Компания Jeppesen активизирует внедрение системы планирования и управления операциями ForeFlight Airflow, основанной на технологиях искусственного интеллекта, запустив в работу 150 ИИ-агентов. На конференции для пользователей из сферы коммерческой авиации, проходящей в Париже, представители компании сообщили, что уже оказывают поддержку ряду авиакомпаний, ставших первыми заказчиками этой технологии, и планируют в ближайшие месяцы представить дополнительные ИИ-агенты для клиентов из бизнес-авиации.
Первая группа ИИ-агентов призвана повысить эффективность использования инструментов Trip Trading и Trip Mastery в системе ForeFlight Airflow, которые помогают пилотам и специалистам по планированию составлять графики работы экипажей. Эти агенты также задействуются в рамках функции Augmented Ops Control: она помогает операторам реагировать на сбои в расписании, предлагая, например, варианты восстановления графика для воздушных судов и экипажей, выбившихся из первоначального плана.
Компания Jeppesen представила ForeFlight Airflow в июле в качестве основы своей стратегии использования ИИ. По заявлению разработчиков, на начальном этапе стратегия сосредоточена на росте доходов, сокращении издержек и защите активов операторов. В рамках первоначального запуска была представлена функция ClearNotams, использующая ИИ для упрощения интерпретации пилотами уведомлений NOTAM.
По данным компании, операторы могут самостоятельно определять степень автоматизации при работе с платформой и темпы внедрения ИИ-технологий. Помимо платформы ForeFlight, технология Airflow может быть интегрирована в уже используемые операторами сторонние системы и инструменты. При этом во всех случаях применяются исключительно «сертифицированные» авиационные данные и соблюдаются внутренние регламенты конкретного оператора.
Признавая обеспокоенность по поводу безопасных границ использования ИИ, Jeppesen подошла к вопросу критически и разработала пять «принципов доверия» для системы ForeFlight Airflow. Первый принцип, «обоснованность и контекст», она описала как необходимость гарантировать отсутствие заведомо неверных ответов. Остальные принципы включают: принятие решений на основе сертифицированных данных при полном контроле пользователя над источником информации; обеспечение прозрачности происхождения данных, сгенерированных ИИ; интеграцию агентов ИИ в существующую у эксплуатанта систему управления безопасностью полётов; а также принцип «человек в контуре управления» (сохранение решающей роли человека).
Ярким примером применения ИИ-агентов в системе Airflow является процесс восстановления расписания полётов, нарушенного, например, из-за неблагоприятных погодных условий или сбоя в работе службы управления воздушным движением. ИИ можно обучить учитывать «цели» и приоритеты при восстановлении операций, чтобы не упускать их из виду, а также «учиться» на прошлых инцидентах, делая процесс более воспроизводимым и эффективным.
Компания, специализирующаяся на навигационных данных и полётной информации, с января тестирует внедрение ИИ-агентов в собственных операционных процессах. В настоящее время она сотрудничает с избранной группой эксплуатантов для доработки платформы в течение оставшейся части года.
