Các nhà nghiên cứu đang thực hiện một dự án nghiên cứu liên ngành do NASA tài trợ nhằm mục đích thiết kế và phát triển hệ thống quản lý an toàn cho máy bay tự hành chạy bằng điện. Trợ lý giáo sư tại Khoa Cơ khí và Hàng không Vũ trụ, nghiên cứu điều khiển, tối ưu hóa, học máy và Trí tuệ nhân tạo (AI) trong vận tải hàng không và hàng không. Phòng thí nghiệm của ông xây dựng sàn đáp và các công cụ hỗ trợ ra quyết định và tự động hóa trên mặt đất để cải thiện và đảm bảo an toàn cho các loại máy bay mới nổi và hoạt động bay.
Trong khi rất nhiều đổi mới trong ứng dụng Trí tuệ nhân tạo và máy học tập trung vào việc cách mạng hóa Internet và kết nối kỹ thuật số, nhóm các nhà nghiên cứu đang tập trung vào việc mở rộng những lợi ích đó sang việc chuyển đổi giao thông hàng không thành kết nối vật lý và tính di động trong tương lai.
Các nhà nghiên cứu đang điều tra về một dự án tài trợ An toàn toàn hệ thống mới kéo dài 2.5 năm trị giá XNUMX triệu đô la của NASA. Nhóm nghiên cứu sẽ nghiên cứu thiết kế hệ thống để giảm thiểu rủi ro cho máy bay cất và hạ cánh thẳng đứng bằng điện (eVTOL) và các nhiệm vụ cơ động trên không tiên tiến của chúng trong môi trường đô thị.
Thiết kế hệ thống được đề xuất của nhóm nhằm giảm thiểu rủi ro phân lớp đối với máy bay tự hành. Các điều kiện thời tiết bất lợi như gió - đó là điều mà phòng thí nghiệm của Nhà nghiên cứu sẽ tập trung vào - ảnh hưởng đến khả năng bay và hạ cánh an toàn của máy bay điện. Các rủi ro khác bao gồm lỗi hoặc suy thoái thành phần động cơ điện và các mối đe dọa từ các máy bay không hợp tác khác do giả mạo GPS hoặc chiếm quyền điều khiển phần mềm khi đang bay. Dự án của NASA tìm cách giải quyết ba lĩnh vực quan tâm đa dạng này - rủi ro cấp nhiệm vụ, rủi ro cấp máy bay và rủi ro cấp không phận.
“Một khi máy bay tự hành trở nên bất hợp tác, cho dù nó đang bị tấn công, hoặc lỗi tự động, hoặc sự cố động cơ / pin hoặc do gió, máy bay đó bắt đầu trôi khỏi đường ray của nó, làm thế nào để chúng tôi phát hiện ra điều đó và làm thế nào để các máy bay khác tránh những va chạm hoặc xung đột tiềm ẩn đó.
Việc áp dụng rộng rãi những chiếc xe không người lái an toàn vẫn còn nhiều năm nữa. Điều tương tự cũng có thể nói về máy bay tự hành, Nhà nghiên cứu cho biết việc di chuyển bằng máy bay Pilotless có thể sẽ bắt đầu bằng việc vận chuyển các gói hàng nhỏ hoặc giao bữa trưa từ các nhà hàng địa phương. Nếu những ứng dụng đó được chứng minh là an toàn và thành công, các chuyến bay chở hàng lớn hơn và vận chuyển hành khách bằng đường hàng không tự động có thể được đưa vào - có khả năng cải thiện tình trạng tắc nghẽn giao thông và cho phép mọi người sống xa nơi làm việc hơn.
“Nếu thuật toán máy học mắc lỗi trong Facebook, TikTok, Netflix — thì điều đó cũng không quan trọng lắm. “Nhưng nếu một lỗi thuật toán học máy xảy ra trong một ứng dụng quan trọng về an toàn, chẳng hạn như hàng không hoặc trong lái xe tự hành, mọi người có thể gặp tai nạn. Có thể có kết quả chết người ”.
Trong các ứng dụng hàng không, an toàn luôn được đặt lên hàng đầu. Các loại máy bay mới - điện khí hóa trong hàng không, các chức năng tự chủ dựa trên AI và máy học - đang mang lại những thách thức và cơ hội lớn cho nghiên cứu an toàn hàng không.
Dự án bổ sung
Nhà nghiên cứu đã nhận được khoản tài trợ hai năm từ Cục Hàng không Liên bang để tập trung vào việc thiết kế và triển khai khung xác minh an toàn cho các hệ thống hàng không dựa trên học tập.
Họ muốn khám phá cách xác minh hoặc chứng nhận các chức năng điện tử hàng không dựa trên AI và học máy này Các nhà nghiên cứu đang có kế hoạch phát triển một số công cụ cho cả xác minh ngoại tuyến và trực tuyến để đảm bảo an toàn.
Các nhà nghiên cứu cũng đã nhận được giải thưởng SBIR Giai đoạn I của NASA trong sáu tháng khi làm việc với Intelligent Automation, Inc. trong dự án hỗ trợ khối lượng lớn giao thông vận tải hàng không đô thị đang nổi lên bằng cách giảm thiểu tắc nghẽn tiềm ẩn trong không phận. Nhóm sẽ tập trung vào việc làm thế nào để tăng tỷ lệ đến và đi cao tại các sân bay - những điểm nghẽn chính đối với lưu lượng hàng không eVTOL.
Máy bay điện không người lái dễ bị tắc nghẽn giao thông hàng không vì năng lượng pin bị hạn chế so với nhiên liệu truyền thống. Máy bay điện có thể đốt cháy nguồn tài nguyên đáng kể nếu chúng không thể hạ cánh theo lịch trình.
Họ không có khả năng ngồi tham gia giao thông trên không, nếu họ bay lượn hoặc giữ trên bầu trời, họ sẽ tiêu tốn pin của họ.
Dự án thứ ba là sự hợp tác kéo dài một năm với Đại học Virginia và Đại học George Mason. Nhóm nghiên cứu đã nhận được một khoản tài trợ từ Virginia Commonwealth Cyber Initiative (CCI) để giải quyết các mối đe dọa từ các phương tiện tự hành khi chúng trở thành nạn nhân của các cuộc tấn công mạng mới nổi. Dự án Thành phố thông minh tích hợp hai cơ chế mới: video thông minh quy mô thành phố để phát hiện các cuộc tấn công và lập kế hoạch tăng cường đa tác nhân để phản ứng với các cuộc tấn công và các phương tiện bất hợp tác.
Họ dự định sử dụng camera để xác định các chuyển động bất thường của ô tô, từ lái xe hung hăng hoặc say xỉn đến một chiếc xe tự hành bị tấn công. Các nhà nghiên cứu cuối cùng nhằm phát hiện và dự đoán loại hành vi này để giảm thiểu rủi ro trên đường. Kinh nghiệm trong phòng thí nghiệm của nhà nghiên cứu về tránh va chạm và giải quyết xung đột là chìa khóa cho nỗ lực này.
Chuẩn bị cho ngày mai
AI và học máy sẽ là nền tảng cho tương lai của đổi mới công nghệ và có nhiều chỗ cho việc mở rộng trong lĩnh vực vận tải hàng không và hàng không.
Trong vài thập kỷ tới, nhu cầu ngày càng tăng đối với lực lượng lao động trong ngành hàng không tập trung chặt chẽ vào an toàn có thể áp dụng và phát triển Trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy công nghệ. Các quan chức được bầu và nhân viên của họ, các nhà hoạch định chính sách và cơ quan quản lý của Cục Hàng không Liên bang cũng sẽ phải có đủ kiến thức để đánh giá sự thay đổi của công nghệ.