Искусственный интеллект (ИИ) «революционизирует» программы подготовки пилотов по всему миру, поскольку производители симуляторов и организации по авиационному обучению стремятся использовать его возможности для повышения эффективности, повышения безопасности и персонализации обучения для следующего поколения пилотов
Лидирует CAE — канадский аэрокосмический гигант, который ежегодно обучает более 150 000 пилотов в более чем 240 учебных центрах.
«У нас есть целая команда, посвящённая поиску новых инноваций, и мы гордимся тем, что находимся на передовой технологий», — сказал Кристофер Ранганатан, главный директор по обучению CAE по обучению коммерческой авиации.
Ранганатан объяснил, что ИИ обладает потенциалом преобразить отрасль. «ИИ, безусловно, может помочь в создании учебных программ и использоваться для моделирования различных сценариев обучения, тем самым повышая эффективность обучения», — сказал он Aerospace Global News .
«ИИ также может помочь адаптировать учебные программы для максимизации опыта обучения пилотов в процессе обучения; Он может анализировать данные различных учебных мероприятий, чтобы помочь оценить работу пилотов и выявить слабые места.
«ИИ и данные революционизируют обучение симуляторов, предоставляя в реальном времени, основанные на данных инсайты для повышения эффективности обучения.
Использование ИИ на протяжении всего учебного цикла
В CAE ИИ теперь играет важную роль во всем цикле обучения «Анализ, проектирование, разработка, внедрение и оценка» (ADDIE) — от формирования учебных целей на основе нормативных норм до помощи в разработке тестов, оптимизации учебных программ, поддержки преподавателей во время симуляторов и передачи инсайтов в систему для постоянного совершенствования.
«Одно применение ИИ — создание обучающих скриптов, другое — разработка соответствующих тестов для каждого LO [учебной цели] и обеспечение того, чтобы все LO и нормативные требования были адекватно учтены в учебной программе», — сказал Ранганатан.
«Мы используем ИИ … предоставлять практические данные о работе пилотов и инструкторов, а также о обратной связи от стажёров и инструкторов в наших учебных центрах и программах — возвращаясь к фазе анализа для постоянного совершенствования.
Автоматизация и человеческий контроль
ИИ также является неотъемлемой частью платформы CAE Rise, которая объединяет телеметрию симулятора и данные отслеживания глаз пилота, чтобы предоставить инструкторам возможность видеть работу стажёра в реальном времени.
Это позволяет тренерам сосредоточиться на критически важных действиях экипажа, в то время как система автоматически фиксирует менее заметные показатели производительности. CAE считает, что сочетание автоматизации и человеческого контроля является ключом к повышению стандартов и стабильности обучения.
В более широком смысле Ранганатан рассматривает искусственный интеллект как фактор обучения, основанного на доказательствах (EBT) — методологии, основанной на данных, которая отдаёт приоритет реальных угрозам и ошибкам над процедурным тестированием.
Он отметил, что ИИ будет необходим для адаптации программ EBT не только под типы самолётов, но и под индивидуальные профили пилотов.
«В CAE наши исследования и разработки изучали модели ИИ, которые делают эти адаптации, основанные на инсайтах, достоверными», — сказал он.
«Мы видим, что будущее обучение по EBT будет обусловлено 70% базовым списком тем по обучению генерации самолётов EBT, 20% — инсайтами, сгенерированными ИИ, полученными экипажем во время обучения, и 10% — инсайтами, сгенерированными ИИ отдельных пилотов.»
Технологические достижения
Темпы изменений впечатляют.
Acron Aviation, ранее известная как L3Harris Commercial Aviation Solutions, мировой лидер в области авиационных технологий, недавно представила Astra — приложение, использующее данные о полёте для предоставления пилотам персонализированных данных о производительности и аналитике до и после каждого полёта
Astra использует передовую аналитику летных данных, чтобы предоставлять пилотам важные инсайты до и после каждого полёта через модуль безопасности приложения iOS, уделяя приоритетное внимание безопасности и экономии топлива
Модуль эффективности обеспечивает всесторонний мониторинг расхода топлива, индикаторов износа и показателей производительности через интуитивно понятную панель управления, обеспечивая контроль управляющих команд по всему парку и способствуя улучшению производительности в пилотной кабине
Алгоритмы машинного обучения анализируют данные мониторинга полётных данных, выявляя возможности для улучшения соблюдения стандартных операционных процедур
Эффективность пилотов также измеряется по сравнению с другими членами экипажа их флота, с рекомендациями, основанными на моделях машинного обучения, обученных на обширной базе данных из 45 миллионов полётов
То же стремление к индивидуальной и своевременной обратной связи движет инновации в Axis — европейском производителе симуляторов, среди клиентов которого — крупные европейские авиакомпании и учебные центры по всему миру.
Axis внедрила ИИ в свои симуляторы, VR-продукты и веб-обучающие модули, предлагая систему дебрифинга, которая предоставляет мгновенные устные оценки производительности стажёров
ИИ используется для мониторинга действий пилотов во время тренировочных сессий и их сравнения со стандартными тренировочными ориентирами, объяснил Кристиан Тойерманн , член исполнительного совета Axis Flight Simulation .
Затем пилотам дают мгновенную обратную связь — даже устную — чтобы инструкторы могли сосредоточиться на коучинге, а не на конспектах или заполнении форм, рассказал он Aerospace Global News .
Технология поддерживает обучение на основе доказательств, объективно выявляя области, где пилотам может потребоваться дополнительная поддержка. Это также сокращает бумажную работу и помогает стандартизировать оценки инструкторов — что является ключевой проблемой как для регуляторов, так и для авиакомпаний.
«ИИ предлагает объективное обучение, основанное на объективных результатах, которые основаны на данных», — сказал Тойерман.
«Это помогает инструктору сосредоточиться на тренировках, а не на том, чтобы наблюдать за тем, что делает пилот, и записывать заметки.
«Наш ИИ делает это, чтобы сосредоточиться на стажёре, и это делает обучение более эффективным, потому что инструктор получает автоматический отчёт, а не должен делать заметки во время занятия.
Лучшее обучение, меньше бумажной работы
Он добавил: «Это приводит к лучшим результатам обучения и снижает бумажную работота. Можно даже сравнивать его между разными пилотами; Конечно, все защищены данными, но можно сравнить, как справляются другие пилоты.
«Когда стажёр вернётся на следующую сессию, вам не нужно проходить стандартизированную подготовку; ты можешь сосредоточиться с ними на тех элементах, которые они делают не идеально.»
Axis также планирует расширить своё предложение через смешанную реальность, объединяя физическое оборудование с VR-средой для повышения погружения и улучшения мышечной памяти.
Ключевым является то, что движок ИИ, лежащий в основе их систем, работает на игровых платформах, что делает его лёгким и простым в развертывании без серьёзных обновлений аппаратного обеспечения — преимущество, особенно ценное во время пандемии COVID-19.
«Мы стремимся к круглосуточному доступу к обучению», — сказал Тойерманн. «Пилоты могут тренироваться дома или в недорогих условиях, экономя время и деньги, при этом получая обратную связь, столь же актуальную, как в симуляторе полного полёта.
В Skyborne Airline Academy, которая обучает новых пилотов в США, Великобритании и Индии, ИИ также входит в повестку дня.
«Интеграция ИИ в индустрию летного обучения ещё далеко, так как необходимо учитывать факторы безопасности. Тем не менее, мы верим в использование ИИ для оценки и оценки прогресса стажёра», — сказал Ли Вудворд, соучредитель Skyborne в 2018 году.
«Хотя мы ещё не интегрировали ИИ в нашу летную подготовку в Skyborne, мы видим преимущества и потенциал его применения. В настоящее время мы испытываем платформу «офлайн» параллельно с нашими обычными практиками и протоколами.
Он добавил: «Хотя ИИ демонстрирует большой потенциал в поддержке обучения пилотов, его применение для сертификации или повторной валидации компетенций пилотов — это отдельная и более сложная тема
«Это строго регулируемые процессы, контролируемые авиационными властями и выполняемые уполномоченными экзаменаторами, с строгими требованиями к обеспечению стандартизации, справедливости и безопасности.
«Для того, чтобы ИИ мог играть формальную роль в сертификации, необходимы обширные меры защиты, включая прозрачность алгоритмов, целостность данных, человеческий контроль и соответствие международным авиационным стандартам
«Это также потребует общеотраслевой уверенности в способности ИИ принимать решения с высокими ставками беспристрастно и без предвзятости.
В целом ИИ движет собой глубокие изменения в том, как пилоты обучаются, оцениваются и поддерживаются.
Сдвиг носит не только технический, но и философский характер: от стандартизированных процедур переходит к индивидуальным, основанным на данных опыте, который ставит в приоритет реальные навыки и постоянное совершенствование.
Будь то полноценный полётный симулятор в Монреале, VR-гарнитура во Франкфурте или iPad на высоте 38 000 футов — посыл одинаков: ИИ больше не является футуристическим дополнением к летной подготовке; он быстро становится неотъемлемой частью тренировочной среды.
