ВНЕДРЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ОРГАНИЗАЦИЮ И ПЛАНИРОВАНИЕ УПРАВЛЕНИЯ ВОЗДУШНЫМ ДВИЖЕНИЕМ

IMPLEMENTATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN THE ORGANIZATION AND PLANNING OF AIR TRAFFIC CONTROL

Ruseckii Alexander Leonidovich

Student, Department of Linguistics and International Communications, South Ural State University of Humanities and Pedagogy,

Russia, Chelyabinsk

Maryankin Pavel Antonovich

Student, Department of Linguistics and International Communications, South Ural State University of Humanities and Pedagogy,

Russia, Chelyabinsk

Miroshkin Viktor Nikolaevich

Scientific supervisor, applicant, Department of Training Teachers of Vocational Education and Subject Methods,  South Ural State University of Humanities and Pedagogy,

Russia, Chelyabinsk

АННОТАЦИЯ

В данной статье рассматриваются актуальные мировые практики применения искусственного интеллекта в управление воздушным движением, включая прогнозирование трафика, автоматизированное планирование маршрутов, предотвращение конфликтов и адаптивное управление воздушным пространством. Особое внимание уделяется примерам из опыта применения в разных странах, демонстрирующим успешное снижение задержек, оптимизацию логистики и повышение безопасности.

 Современные вызовы авиационной отрасли, такие как рост трафика, ограниченная пропускная способность воздушного пространства и остаточные методы управления, требуют инновационных решений, а в свою очередь внедрение искусственного интеллекта в организацию и планирование управления воздушным движением открывает новые возможности для повышения эффективности, безопасности и экономичности авиаперевозок.

ABSTRACT

This article examines current global practices in the application of artificial intelligence in air traffic control, including traffic forecasting, automated route planning, conflict prevention, and adaptive airspace management. Special attention is paid to examples from the experience of application in different countries, demonstrating successful reduction of delays, optimization of logistics and improvement of security. Modern challenges of the aviation industry, such as increased traffic, limited airspace capacity and rudimentary management methods, require innovative solutions, and in particular In turn, the introduction of artificial intelligence into the organization and planning of air traffic control opens up new opportunities for improving the efficiency, safety and economy of air transportation.

Ключевые слова: искусственный интеллект, управление воздушным движением, оптимизация маршрутов, безопасность полетов.

Keywords: artificial intelligence, air traffic control, route optimization, flight safety.

Искусственный интеллект представляет собой технологию, которая позволяет машинам выполнять задачи, для решения которых необходимо привлечение человеческого интеллекта: распознавать речь, анализировать изображения, писать тексты и самостоятельно принимать решения. Создание систем искусственного интеллекта нацелено на автоматизацию рутинных операций, повышение точности процессов и оптимизацию ресурсов. Широкое применение искусственного интеллекта объясняется рядом факторов, которые делают эту технологию универсальной, адаптивной и востребованной. В настоящее время искусственный интеллект применяется в различных сферах деятельности человека и в том числе в управлении воздушным движением.

Воздушный транспорт остаётся одной из самых динамично развивающихся сфер мировой экономики, обеспечивая перемещение миллионов пассажиров и грузов ежедневно. Однако вместе с ростом интенсивности воздушных перевозок усиливаются и вызовы: перегруженные аэропорты, задержки рейсов, ограниченные воздушные коридоры, человеческий фактор в управлении полётами. Целью данной статьи является рассмотрение внедрения искусственного интеллекта в систему управления воздушным движением. Искусственный интеллект способен анализировать огромные массивы данных в реальном времени, предсказывать развитие ситуации в воздушном пространстве и предлагать оптимальные решения. В результате авиакомпании могут снизить издержки, аэропорты повысить пропускную способность, а пассажиры будут экономить на перелетах за счёт сокращения издержек и повышения безопасности полётов.

Нужно отметить, что в настоящее время, люди с недоверием относятся к такого рода вещам, но, с другой стороны, никто не отменял влияние человеческого фактора, который в подавляющем большинстве случаев является причиной авиакатастроф.

Сейчас автоматизированные системы УВД располагают широким инструментарием для поддержки принятия решений диспетчером. Однако при сохранении уверенных темпов роста количества полетов в ближайшем будущем этих инструментов окажется недостаточно. Известно к чему приводит дисбаланс в пропускной способности - к зонам ожидания, задержкам, соответственно, к большему расходу топлива, далее - к критике со стороны авиакомпаний и недовольству пассажиров. Центральным звеном системы УВД является человек – диспетчер.

Пропускная способность сектора УВД, помимо инфраструктурных ограничений, также ограничена психофизиологическими возможностями диспетчеров. В целях обеспечения безопасности полетов превышение заявленной пропускной способности недопустимо, так как резко повышается вероятность ошибочных действий диспетчеров, а это уже реальная угроза безопасности полетов [4].

В настоящее время некоторые страны применяют ИИ в управлении воздушным движением:

1. SESAR и Eurocontrol (Европа)

Европейская программа SESAR (Single European Sky ATM Research) активно внедряет ИИ для управления воздушным пространством. Одно из решений — прогноз загрузки аэропортов и оптимизация слотов. По данным Eurocontrol, использование ИИ уже позволило сократить количество задержек в европейских аэропортах до 15%, а также снизить среднее время отклонения рейсов.

2. NASA и FAA (США)

В США в рамках сотрудничества NASA и Федерального авиационного управления (FAA) разрабатываются AI-системы для прогнозирования погодных условий и их влияния на полёты. Программа ATD-2 (Airspace Technology Demonstration-2) показала, что алгоритмы могут оптимизировать время руления и взлёта самолётов. В одном только аэропорту Шарлотт (Северная Каролина) удалось сократить задержки на рулёжных дорожках на 916 часов за год, что эквивалентно миллионам долларов экономии топлива.

3. Китай: интеллектуальное управление воздушными потоками

Китайская гражданская авиация использует ИИ для обработки данных о метеоусловиях и плотности трафика. В Пекине внедрена система прогнозирования загрузки воздушного пространства, которая позволяет диспетчерам заранее перераспределять маршруты. Это особенно важно с учётом бурного роста авиаперевозок в регионе.

4. Израиль: предотвращение конфликтных ситуаций

Израильская компания CivDrone совместно с авиационными властями разработала систему на базе ИИ, которая анализирует полётные траектории и заранее выявляет потенциальные конфликты. Это позволяет предотвращать инциденты и снижать нагрузку на диспетчеров [2].

Преимуществом применения искусственного интеллекта в УВД:

1. Прогнозирование трафика и оптимизация маршрутов ИИ анализируют метеоданные, состояние воздушных коридоров, загруженность аэропортов и движение сотен воздушных судов одновременно. На основе машинного обучения строятся прогнозы загрузки на ближайшие часы и дни. Алгоритмы подбирают наиболее рациональные маршруты, минимизируя расход топлива и время полёта.
2. Сокращение задержек. Задержки часто вызваны неблагоприятными погодными условиями, перегруженностью аэропортов или пересечением маршрутов. ИИ помогает диспетчерам и авиакомпаниям предложить временное изменение эшелона полёта или небольшое отклонение маршрута, чтобы избежать пробок в небе.
3. Автоматизация управления воздушными потоками. Диспетчеры управляют движением вручную, опираясь на опыт и инструкции. ИИ становится их "вторым пилотом", предлагая варианты оптимизации. В ряде случаев алгоритмы могут самостоятельно принимать решения о регулировании потоков, передавая диспетчеру только итоговые рекомендации.
4. Улучшение безопасности ИИ способен анализировать потенциальные риски столкновений или опасного сближения воздушных судов гораздо быстрее человека. Системы оповещают диспетчеров заранее, предоставляя им дополнительное время для корректировки маршрутов.
5. Адаптивное планирование в реальном времени Одним из главных преимуществ ИИ является способность быстро перестраивать планы при изменении условий — от внезапных гроз до технических неисправностей самолётов. Если традиционные методы планирования требуют длительной координации, то искусственный интеллект способен пересчитать десятки альтернативных сценариев за секунды и предложить оптимальный вариант.

Это делает воздушное движение более гибким и устойчивым к неожиданным обстоятельствам [3].

Недостатки применения искусственного интеллекта в УВД:

1. Ошибки в алгоритмах. Алгоритмы учитывают информацию и статические данные, но могут возникнуть нестандартные ситуации, когда эти факторы неправильные и если ИИ сталкивается с такой ситуацией, то скорее всего он примет неправильное решение.
2. Зависимость от технического оборудования. Для работы систем ИИ необходимо сложное и надежное оборудование, которое собирает данные, обрабатывает информацию и принимает решение. Если это оборудование перестает работать, то надежность систем ИИ ставятся под вопросом.
3. Подверженность кибератакам. Использование ИИ подвергает воздействию неблагоприятных факторов таких как несанкционированный доступ или взлом систем ИИ. Это в свою очередь может иметь серьезные последствия, включая потенциальный захват управления воздушным движением.
4. Необходимость учета человеческого фактора. ИИ на данном этапе своего развития не способен полностью заменить авиадиспетчера, особенно в ситуациях, где возникают нестандартные события, опыт и интуиция человека может играть важную роль.
5. Проблема алгоритмической прозрачности. Использование для принятия решений системами ИИ вероятностных оценок и невозможность в ряде случаев полного объяснения принятого решения [5].

Перспективы применения технологий из области искусственного интеллекта прослеживаются в первую очередь в следующем:

• обработка и анализ информации - сбор, обработка и анализ любой имеющейся информации (аэронавигационная информация, метеорологическая информация, данные систем наблюдения о движении ВС по аэродрому и местоположении ВС в полете, причины задержек времени вылета, скорости ВС, графики работы диспетчеров УВД, даже их квалификация, навыки и прочее). В дальнейшем можно использовать эти ретроспективные данные для качественного улучшения процессов ОрВД;
• оптимизация структуры воздушного пространства. Применение методов предиктивной аналитики позволит создать гибкую структуру воздушного пространства, максимально адаптирующуюся под реальные потоки ВС;
• поддержка принятия решений на более качественном уровне с учетом большего количества факторов и прошлого успешного опыта;
• увеличение пропускной способности по большей части за счет снижения нагрузки на диспетчера УВД путем сокращения времени на принятие решения и оптимизации структуры воздушного пространства;
• оптимизация маршрутов полетов в соответствии с заявленными бизнес-траекториями;
• тренажеры;
• самоадаптирующийся человеко-машинный интерфейс;
• контроль соблюдения правил фразеологии и технологии УВД;
• интеллектуальные приложения и системы (например, голосовые/текстовые боты с технологией распознавания речи и/или текста, сопряженные со средствами наблюдения и связи, планами полетов, разрешениями, метеоинформацией и др.) [1].

Заключение:

Внедрение искусственного интеллекта в управление воздушным движением представляет собой ключевой шаг в эволюции авиационной отрасли. Современные вызовы – рост трафика, перегруженность аэропортов, ограниченная пропускная способность воздушного пространства и влияние человеческого фактора – требуют принципиально новых решений. ИИ, обладающий способностью анализировать большие данные, прогнозировать сценарии и оптимизировать процессы в реальном времени, становится незаменимым инструментом для повышения безопасности, эффективности и устойчивости воздушного транспорта.

Будущее УВД – это симбиоз передовых технологий и профессионализма авиадиспетчеров. Развитие предиктивной аналитики, автоматизированного планирования маршрутов и адаптивных систем управления позволит не только справляться с растущим спросом на авиаперевозки, но и минимизировать риски, повысить экологичность и обеспечить более комфортные условия для всех участников воздушного движения. Однако этот процесс требует комплексного подхода, включающего модернизацию инфраструктуры, совершенствование нормативной базы и подготовку специалистов, способных эффективно взаимодействовать с интеллектуальными системами.

Таким образом, ИИ – не просто технологическая инновация, а стратегический инструмент, который уже меняет мировую авиацию. Его дальнейшее развитие будет определять, насколько безопасным, эффективным и устойчивым станет воздушное пространство будущего.

Список литературы:

1. Искусственный интеллект в ОрВД [Электронныйресурс] // - Режимдоступа:https://www.aviaport.ru/news/560289/?ysclid=mfbdlkerzr38320605 (дата обращения 07.09.2025)
2. AL в управлении воздушным движением : как искусственный интеллект минимизирует задержки и оптимизирует маршруты [Электронныйресурс]  // - Режим доступа: https://rosstip.ru/news/7993-ai-v-upravlenii-vozdushnym-dvizheniem-kak-iskusstvennyj-intellekt-minimiziruet-zaderzhki-i-optimiziruet-marshruty (дата обращения 08.09.2025)
3. Искусственный интеллект в авиации [Электронныйресурс] // - Режим доступа: https://na-journal.ru/12-2023-informacionnye-tekhnologii/7519-iskusstvennyi-intellekt-v-aviacii
4. Искусственный интеллект в ОрВД [Электронныйресурс] // - Режим доступа: https://www.aviaport.ru/news/560289/ (дата обращения 07.09.2025)
5. Управление доступом с использованием искусственного интеллекта [Электронныйресурс] // -Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/upravlenie-dostupom-s-ispolzovaniem-iskusstvennogo-intellekta-vozmozhnosti-i-riski (дата обращения 06.09.2025)