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Revolutionierung der Luftfahrtindustrie Durch AI
Inhaltsübersicht
Die Luftfahrtindustrie war schon immer an vorderster Front technologischer Fortschritte und hat stets die Grenzen der Innovation ausgereizt. Im Laufe der Jahre haben wir bemerkenswerte Fortschritte in diesem Bereich erlebt. Allerdings hat in letzter Zeit eine Technologie die Bühne betreten und verspricht, die Luftfahrtindustrie wie nie zuvor zu revolutionieren: Künstliche Intelligenz (AI).
In den letzten drei Jahren hat die Europäische Agentur für Flugsicherheit (EASA) mit allen Interessengruppen der Luftfahrtindustrie zusammengearbeitet, um ihre Ziele zu erreichen. Ihre ersten beiden Konzeptpapiere zur AI haben den Weg für die Genehmigung und Implementierung von AI-Systemen geebnet, die die Sicherheit für Endbenutzer wie Piloten und Fluglotsen verbessern. Diese Konzepte werden bereits in Zertifizierungsprojekten durch Sonderbedingungen angewendet.
Dennoch gibt es immer noch wichtige Fragen im Zusammenhang mit AI in der Luftfahrt, die Beachtung finden müssen:
- Aufbau von öffentlichem Vertrauen in AI-gestützte Luftfahrtprodukte.
- Vorbereitung auf die Zertifizierung und Genehmigung fortschrittlicher Automatisierung.
- Integration ethischer Aspekte wie Transparenz und Fairness in die Aufsichtsprozesse.
- Entwicklung zusätzlicher Verfahren, Methoden und Standards, um das Potenzial von AI zur Verbesserung der Luftverkehrssicherheit zu erschließen.
Der AI-Fahrplan der EASA: Grundlagen für das Konzept der Vertrauenswürdigkeit von AI
Das Konzept der Vertrauenswürdigkeit von AI ist ein umfassender Rahmen, der entwickelt wurde, um die Zuverlässigkeit, Sicherheit und ethischen Aspekte von AI-Systemen zu gewährleisten.
Es werden vier Grundlagen identifiziert, die für den Aufbau eines Rahmens für die Vertrauenswürdigkeit von AI und die Bereitschaft zur Nutzung von AI in der Luftfahrt wesentlich sind. Alle vier Grundlagen bilden das Rückgrat des AI-Fahrplans der EASA.
GRUNDLAGE 1: Analyse der Vertrauenswürdigkeit von AI
Die Analyse der Vertrauenswürdigkeit von AI beginnt mit der Charakterisierung der AI-Anwendung und umfasst die Bewertung von Sicherheit und Sicherheit, die entscheidende Komponenten des Konzepts der Vertrauenswürdigkeitsanalyse sind.Um einen wichtigen Aspekt der zukünftigen EU-Vorschriften für AI zu betonen, befasst sich die Analyse der Vertrauenswürdigkeit von AI mit dem Grad der „menschlichen Aufsicht“ in der AI-Anwendung und berücksichtigt dabei die drei Ebenen der AI-Anwendungen:
GRUNDLAGE 2: AI-Gewährleistungskonzept
Die Grundlage des AI-Gewährleistungskonzepts befasst sich mit Leitlinien für KI-basierte Systeme. Dies umfasst die Gewährleistung von Lernfähigkeit, die sich auf den Übergang von Programmierung zu Lernen in AI/Machine Learning (ML) konzentriert, sowie die Erklärbarkeit der Entwicklung/nachbetrieblichen Operationen, die verständliche Informationen darüber liefert, wie eine AI/ML-Anwendung zu ihren Ergebnissen kommt. Diese Grundlage beinhaltet auch Fähigkeiten zur Datenaufzeichnung zur kontinuierlichen Überwachung der Sicherheit und Untersuchung von Vorfällen.GRUNDLAGE 3: Menschliche Faktoren für AI
Die Grundlage der menschlichen Faktoren für AI bietet Leitlinien zur Bewältigung der spezifischen Anforderungen der menschlichen Faktoren bei der Implementierung von AI. Ein wichtiger Aspekt ist die erklärbare operative AI, bei der menschlichen Endbenutzern verständliche, verlässliche und relevante Informationen darüber bereitgestellt werden, wie eine AI/ML-Anwendung zu ihren Ergebnissen kommt, auf der angemessenen Ebene von Details und zum richtigen Zeitpunkt. Darüber hinaus führt diese Grundlage das Konzept der menschlichen KI-Zusammenarbeit ein, das die Notwendigkeit einer effektiven Zusammenarbeit und Zusammenarbeit zwischen menschlichen Endbenutzern und KI-basierten Systemen zur Erreichung der gewünschten Ziele betont.GRUNDLAGE 4: AI-Sicherheitsrisikominderung
Die Grundlage der AI-Sicherheitsrisikominderung erkennt an, dass eine vollständige Transparenz der „AI-Blackbox“ nicht immer möglich ist, und es wird die Notwendigkeit betont, die verbleibenden Risiken im Zusammenhang mit der inhärenten Unsicherheit von AI anzugehen.AI-fähige Innovationen in Drohnen, U-Raum und Luftmobilität
Die erfolgreiche Integration von bemannten und unbemannten Flugzeugen, die Gewährleistung der sicheren Nutzung des Luftraums und die Umsetzung fortschrittlicher U-Raum-Dienste hängen maßgeblich von Automatisierung und disruptiven Technologien wie AI/Machine Learning (AI/ML) ab.
Die frühzeitige Einführung von AI/ML-Lösungen ist entscheidend, um komplexe Drohnenoperationen in sich schnell verändernden Umgebungen mit strengen Anforderungen, wie städtischen Gebieten oder stark frequentierten Kontrollturmregionen, zu ermöglichen. Diese Lösungen können dynamische und schnelle Reaktionen wie autonome Änderungen der Flugbahn als Reaktion auf plötzliche Veränderungen der Betriebsumgebung wie Begegnungen oder Bedrohungen oder die Notwendigkeit dynamischer Luftraumrekonfiguration/-einschränkung erleichtern. AI/ML-Lösungen spielen eine entscheidende Rolle bei der Gewährleistung der sicheren Durchführung von Drohnenoperationen, auch in Notfallsituationen. Sie können Hindernisse wie Kräne erkennen, Eisbedingungen vorhersagen und Bodenrisiken wie die Anwesenheit von Personen an geplanten Landeplätzen bewerten.
Die effiziente Implementierung von U-Raum, der sich mit simultanen Operationen zahlreicher Drohnen im gleichen Luftraumvolumen befasst, erfordert einen Abkehr von herkömmlichen Ansätzen. AI/ML wird als wichtiger Enabler betrachtet, um die mit U-Raum-Operationen verbundenen Leistungsanforderungen zu erfüllen.
Konkret dienen AI/ML-Lösungen als technische Voraussetzung für:
- Erkennungs- und Ausweichsysteme (DAA), die AI/ML-Fähigkeiten nutzen, um Daten aus radar- oder kamerabasierten Systemen zu analysieren.
- Adaptive Konfliktvermeidung, bei der AI/ML das Risiko einer Begegnung mit anderen Flugzeugen entlang eines Flugpfades vorhersagt und die Flugbahn der Drohnen im Voraus anpasst, um eine kontinuierliche Trennung zu gewährleisten.
- Autonome Lokalisierungs-/Navigationslösungen, die nicht ausschließlich auf GPS angewiesen sind. AI/ML-Techniken können Positionierungssensoren, Datenaggregation und Gesamtleistung verbessern und dadurch diese Funktionen vereinfachen und verbessern.
AI in der Luftfahrt nutzen: Regeln, Kompetenz, Forschung und Cybersicherheit
Die Integration von künstlicher Intelligenz (AI) in die Luftfahrtindustrie birgt immense Möglichkeiten, aber auch zusätzliche Herausforderungen, die angegangen werden müssen. Neben den Aspekten der Vertrauenswürdigkeit und Sicherheit gibt es mehrere Bereiche, die Aufmerksamkeit und Maßnahmen erfordern.
Erstens ist es entscheidend, robuste Regeln und Vorschriften speziell für die Implementierung von AI in der Luftfahrt zu schaffen. Mit zunehmender Verbreitung von AI-Systemen ist es wichtig, umfassende Richtlinien zu etablieren, die ihre Verwendung regeln und Aspekte wie Schulung, Tests und Betriebsanforderungen abdecken. Durch die Entwicklung klarer und anpassungsfähiger Regeln kann die Branche einen standardisierten und sicheren Ansatz für die Integration von AI gewährleisten.
Zweitens ist es von größter Bedeutung, die Kompetenz des Personals zu stärken. Mit der Integration von AI als integraler Bestandteil des Luftverkehrsbetriebs müssen Fachleute die erforderlichen Fähigkeiten und Kenntnisse erwerben, um effektiv mit AI-Systemen interagieren zu können. Schulungsprogramme, Workshops und kontinuierliche Bildungsinitiativen können Luftfahrtpersonal mit der Expertise ausstatten, das Potenzial von AI zu nutzen, während sie ihre Situationsbewusstsein und ihre Fähigkeiten zur kritischen Entscheidungsfindung aufrechterhalten.
Darüber hinaus müssen Forschungs- und Entwicklungsaktivitäten intensiviert werden, um mit der sich weiterentwickelnden AI-Landschaft Schritt zu halten. Eine kontinuierliche Erforschung fortschrittlicher Algorithmen, Techniken des maschinellen Lernens und Datenanalyse ist entscheidend, um neue Möglichkeiten zu erschließen und bestehende AI-Anwendungen in der Luftfahrt zu verbessern. Durch Investitionen in Forschung kann die Branche an vorderster Front technologischer Fortschritte bleiben und die Vorteile von AI maximieren.
Darüber hinaus spielt die Cybersicherheit eine herausragende Rolle in einem AI-getriebenen Luftverkehrsumfeld. Da AI-Systeme zunehmend vernetzt und datengetrieben sind, ist es entscheidend, kritische Informationen zu schützen und robuste Cybersicherheitsmaßnahmen zu gewährleisten. Durch die Implementierung robuster Cybersicherheitsprotokolle und regelmäßige Bewertung von Schwachstellen kann die Luftfahrtindustrie potenzielle Bedrohungen abwehren und die Integrität und Widerstandsfähigkeit von AI-Systemen aufrechterhalten.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Integration von AI in der Luftfahrt aufregende Perspektiven eröffnet, aber auch eine Reihe von Herausforderungen erfordert. Durch die Bewältigung von Themen wie Regelwerkerstellung, Personalqualifikation, Forschung und Entwicklung sowie Cybersicherheit kann die Branche diese Herausforderungen erfolgreich bewältigen und das volle Potenzial von AI ausschöpfen, während sie Sicherheit, Effizienz und Zuverlässigkeit im Luftverkehr gewährleistet. Durch die Zusammenarbeit, Innovation und Anpassungsfähigkeit der Akteure wird die Luftfahrtindustrie AI weiterhin als eine transformative Kraft annehmen und die Zukunft des Fliegens prägen.