Вашим следующим пилотом может быть AI программное обеспечение
Привет. Вы согласились бы лететь в самолете, в котором в кабине нет пилота? Половина путешественников, опрошенных в 2017 году, заявила, что не согласятся на это, даже если билет будет дешевле. Современные пилоты, в принципе, достаточно хорошо справляются со своей работой.
Но рассказы о пьянстве пилотов, тирании, драках, психологических проблемах и прочих человеческих факторах, напоминают нам, что пилоты - только люди. Не каждый самолет может находится под управлением летчика- аса, спасающего самолет из любой катастрофы. Но современное программное обеспечение может изменить это, оснащая каждый самолет чрезвычайно опытной системой управления полетом, которая постоянно совершенствуется и становится все лучше.
Фактически, на многих рейсах системы автопилота уже управляют самолетом в основном на всем протяжении полета. И программное обеспечение обрабатывает самые сложные посадки - когда нет видимости, и пилот не может даже знать, где он находится. Но люди по-прежнему всегда находятся рядом в качестве резервных копий.
Новое поколение программного обеспечения для пилотирования, разработанное для самолётов или беспилотных летательных аппаратов, скоро наберет больше летных часов, чем все люди. Объединив огромное количество данных и опыта полетов, программные приложения для управления беспилотными летательными аппаратами готовы в короткое время стать самыми опытными пилотами в мире.
Дроны, которые летают сами
Дроны бывают разных форм: от крошечных игрушек с четырьмя роторами до реактивных или даже грузовых самолетов, которые могут оставаться в воздухе в течение 34 часов подряд.
Когда дроны только появись, они управлялись удаленно операторами. Однако, это просто заменяет пилота в самолете на пилота на земле. И для этого требуется значительная пропускная способность связи между беспилотным центром и центром управления, для передачи видео в реальном времени от беспилотного летательного аппарата и для передачи команд оператора.
Многие новые дроны больше не нуждаются в пилотах; некоторые беспилотные летательные аппараты для любителей и фотографов теперь могут летать по определенным для человека маршрутам, освобождая человека от необходимости постоянного контроля.
Исследователи, предприятия и военные агентства в настоящее время испытывают все более и более мощные беспилотные летательные аппараты, которые будут работать автономно. Рои беспилотных летательных аппаратов могут летать, не нуждаясь в десятках или сотнях людей, чтобы контролировать их. И они могут выполнять скоординированные маневры, с которыми человеческие контроллеры никогда не смогли бы справиться.
Независимо от того, летаете ли вы в рою или в одиночку, программное обеспечение, контролирующее эти беспилотные летательные аппараты, быстро набирает опыт полетов.
Важность экспериментального опыта
Опыт - основная квалификация пилотов. Даже человек, который хочет летать на небольшом самолете для личного и некоммерческого использования, требует 40 часов летного обучения, прежде чем получить лицензию частного пилота. У пилотов коммерческих авиакомпаний должно быть не менее 1000 часов, прежде чем он будет выполнять роль второго пилота.
Обучение на местах и опыт в полете готовят пилотов для необычных и аварийных сценариев, в идеале, для спасения жизней в таких ситуациях, как «Чудо на Гудзоне». Но многие пилоты не на столько опытны. С программным обеспечением, однако, каждый самолет может иметь на борту пилота с таким же опытом, если не больше. Популярная пилотная система программного обеспечения, используемая во многих самолетах одновременно, может получать больше времени полета каждый день, чем один человек может накапливать за целый год.
Предоставление пилотам программного обеспечения большего контроля позволило бы максимизировать преимущества компьютеров над людьми в обучении, тестировании и надежности.
Обучение и тестирование программного обеспечения пилотирования
В отличие от людей, компьютеры будут следовать наборам инструкций в программном обеспечении одинаково каждый раз. Это позволяет разработчикам создавать инструкции, тестировать реакции и уточнять ответы самолетов. Тестирование могло бы сделать гораздо менее вероятным, например, что компьютер ошибочно примет планету Венеру за встречный самолет и бросит самолет в крутое погружение, чтобы избежать его.
Самым значительным преимуществом является масштаб: вместо того, чтобы обучать тысячи отдельных пилотов новым навыкам, обновление тысяч самолетов потребует только загрузки обновленного программного обеспечения.
Эти системы также нуждаются в тщательном испытании-как в реальных ситуациях, так и при моделировании—для того, чтобы справиться с широким спектром авиационных ситуаций и противостоять кибератакам. AI-пилоты не подвержены отвлечению, дезориентации, усталости или другим человеческим недостаткам, которые могут создавать проблемы или вызывать ошибки даже в обычных ситуациях.
Быстрое реагирование и адаптация
Уже сейчас регуляторы воздушных судов обеспокоены тем, что летчики-пилоты забывают, как летать самостоятельно и могут испытывать трудности с переходом с автопилота в чрезвычайной ситуации.
Например, в событии” чудо на Гудзоне " ключевым фактором в том, что произошло, было то, сколько времени потребовалось пилотам—людям, чтобы выяснить, что произошло—что самолет пролетел через стаю птиц, которая повредили оба двигателя-и как нужно было на это реагировать. Вместо минуты, которая потребовалась людям, компьютер смог бы оценить ситуацию за считанные секунды, потенциально экономя достаточно времени, чтобы самолет мог приземлиться на взлетно-посадочной полосе вместо реки.
Повреждение самолета может представлять собой еще одну особенно сложную задачу для пилотов-людей: оно может изменить то, что влияет на управление его полетом. В случаях, когда повреждение делает самолет неуправляемым, результатом часто является трагедия. Достаточно продвинутая автоматизированная система может внести незначительные изменения в управление самолетом и использовать его датчики для быстрой оценки последствий этих манипуляций—по сути, научиться летать снова уже с поврежденным самолетом.
Повышение общественного доверия
Самый большой барьер для полностью автоматизированного полета - психологический, а не технический. Многие люди, возможно, не хотят доверять свои жизни компьютерным системам. Но они могут изменить свое мнение, когда узнают, что AI - пилот имеет десятки, сотни или тысячи часов полета, что больше чем у любого существующего пилота.
Другие автономные технологии также развиваются, несмотря на озабоченность общественности. Регуляторы и законодатели разрешают самоуправляемые автомобили на дорогах во многих государствах. Но большинство людей не хотят ездить в них, в основном потому, что они не доверяют технологии. И только 17 процентов путешественников по всему миру готовы сесть на самолет без пилота. Однако, поскольку все больше людей испытывают самоуправляемые автомобили на дороге и беспилотные летательные аппараты доставляют им пакеты, вполне вероятно, что AI пилоты получат свое признание.
Авиационная отрасль, безусловно, будет подталкивать людей к доверию к новым системам: Автоматизация пилотов может сэкономить десятки миллиардов долларов в год. А нынешняя нехватка пилотов, AI-летчики могут быть хорошим решением для любой авиакомпании, даже в небольшом населенном пункте.
Как Boeing, так и Airbus сделали значительные инвестиции в автоматизированные технологии полетов, которые позволили бы устранить или сократить потребность в пилотах. Boeing фактически купил производителя дронов и хочет добавить возможности AI пилотирования для следующего поколения своих пассажирских самолетов.
Один из способов помочь обычным пассажирам освоиться с AI-пилотами —в то же время помогая как обучать, так и тестировать системы—может состоять в том, чтобы представить их в качестве ко-пилотов, работающих вместе с пилотами-людьми. Самолеты будут управляться программным обеспечением от ворот до ворот, при этом пилоты должны касаться элементов управления только в случае сбоя системы. В конце концов пилотов можно было вообще убрать из самолета.
