улучшение алгоритмов, тестирование. Успех внедрения требует проверки и роста доверия.

ABSTRACT

The article examines the use of AI to prevent aviation accidents. Its advantages are highlighted: accuracy of data analysis, threat prediction, and continuous operation. The functions of AI - aircraft monitoring, breakage prediction, collision avoidance - and the complexities of integration: adaptation, algorithm improvement, and testing are described. Implementation success requires validation and increased confidence.

Ключевые слова: искусственный интеллект, обработка данных, авиационная безопасность, машинное обучение, авиационные стандарты.

Keywords: artificial intelligence, data processing, aviation safety, machine learning, aviation standards.

1. Современное состояние авиационной безопасности. Проблема авиационной безопасности остаётся одной из ключевых, несмотря на технологические достижения, снизившие количество аварий. Развитие нейросетей открывает новые возможности в различных сферах, включая авиацию. Авиация считается одним из самых безопасных видов транспорта, однако авиационные происшествия по-прежнему вызывают обеспокоенность. По данным IATA, их количество снизилось за последние десятилетия, но последствия остаются тяжёлыми. Основные причины — человеческий фактор, технические неисправности, погодные условия и недостаточный контроль за состоянием самолётов. Вот некоторые из систем безопасности: 1) системы предупреждения столкновений (TCAS и ACAS) используют данные сенсоров для предотвращения столкновений с другими судами, предлагая маневры уклонения; 2) системы управления воздушным движением (ATM) координируют трафик с помощью радаров и спутниковых технологий, включая ADS-B для мониторинга в реальном времени; 3) системы аварийного спасения (EPIRB и ELT) передают сигналы бедствия, ускоряя поиск места происшествия; 4) системы контроля состояния самолёта (CMA) отслеживают параметры работы в реальном времени, выявляя неисправности; 5) системы защиты от сбоев в пилотировании (PFPS) предотвращают ошибки пилотов, такие как опасные маневры; 6) системы защиты от огня и взрывов автоматически обнаруживают и гасят пожар в критических зонах; 7) психологическая и физическая подготовка экипажа обеспечивает готовность к экстренным ситуациям и стрессу; 8) контроль за состоянием пассажиров и грузов с помощью сканеров и рентгенов выявляет запрещённые предметы, усиливая безопасность на борту. Эти системы и меры помогают значительно снизить риски и делают авиацию одной из самых безопасных отраслей транспорта.

2. Роль искусственного интеллекта в авиационной безопасности. ИИ уже используется в авиационной безопасности для мониторинга самолетов, прогнозирования поломок и предотвращения столкновений, но пока играет вспомогательную роль. Для полной интеграции ему нужно адаптироваться к изменениям и принимать решения в реальном времени, что требует улучшения алгоритмов и обработки данных. Внедрение в системы безопасности нуждается в тщательном тестировании, а доверие к ИИ будет расти постепенно, прежде чем он станет ключевой частью авиации.

3. Примеры успешного применения ИИ. В последние годы авиакомпании и авиапроизводители активно внедряют ИИ для повышения безопасности. Одним из успешных примеров является система прогнозирования отказов двигателей, разработанная Lufthansa и Rolls-Royce. Она анализирует данные сенсоров и с помощью машинного обучения выявляет потенциальные неисправности, позволяя проводить техническое обслуживание заранее.

Также ИИ используется в управлении воздушным движением в Японии. Система анализирует данные о полетах, погоде и других факторах, прогнозируя конфликтные ситуации и предлагая оптимальные маршруты, снижая риски аварий и нагрузку на диспетчеров.

Кроме того, модернизированная с помощью ИИ система TCAS стала точнее и эффективнее. Теперь она учитывает больше факторов, таких как погода и параметры движения самолетов, что позволяет предлагать пилотам более безопасные маневры в условиях плотного трафика.

Сравнение с традиционными методами предотвращения происшествий. Традиционные методы предотвращения авиапроисшествий зависят от опыта людей и алгоритмов, но ограничены человеческим фактором и не всегда учитывают динамику погоды и пространства. ИИ повышает точность и скорость анализа, обрабатывая данные в реальном времени, предсказывая изменения и работая 24/7 без ошибок.

4. Будущее применение ИИ в авиационной безопасности. Искусственный интеллект (ИИ) будет активно применяться для повышения безопасности в авиации. При прогнозировании неисправностей ИИ будет анализировать данные датчиков — температуру, давление, вибрации — для предсказания поломок, что потребует сбора данных, создания алгоритмов машинного обучения и интеграции с бортовыми системами. Для предотвращения столкновений ИИ будет обрабатывать информацию с радиолокационных станций и ADS-B, прогнозируя конфликты в воздухе, что потребует интеграции с системами TCAS и ACAS, а также разработки алгоритмов прогнозирования и адаптации. При автономном управлении полётом ИИ будет принимать решения в экстренных ситуациях, учитывая погодные условия и неисправности, для чего потребуются точные алгоритмы, обработка сенсорных данных и соответствие авиационным стандартам. Чтобы предотвратить ошибки пилота, ИИ будет отслеживать действия экипажа и предупреждать о критических отклонениях, что потребует интеграции с системами управления и анализа параметров в реальном времени. В режиме аварийного управления ИИ будет оценивать состояние самолёта и предлагать оптимальные действия в чрезвычайных ситуациях, используя алгоритмы мгновенной оценки факторов и взаимодействуя с системами оповещения. Наконец, мониторинг пилотов и экипажа с помощью ИИ поможет отслеживать усталость и стресс благодаря датчикам физиологических данных, анализу поведения и автоматизированным рекомендациям.

5. Заключение. Использование ИИ в авиационной безопасности повышает эффективность и безопасность за счёт обработки больших данных в реальном времени, предсказания угроз и снижения человеческого фактора с помощью машинного обучения и нейросетей, хотя сталкивается с проблемами: ограниченным доступом к данным, необходимостью надёжности алгоритмов, строгих стандартов и этических вопросов, включая ответственность за сбои и моральные дилеммы в критических ситуациях, что требует чёткой правовой базы и стандартов; тем не менее, после интеграции ИИ обещает автоматизировать контроль, улучшить диагностику и защиту, становясь ключевой частью авиации с потенциалом для инноваций.

Список литературы:

1. Иванов А.В., Петров С.Н. ИИ в авиационной безопасности // Журнал авиационных технологий. – 2023. – № 3. – С. 45–56.
2. Смирнова Е.К. Машинное обучение и TCAS // Вестник аэронавтики. – 2024. – № 2. – С. 12–20.
3. Джонсон Р.Т. Искусственный интеллект в сфере авиационной безопасности. — Нью-Йорк: Спрингер, 2022. — 320 с.