Организации, занимающиеся подготовкой пилотов и стремящиеся повысить эффективность разборов полётов, изучают возможности применения искусственного интеллекта (ИИ). В настоящее время калифорнийский стартап Navi AI тестирует систему генеративного ИИ, которая поможет инструкторам и их ученикам сосредоточиться на всех важных моментах тренировочных полётов.
Авиационный университет Эмбри-Риддл и Академия пилотов Sling используют эту технологию с 2024 года, а компания Navi также сотрудничает с другими колледжами, включая Университет Северной Дакоты, Университет Пердью, Университет штата Юта и Университет штата Дельта. Компания начала сотрудничество с ВВС США для учебно-тренировочных реактивных самолётов T-38 в рамках контракта с Министерством обороны на сумму $1,27 млн.
Компания Navi сообщила, что на данный момент собрала и обработала данные примерно со 100000 полётов. Платформа собирает и анализирует данные из кабины пилота, телеметрии самолёта и авионики, и уже интегрирована с приборными панелями Garmin.
Такой подход не является уникальным. Ведущие компании в сфере обучения, такие как CAE и FlightSafety, уже внедрили ИИ в свои полнопилотажные тренажёры для сбора данных о безопасности, которые используются различными способами, в том числе во время разбора полётов после тренировки. Австрийская компания Axis Flight Simulation представила так называемую станцию для разбора полётов с использованием ИИ (AI Debriefing Station) для программ обучения пилотированию деловых самолётов.
По данным компании Navi, ученики запоминают лишь около половины того, что отрабатывается во время учебных полётов, а разбор после них описывается как хаотичный процесс. «Разбор полётов после тренировочных полётов может быть очень сложным из-за количества систем, которыми приходится управлять, таких как радиосвязь, связь с диспетчерской вышкой, и общей перегрузки задачами», - сказал изданию AIN Никола Костич, соучредитель и генеральный директор Navi.
В настоящее время система установлена на самолётах и получает около 80 точек данных с временными метками от авионики Garmin, включая данные о воздушном движении и погоде, радиопереговоры и обсуждения между учеником и инструктором. Компания Navi заявляет, что ИИ обучен объединять все «неструктурированные данные» для обеспечения всестороннего анализа всех аспектов тренировочного полёта, что позволяет инструкторам сосредоточиться на тех аспектах, которые нуждаются в улучшении.
Во время полёта система Navi обрабатывает аудиоданные из кабины пилота и данные о самолёте, чтобы, по словам компании, генерировать полезные рекомендации для учеников и инструкторов. Специализированная языковая модель компании анализирует намерения, поведение и результаты, а затем согласовывает свои выводы с программой обучения соответствующей лётной школы для изучаемого урока или манёвра.
«Как только самолёт приземляется, искусственный интеллект начинает обработку данных полёта, и это занимает около пяти минут, после этого инструктор получает уведомление на iPad или другое устройство», - объяснил Костич. «У учеников мало времени на общение с инструктором, и это дорого, поэтому это может иметь решающее значение».
После каждого полёта ученики могут посмотреть повтор, наложенный на трехмерную карту, и вместе со своими инструкторами могут общаться с системой искусственного интеллекта устно. Система предоставляет ответы, основываясь исключительно на информации, содержащейся в учебных пособиях.
Интерактивные отчёты передают от 40 до 50 ключевых выводов в текстовом, визуальном и анимационном виде, предлагая беспрецедентный пошаговый анализ каждого тренировочного полёта от запуска двигателя до его выключения. Ученики также могут взаимодействовать с ИИ-помощником, обученным предоставлять информацию о стандартных процедурах эксплуатации, правилах FAA и данных, специфичных для каждого полёта, а также задавать вопросы, указывать на соответствующие нарушения и получать доступ к обучающим материалам, связанным с их собственными результатами.
«Navi AI похож на мозг, который знает, в какую библиотеку обратиться; он не просто берёт информацию откуда попало», - сказал Эндрю Шнайдер, профессор авиации в Университете Эмбри-Риддл в Дейтона-Бич. «В лётной подготовке мы имеем дело не с приблизительными значениями, а с точностью. „Достаточно хорошо“ недостаточно, когда вы обучаете выходу из сваливания или технике полёта при боковом ветре. Navi AI производит триангуляцию данных из множества источников: авионики, аудиоданных и ADS-B. Раньше это было невозможно в таком масштабе».
«В ближайшей перспективе Navi сосредоточена на подготовке пилотов – оснащении всех учебных самолётов в США своей платформой», - сказал Костич. «Помимо обучения, компания планирует внедрить свой ИИ в коммерческую авиацию, применяя тот же анализ в реальном времени и интеллектуальные функции к операциям авиакомпаний, где масштабы данных и ставки безопасности экспоненциально выше».
