Les chercheurs travaillent sur un projet de recherche interdisciplinaire financé par la NASA qui vise à concevoir et développer un système de gestion de la sécurité pour les avions électriques autonomes. Professeur adjoint au Département de génie mécanique et aérospatial, recherche le contrôle, l'optimisation, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle (IA) dans le transport aérien et l'aviation. Son laboratoire construit des outils d'automatisation et d'aide à la décision pour le poste de pilotage et au sol afin d'améliorer et d'assurer la sécurité des types d'aéronefs et des opérations aériennes émergents.
Alors qu'une grande partie de l'innovation dans les applications d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique a été axée sur la révolution d'Internet et de la connectivité numérique, un groupe de chercheurs se concentre sur l'élargissement de ces avantages en transformant le transport aérien pour la connectivité physique et la mobilité future.
Les chercheurs étudient un nouveau projet de subvention de sécurité à l'échelle du système de la NASA de 2.5 millions de dollars sur trois ans. L'équipe de recherche étudiera la conception de systèmes pour minimiser les risques pour les avions électriques à décollage et atterrissage verticaux (eVTOL) et leurs missions de mobilité aérienne avancées dans les environnements urbains.
La conception de système proposée par l'équipe vise à minimiser les risques en couches pour les avions autonomes. Des conditions météorologiques défavorables comme le vent, sur lesquelles le laboratoire du chercheur se concentrera, affectent la capacité d'un avion électrique à voler et à atterrir en toute sécurité. Les risques supplémentaires incluent les défaillances ou dégradations des composants de propulsion électrique, et les menaces d'autres aéronefs non coopératifs en raison de l'usurpation du GPS ou du détournement de logiciel en vol. Le projet de la NASA vise à répondre à ces trois domaines de préoccupation divers : risque au niveau de la mission, risque au niveau de l'avion et risque au niveau de l'espace aérien.
"Une fois qu'un avion autonome devient non coopératif, qu'il s'agisse d'un détournement, d'un défaut d'autonomie, d'un problème de moteur/batterie, ou à cause des vents, cet avion commence à s'éloigner de sa trajectoire, comment détectons-nous cela et comment éviter ces collisions ou conflits potentiels.
L'adoption généralisée de voitures sans conducteur sûres reste dans des années. La même chose peut être dite à propos des avions autonomes, le chercheur a déclaré que les voyages en avion sans pilote commenceraient probablement par le transport de petits colis ou la livraison de déjeuners à partir de restaurants locaux. Si ces applications s'avèrent sûres et efficaces, des vols de fret plus importants et un transport aérien autonome de passagers pourraient être introduits, ce qui améliorerait potentiellement la congestion du trafic et permettrait aux gens de vivre plus loin de leur lieu de travail.
« Si un algorithme d'apprentissage automatique commet une erreur dans Facebook, TikTok, Netflix, cela n'a pas trop d'importance. "Mais si une erreur d'algorithme d'apprentissage automatique se produit dans une application critique pour la sécurité, comme l'aviation ou la conduite autonome, les gens peuvent avoir des accidents. Il peut y avoir des résultats fatals.
Dans les applications aéronautiques, la sécurité passe toujours en premier. De nouveaux types d'avions - l'électrification dans l'aviation, l'IA et les fonctions d'autonomie basées sur l'apprentissage automatique - présentent de grands défis et opportunités pour la recherche sur la sécurité aérienne.
Projets supplémentaires
Le chercheur a reçu une subvention de deux ans de la Federal Aviation Administration pour se concentrer sur la conception et la mise en œuvre d'un cadre de vérification de la sécurité pour les systèmes d'aviation basés sur l'apprentissage.
Ils veulent explorer comment vérifier ou certifier ces fonctions avioniques basées sur l'IA et l'apprentissage automatique. Les chercheurs prévoient de développer des outils pour la vérification hors ligne et en ligne afin de garantir la sécurité.
Les chercheurs ont également reçu un prix NASA SBIR Phase I de six mois pour travailler avec Intelligent Automation, Inc. sur un projet visant à soutenir le grand volume émergent de trafic de mobilité aérienne urbaine en atténuant la congestion potentielle dans l'espace aérien. L'équipe se concentrera sur la manière d'activer les taux d'arrivée et de départ élevés aux vertiports, les principaux goulots d'étranglement pour le trafic aérien eVTOL.
Les avions électriques sans pilote sont vulnérables à la congestion du trafic aérien car la puissance de la batterie est limitée par rapport au carburant traditionnel. Les avions électriques peuvent brûler des ressources importantes s'ils ne peuvent pas atterrir à temps.
Ils ne peuvent pas se permettre de rester assis dans le trafic aérien, s'ils planent ou se tiennent dans le ciel, ils consommeront leurs batteries.
Le troisième projet est une collaboration d'un an avec l'Université de Virginie et l'Université George Mason. L'équipe de recherche a reçu une subvention de la Virginia Commonwealth Cyber Initiative (CCI) pour lutter contre les menaces des véhicules autonomes alors qu'ils sont victimes de cyberattaques émergentes. Le projet Smart City intègre deux nouveaux mécanismes : l'intelligence vidéo à l'échelle de la ville pour détecter les attaques et la planification de renforcement multi-agents pour réagir aux attaques et aux véhicules non coopératifs.
Ils prévoient d'utiliser des caméras pour identifier les mouvements de voiture potentiellement anormaux, allant de la conduite agressive ou en état d'ébriété à un véhicule autonome piraté. Les chercheurs visent à terme à détecter et à prédire ce type de comportement pour atténuer les risques sur la route. L'expérience en laboratoire du chercheur en matière d'évitement des collisions et de résolution de conflits est la clé de cet effort.
Se préparer pour demain
L'IA et l'apprentissage automatique seront à la base de l'avenir de l'innovation technologique, et il existe une importante marge d'expansion dans le transport aérien et l'aviation.
Au cours des prochaines décennies, il y aura un besoin croissant d'une main-d'œuvre de l'industrie aéronautique rigoureusement axée sur la sécurité qui peut appliquer et développer l'intelligence artificielle (IA) et machine learning sans souci. Les élus et leur personnel, les décideurs politiques et les régulateurs de la Federal Aviation Administration devront également disposer de connaissances suffisantes pour évaluer l’évolution de la technologie.