Para peneliti sedang mengerjakan proyek penelitian interdisipliner yang didanai oleh NASA yang bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem manajemen keselamatan untuk pesawat otonom listrik. Asisten profesor di Departemen Teknik Mesin dan Dirgantara, meneliti kontrol, optimasi, pembelajaran mesin dan Kecerdasan Buatan (AI) dalam transportasi udara dan penerbangan. Laboratoriumnya membangun dek penerbangan dan otomatisasi berbasis darat serta alat pendukung keputusan untuk meningkatkan dan memastikan keamanan untuk jenis pesawat yang muncul dan operasi penerbangan.
Sementara banyak inovasi dalam Kecerdasan Buatan dan aplikasi pembelajaran mesin telah difokuskan untuk merevolusi internet dan konektivitas digital, sekelompok peneliti berfokus pada perluasan manfaat tersebut menjadi transformasi transportasi udara untuk konektivitas fisik dan mobilitas masa depan.
Para peneliti sedang menyelidiki proyek hibah Keamanan Seluruh Sistem NASA selama tiga tahun senilai $2.5 juta. Tim peneliti akan mempelajari desain sistem untuk meminimalkan risiko pesawat lepas landas dan mendarat vertikal listrik (eVTOL) dan misi mobilitas udara canggih mereka di lingkungan perkotaan.
Desain sistem yang diusulkan tim bertujuan untuk meminimalkan risiko berlapis untuk pesawat otonom. Kondisi cuaca buruk seperti angin—yang akan menjadi fokus lab Peneliti—mempengaruhi kemampuan pesawat listrik untuk terbang dan mendarat dengan aman. Risiko tambahan termasuk kesalahan atau degradasi komponen propulsi listrik, dan ancaman dari pesawat non-kooperatif lainnya karena pemalsuan GPS atau pembajakan perangkat lunak saat dalam penerbangan. Proyek NASA berupaya mengatasi tiga bidang perhatian yang beragam ini—risiko tingkat misi, risiko tingkat pesawat, dan risiko tingkat wilayah udara.
“Begitu sebuah pesawat otonom menjadi tidak kooperatif, apakah itu dibajak, atau kesalahan otonomi, atau masalah motor/baterai, atau karena angin, pesawat itu mulai menjauh dari jalurnya, bagaimana kami mendeteksinya dan bagaimana pesawat lain menghindari potensi benturan atau konflik tersebut.
Adopsi luas mobil tanpa pengemudi yang aman masih bertahun-tahun lagi. Hal yang sama dapat dikatakan tentang pesawat otonom, Peneliti mengatakan perjalanan udara tanpa pilot kemungkinan akan dimulai dengan mengangkut paket kecil atau pengiriman makan siang dari restoran lokal. Jika aplikasi tersebut terbukti aman dan berhasil, penerbangan kargo yang lebih besar dan transportasi udara penumpang otonom dapat diperkenalkan—yang berpotensi meningkatkan kemacetan lalu lintas dan memungkinkan orang untuk tinggal lebih jauh dari tempat kerja mereka.
“Jika algoritma pembelajaran mesin membuat kesalahan di Facebook, TikTok, Netflix —itu tidak terlalu penting. “Tetapi jika kesalahan algoritma pembelajaran mesin terjadi dalam aplikasi yang kritis terhadap keselamatan, seperti penerbangan atau mengemudi secara otonom, orang mungkin mengalami kecelakaan. Mungkin ada hasil yang fatal.”
Dalam aplikasi penerbangan, keselamatan selalu diutamakan. Jenis pesawat baru— elektrifikasi dalam penerbangan, AI, dan fungsi otonomi berbasis pembelajaran mesin—membawa tantangan dan peluang besar untuk penelitian keselamatan penerbangan.
Proyek Tambahan
Peneliti menerima hibah dua tahun dari Administrasi Penerbangan Federal untuk fokus pada desain dan implementasi kerangka kerja verifikasi keselamatan untuk sistem penerbangan berbasis pembelajaran.
Mereka ingin mengeksplorasi cara memverifikasi atau mengesahkan fungsi avionik berbasis AI dan pembelajaran mesin ini. Para peneliti berencana mengembangkan beberapa alat untuk verifikasi offline dan online untuk menjamin keamanan.
Para peneliti juga menerima penghargaan NASA SBIR Tahap I selama enam bulan untuk bekerja dengan Intelligent Automation, Inc. dalam sebuah proyek untuk mendukung volume besar lalu lintas mobilitas udara perkotaan yang muncul dengan mengurangi potensi kemacetan di wilayah udara. Tim akan fokus pada bagaimana mengaktifkan tingkat kedatangan dan keberangkatan yang tinggi di vertiport—hambatan utama bagi lalu lintas udara eVTOL.
Pesawat listrik tak berawak rentan terhadap kemacetan lalu lintas udara karena daya baterai terbatas dibandingkan dengan bahan bakar tradisional. Pesawat listrik dapat membakar sumber daya yang signifikan jika mereka tidak dapat mendarat sesuai jadwal.
Mereka tidak mampu untuk duduk di lalu lintas di udara, jika mereka melayang atau bertahan di langit, mereka akan menghabiskan baterai mereka.
Proyek ketiga adalah kerjasama satu tahun dengan University of Virginia dan George Mason University. Tim peneliti menerima hibah dari Virginia Commonwealth Cyber Initiative (CCI) untuk mengatasi ancaman dari kendaraan otonom saat mereka menjadi korban serangan cyber yang muncul. Proyek Smart City mengintegrasikan dua mekanisme baru: kecerdasan video skala kota untuk mendeteksi serangan dan perencanaan penguatan multi-agen untuk bereaksi terhadap serangan dan kendaraan non-kooperatif.
Mereka berencana menggunakan kamera untuk mengidentifikasi pergerakan mobil yang berpotensi abnormal, mulai dari mengemudi yang agresif atau mabuk hingga kendaraan otonom yang diretas. Para peneliti pada akhirnya bertujuan untuk mendeteksi dan memprediksi jenis perilaku ini untuk mengurangi risiko di jalan. Pengalaman laboratorium peneliti dengan penghindaran tabrakan dan resolusi konflik adalah kunci dari upaya ini.
Persiapan untuk Besok
AI dan pembelajaran mesin akan menjadi dasar bagi masa depan inovasi teknologi, dan ada ruang yang signifikan untuk ekspansi dalam transportasi udara dan penerbangan.
Selama beberapa dekade ke depan, akan ada kebutuhan yang meningkat akan tenaga kerja industri penerbangan yang secara ketat berfokus pada keselamatan yang dapat menerapkan dan mengembangkan Artificial Intelligence (AI) dan Mesin belajar teknologi. Pejabat terpilih dan stafnya, pembuat kebijakan dan regulator Administrasi Penerbangan Federal juga harus memiliki pengetahuan yang cukup untuk mengevaluasi perubahan teknologi.