航空电子设备中的人工智能

本文最初发表于《IFR》杂志：

生成式人工智能和机器学习是两项相互关联的技术，彻底改变了我们与计算机和数据交互的方式。两者的核心目标都是利用算法的力量来分析大量数据并生成见解。

机器学习是人工智能 (AI) 的一个子集，涉及训练算法以根据数据进行学习并做出预测或决策。机器学习模型旨在随着时间的推移，随着接触更多数据而提高其性能。这些模型可以识别模式并做出决策，而无需针对每个特定任务进行显式编程。例如，机器学习算法是流媒体服务推荐、银行欺诈检测系统甚至电子邮件垃圾邮件过滤器的背后支持者。

生成式人工智能更进一步，不仅分析数据，还根据学习的模式创建新内容。与可能根据现有数据进行分类或预测的传统人工智能不同，生成式人工智能可以生成原始文本、图像、音乐等。例如，经过大量文学训练的生成式人工智能模型能够编写连贯且上下文相关的散文，或者图像生成模型可以根据文本描述从头开始创建逼真的视觉效果。

在不断发展的航空世界中，将机器学习和生成式人工智能集成到航空电子设备中代表着一次变革性的飞跃。随着技术的进步，人工智能在飞机系统中的作用将重塑我们导航、通信和维护飞机的方式。本文根据最近的研究和专家意见得出的见解，深入探讨了人工智能将如何彻底改变航空电子设备。

人工智能的优势

人工智能具有学习、适应和基于数据做出决策的能力，为航空电子设备带来了一系列好处。传统的航空电子系统虽然非常有效，但在很大程度上依赖于预编程的响应和人为干预。人工智能将通过引入自适应算法来增强这些系统，这些算法可以随着时间的推移提高性能。这种能力对于优化飞行运营和确保安全至关重要。

人工智能大放异彩的主要领域之一是飞行管理系统（FMS）。配备人工智能的现代 FMS 平台可以分析大量数据，包括天气条件、空中交通和飞机性能指标，以实时优化飞行路径。例如，人工智能可以动态调整飞行计划以避免颠簸或调整燃油消耗，从而提高舒适度和运行效率。

预测性维护

人工智能的影响不仅限于飞行运营，还延伸到飞机维护。预测性维护是人工智能在航空电子设备中最有前途的应用之一。通过分析来自各种传感器的数据和历史维护记录，人工智能系统可以在潜在故障发生之前预测它们。这种主动方法可以及时进行维修和零件更换，从而减少停机时间并提高安全性。

根据人工智能支持的航空电子功能的研究，预测性维护可以显着降低运营成本。通过在问题升级之前识别问题，操作员可以最大程度地减少计划外维护并延长关键组件的使用寿命。这种预测能力不仅可以节省资金，还可以确保潜在问题在成为真正问题并危及飞行安全之前得到解决，从而提高安全性。

增强安全性

人工智能还可以在提高安全性和态势感知方面发挥至关重要的作用。先进的人工智能系统可以处理和分析来自多个来源的数据，例如雷达、交通、空气数据、摄像头和其他传感器，以提供飞机环境的全面视图。这种增强的态势感知对于避免碰撞至关重要，特别是在复杂的空域。

一项值得注意的发展是人工智能与防撞系统的集成。人工智能驱动的系统可以预测潜在的碰撞风险，并建议或自动执行超出有限垂直爬升或下降建议的规避操作空中交通管制系统。这种能力在繁忙的空域或具有挑战性的天气条件下特别有价值，在这些条件下，TCAS 有限的机动可能难以处理最佳解决方案。

人工智能在通信领域的应用

通信系统是人工智能可以产生重大影响的另一个领域。人工智能可以提高飞机与空中交通管制之间通信的效率和准确性。例如，人工智能驱动的系统可以自动转录和解释无线电通信，减少误解和错误的机会。想象一下一个小型显示器，它可以“读取”控制器的声音并将其显示出来，就像视频上的字幕一样。然后，您可以按下按钮确认并接受指令，并将其传输到您的 FMS 和自动驾驶仪。

此外，人工智能可以通过分析和优化数据传输速率来增强数据链路通信，并确保即使在充满挑战的条件下也能实现可靠的连接。这确保了关键信息的准确、及时传输，这对于维持安全高效的飞行运营至关重要。

前进的道路

当我们展望航空电子设备的未来时，人工智能的集成既是挑战也是机遇。人工智能在航空电子设备中的成功实施需要技术开发商、监管机构和航空专业人士之间的合作。确保人工智能系统符合安全标准、在所有条件下可靠运行以及决策过程透明至关重要。

将人工智能融入航空电子系统代表着令人兴奋的飞跃，但它并非没有监管障碍。当前的监管框架（以 DO-178C 机载系统和设备认证中的软件注意事项为代表）在适应人工智能的快速发展时面临着重大挑战。该标准对于确保机载系统软件的可靠性和安全性至关重要，早在人工智能的能力被想象出来之前就制定了。

DO-178C 强调严格的测试和验证过程，以确保适当的软件性能。然而，人工智能系统，特别是那些采用机器学习的系统，经常表现出不完全可预测的行为。传统的测试方法依赖于详尽的场景和预定的响应，很难解决人工智能的适应性和概率性质。

一个主要问题在于人工智能驱动的航空电子功能的分类。文件《人工智能支持的航空电子设备能力分类》强调，人工智能的动态学习能力可能会超出当前法规规定的预定义类别。例如，虽然 DO-178C 专注于根据已知场景验证软件，但人工智能系统通过学习不断发展，这引入了 DO-178C 未完全预期或适应的不可预测性和复杂性。

此外，在处理人工智能时，遵守 DO-178C 严格的文档和验证要求的挑战变得更加复杂。人工智能系统通常需要迭代学习和调整，这可能会使传统认证过程的静态性质变得复杂。DO-178C 所需的静态文档无法无缝适应人工智能的持续、自适应变化。

总之，虽然人工智能与航空电子设备的集成带来了有希望的进步，但有必要重新评估现行法规。随着人工智能技术的进步，航空电子行业必须与监管机构密切合作，开发新的框架，更好地适应人工智能的独特属性，确保未来机载系统的创新和安全。 

鲍勃·泰特 (Bob Teter) 是一位退休的航空电子工程师，他是人工智能的信徒，他希望人工智能能够帮助他申请门萨。他停止阅读两本人工智能书籍，因为《2001 年太空漫游》中描绘了人工智能的阴暗面，当时 HAL 说：“对不起戴夫，我做不到。”