2024-12-23
A mesterséges intelligencia is segíti az irányítást az egyik legforgalmasabb európai repülőtéren
Számtalan munkakörben alkalmazzák már a mesterséges intelligenciát: a turisztikai iparban például az idegenvezetés vagy az utazásszervezés területén is több ilyen platform vagy alkalmazás létezik. Most pedig Nagy-Britannia legforgalmasabb repülőterének légiforgalmi irányítói is tesztelik az MI-t: az első eredmények alapján, bár hasznos a program, bőven akadnak korlátai is.
A legfrisebb fejlesztésnek számító mesterséges intelligencia-programot a világ negyedik legforgalmasabb repülőterének számító londoni Heathrow légiforgalmi irányítói tesztelik. Az óránként átlagosan 90 járat fel- és leszállását kezelő szakemberek számára a biztonság és a pontosság szempontjából is kiemelkedően fontos, hogy hatékonyan és zökkenőmentesen koordinálják a repülőgépeket. Ehhez kaptak segítséget az Amy névre keresztelt MI-programtól, amely különböző radar- és videóadatok kombinálásával tudja nyomon követni a légtérben tartózkodó járatokat, vizuális lenyomatot is készítve a helyzetükről. Amy olyan létfontosságú adatokat is megoszt a légiirányítókkal, mint a járat száma, a repülőgép típusa, illetve hogy érkező vagy induló járatról van-e szó. A valós időben közvetített indormációk pedig elősegítik a gyorsabb és megalapozottabb döntések meghozatalát.
„Minden egy digitális toronynak köszönhető: ilyen módon ki tudjuk egészíteni a hagyományos tornyokban ülő alkalmazottak által látott dolgokat azzal a digitális képpel, amit a mesterséges intelligencia az adatok feldolgozását követően vázol” – mutatta be a technológiát Andy Taylor, a NATS egyik igazgatója az Euronewsnak. Az MI-n alapuló programot eddig 40 ezer járaton tesztelték, és a NATS szerint legkorábban 2027-ben állhat munkába egy teljesen működőképes „digitális készenléti torony”, amely egyfajta tartalékrendszerként szolgálna vészhelyzetek vagy üzemzavarok esetére.
Az erényei mellett fontos megemlíteni Amy korlátait is, amelyek közül a legfontosabb, hogy a MI nem képes kontextussal együtt értelmezni a helyzeteket, így olyan döntéseket sem képes meghozni, amelyekhez többféle külső tényezőt kell figyelembe venni. Valójában meghozza a döntéseket, de azok nem lesznek biztonságosak, megfelelőek és szakszerűek. Ugyanakkor sok más MI-programhoz hasonlóan Amy is korlátolt adatbázist használ: nagy valószínűséggel főként rutinszerű, sztenderd műveleteken keresztül képezték ki – a valóságban viszont éppen a megszokottól eltérő körülmények között lenne rá szükség. Colin Rigby, az angliai Keele Egyetem munkatársa szerint ez is azt mutatja, hogy az MI sokkal inkább az emberekkel együttműködve képes ideális eredményekre, mintsem a humán tényezőt nélkülözve.
