연구원들은 전기 자율 항공기를위한 안전 관리 시스템을 설계하고 개발하는 것을 목표로하는 NASA가 자금을 지원하는 학제 간 연구 프로젝트를 진행하고 있습니다. 기계 및 항공 우주 공학과의 조교수는 항공 운송 및 항공 분야의 제어, 최적화, 기계 학습 및 인공 지능 (AI)을 연구합니다. 그의 연구실은 비행 갑판과 지상 기반 자동화 및 의사 결정 지원 도구를 구축하여 새로운 항공기 유형과 비행 운영의 안전성을 개선하고 보장합니다.
인공 지능 및 기계 학습 응용 프로그램의 많은 혁신이 인터넷 및 디지털 연결을 혁신하는 데 초점을 맞추고 있지만 연구원 그룹은 이러한 이점을 물리적 연결 및 미래 이동성을위한 항공 운송으로 전환하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
연구원들은 새로운 2.5 년, XNUMX 만 달러의 NASA 시스템 전체 안전 보조금 프로젝트를 조사하고 있습니다. 연구팀은 전기 수직 이착륙 (eVTOL) 항공기의 위험을 최소화하기위한 시스템 설계와 도시 환경에서의 고급 항공 이동 임무를 연구 할 것입니다.
팀이 제안한 시스템 설계는 자율 항공기의 계층 적 위험을 최소화하는 것을 목표로합니다. 바람과 같은 악천후 (연구원의 연구실이 중점을 둘 것)는 전기 항공기의 안전한 비행 및 착륙 능력에 영향을 미칩니다. 추가 위험에는 전기 추진 부품 결함 또는 성능 저하, 비행 중 GPS 스푸핑 또는 소프트웨어 납치로 인한 다른 비 협조 항공기의 위협이 포함됩니다. NASA 프로젝트는 미션 수준 위험, 항공기 수준 위험 및 공역 수준 위험이라는 세 가지 다양한 관심 영역을 해결하려고합니다.
“자율 항공기가 납치되거나 자율적 결함, 모터 / 배터리 문제 또는 바람으로 인해 비협조적 상태가되면 해당 항공기는 궤도에서 멀어지기 시작합니다.이를 감지하는 방법과 다른 항공기는 어떻게합니까 잠재적 인 충돌이나 충돌을 피하십시오.
안전한 무인 자동차의 광범위한 채택은 몇 년이 지나지 않았습니다. 연구원은 자율 항공기에 대해서도 마찬가지라고 말할 수 있다고 연구원은 파일럿이없는 항공 여행은 작은 패키지를 운송하거나 현지 레스토랑에서 점심을 배달하는 것으로 시작될 것이라고 말했습니다. 이러한 애플리케이션이 안전하고 성공적인 것으로 입증되면 더 큰화물 항공편과 자율 여객 항공 운송이 도입 될 수 있으며 잠재적으로 교통 혼잡을 개선하고 사람들이 직장에서 더 멀리 살 수있게합니다.
“Facebook, TikTok, Netflix에서 기계 학습 알고리즘이 실수를한다면 그것은 그다지 중요하지 않습니다. “하지만 기계 학습 알고리즘 실수가 항공이나 자율 주행과 같은 안전이 중요한 애플리케이션에서 발생하면 사람들은 사고를 당할 수 있습니다. 치명적인 결과가있을 수 있습니다.”
항공 분야에서는 항상 안전이 최우선입니다. 새로운 항공기 유형 (항공의 전기 화, AI 및 기계 학습 기반 자율 기능)은 항공 안전 연구에 큰 도전과 기회를 가져오고 있습니다.
추가 프로젝트
연구원은 학습 기반 항공 시스템을위한 안전 검증 프레임 워크의 설계 및 구현에 초점을 맞추기 위해 연방 항공국으로부터 XNUMX 년 간의 보조금을 받았습니다.
그들은 이러한 AI 및 기계 학습 기반 항공 전자 기능을 확인하거나 인증하는 방법을 탐구하고 싶어합니다. 연구원들은 안전을 보장하기 위해 오프라인 및 온라인 확인을위한 몇 가지 도구를 개발할 계획입니다.
연구원들은 또한 영공의 잠재적 혼잡을 완화하여 떠오르는 대규모 도시 항공 이동 교통량을 지원하는 프로젝트에 대해 Intelligent Automation, Inc.와 협력하여 XNUMX 개월 NASA SBIR XNUMX 단계 상을 받았습니다. 이 팀은 eVTOL 항공 교통의 주요 병목 인 버티 포트에서 높은 도착 및 출발 속도를 활성화하는 방법에 초점을 맞출 것입니다.
무인 전기 비행기는 기존 연료에 비해 배터리 전력이 제한되어 항공 교통 혼잡에 취약합니다. 전기 비행기는 예정대로 착륙하지 못하면 상당한 자원을 태울 수 있습니다.
그들은 공중에서 교통 체증에 앉을 여유가 없으며, 하늘을 맴돌거나 잡고 있으면 배터리를 소모합니다.
세 번째 프로젝트는 버지니아 대학교 및 조지 메이슨 대학교와의 XNUMX 년 협력입니다. 연구팀은 버지니아 커먼 웰스 사이버 이니셔티브 (CCI)로부터 새로운 사이버 공격의 희생자가되는 자율 주행 차량의 위협을 해결하기 위해 보조금을 받았습니다. 스마트 시티 프로젝트는 두 가지 새로운 메커니즘, 즉 공격을 감지하기위한 도시 규모의 비디오 인텔리전스와 공격 및 비 협조 차량에 대응하기위한 다중 에이전트 강화 계획을 통합합니다.
그들은 카메라를 사용하여 공격적이거나 술에 취한 운전에서 해킹 된 자율 주행 차에 이르기까지 잠재적으로 비정상적인 자동차 움직임을 식별 할 계획입니다. 연구원들은 궁극적으로 이러한 유형의 행동을 감지하고 예측하여 도로에서 위험을 완화하는 것을 목표로합니다. 충돌 방지 및 충돌 해결에 대한 연구원의 실험실 경험이 이러한 노력의 핵심입니다.
내일을위한 준비
AI와 머신 러닝은 기술 혁신의 미래의 기초가 될 것이며 항공 운송 및 항공 분야에서 상당한 확장의 여지가 있습니다.
향후 수십 년 동안 인공 지능 (AI) 및 인공 지능을 적용하고 개발할 수있는 안전에 엄격하게 초점을 맞춘 항공 산업 인력에 대한 수요가 증가 할 것입니다. 기계 학습 technology. 선출된 공무원과 그 직원, 정책 입안자 및 연방 항공국 규제 기관도 변화하는 기술을 평가할 수 있는 충분한 지식을 보유해야 합니다.