Теперь канадская команда отца и сына разработала платформу, которая декодирует данные кабины пилота, чтобы их можно было использовать для снижения затрат и повышения эффективности существующих программ подготовки пилотов.
Паладином ИИ со штаб-квартирой в Монреале руководят Адольфо Классен, бывший технический директор компании-гиганта симуляторов CAE, и его сын Михаил Классен, признанный эксперт по данным и машинному обучению с формальным образованием в области прикладной физики и математики. В 2013 году они начали обсуждать будущее подготовки пилотов. Они сосредоточились на узких местах отрасли, таких как рост затрат и времени на обучение. Имея опыт работы в области анализа данных и машинного обучения, Михаил предложил способы интерпретации имеющихся данных об обучении пилотов, чтобы преподаватели-(люди) могли адаптировать уроки к потребностям отдельного студента.
Индивидуальное обучение составляет основу компетентностного обучения (CBT)-концепции, набирающей популярность в авиационной промышленности. КПТ, по сути, означает, что преподаватели тратят больше времени на более слабые области студента, вместо того, чтобы сосредотачиваться на тех, где они уже продемонстрировали компетентность.
Благодаря контактам Адольфо и знаниям Михаила в области искусственного интеллекта пара начала привлекать венчурный капитал и создавать команду Paladin AI в 2016 году. Они разработали InstructIQ, облачную программную платформу, которая взаимодействует с существующими устройствами для обучения полетам любого уровня сложности.
“Мы хотели иметь возможность работать с любым устройством”, — сказал Михаил, технический директор Paladin AI. “Мы начали с симулятора полного полета уровня D (FFS), но наше намерение состоит в том, чтобы взаимодействовать с любым устройством, созданным любым производителем, чтобы предоставить ценную информацию любому инструктору”.
Он объяснил, что в FFS почти половина генерируемых данных относится к различным сценариям неисправностей. Платформа InstructIQ фиксирует поведение симулятора виртуального самолета, связывает каждый ввод пилота и непрерывно передает эту информацию в режиме реального времени в облако Paladin AI.
“По мере поступления данных у нас появляются алгоритмы, которые определяют, какой маневр выполняет пилот”, — продолжил он. “Он начинает применять контекстуальную аналитику к этому пространству и времени – например, взлет. Мы проверяем несколько вещей: как пилот поддерживает скорость во время набора высоты, как они реагируют на отказ двигателя, когда убирают шасси и закрылки”.
Платформа Paladin AI анализирует производительность студента в сравнении с тем, как опытные пилоты выполняют одни и те же маневры. Он ищет закономерности, проводит индивидуальную оценку и рекомендует оценку компетентности для технических требований, требований к производительности и компетентности.
“Наша цель-улучшить подготовку с учетом сильных и слабых сторон отдельных пилотов”, — сказал Михаил. “Мы хотим уменьшить нагрузку на инструктора, давая им представление об успеваемости студента. В конце дня человек все равно проверяет данные. Платформа не отменяет действия инструктора”.
Большая часть сегодняшней подготовки пилотов основана на задачах. Paladin AI создал систему, которая оценивает студентов по тому, как они выполняют различные задачи, а также генерирует оценку технической компетентности.
“Это особенно актуально при обучении пилотов ab initio, где люди осваивают базовые навыки”, — сказал Михаил. “Вам нужен учитель для каждого аспекта или вы можете начать с машинного обучения и перейти к инструктору-человеку?”
Этот тип технологии также полезен во время разбора после урока, когда преподаватель и студент рассматривают, что прошло хорошо и что нуждается в доработке. В качестве инструмента, автоматически выделяющего области для улучшения, InstructIQ может помочь в определении направленности будущих уроков.
Сокращение рабочей нагрузки летного инструктора позволит им обучать больше студентов. Михаил сказал, что это беспроигрышный вариант в то время, когда опытных летных инструкторов не хватает, и отрасль снова прогнозирует нехватку пилотов в ближайшие годы.
Извлекая выгоду из регулирующего попутного ветра
Paladin AI работает над тем, чтобы сделать свою платформу совместимой с большим количеством полетных тренажеров, устройств для обучения полетам, инструкторов по навигации и процедурам, а также с устройствами виртуальной и дополненной реальности.
“Мы добились наибольшего успеха в партнерстве с производителями симуляторов», — сообщил Михаил. “Они стремятся улучшить опыт, который клиенты получают со своей sim-картой. Это беспроигрышный вариант, и нам нужны эти партнерские отношения”.
Это происходит медленнее с авиакомпаниями и летными школами, которые, как правило, больше беспокоятся о данных и конфиденциальности. Paladin AI работает с “несколькими авиакомпаниями, чтобы продемонстрировать ценностное предложение InstructIQ”, — сказал Михаил. “Я пока не могу назвать ни одного из них. Тем не менее, в течение нескольких месяцев мы будем сотрудничать со многими другими авиакомпаниями и пилотными школами”.
Время-это все, и Paladin AI предлагает InstructIQ рынку, который стремится освоить новые методики обучения.
“Сейчас существует технология, которая может это сделать”, — объяснил Михаил. “ИИ не был таким большим 10 лет назад. Мы объединили эти облачные платформы с доступом к большому количеству хранилищ и вычислительных мощностей, и в авиации наблюдается большая готовность опробовать инструменты на основе приложений.
“Кроме того, правила меняются. Попутный ветер регулирования подталкивает нас к КПТ. Авиакомпании спрашивают, как пересмотреть свои учебные программы, чтобы включить в них ту или иную форму ТОС и оценки. Это прекрасное время для нас, чтобы предложить наше решение”.
В краткосрочной перспективе Paladin AI сосредоточится на совершенствовании своего продукта и пользовательского опыта. Как только будут завершены первые испытания авиакомпании, компания планирует сосредоточиться на летных школах и учебных центрах. Михаил также интересуется растущим рынком eVTOL, надеясь, что “мы сможем выйти на землю с действительно захватывающим новым способом полета и помочь разработать будущую программу обучения”.
Он с оптимизмом смотрит в будущее, поскольку виртуальная реальность продолжает развиваться наряду с достижениями в области искусственного интеллекта. Вместе у них есть потенциал для того, чтобы заново изобрести подготовку пилотов в том виде, в каком мы ее знаем.
Источник: https://skiesmag.com/news/decoding-training-data/
