Svět dopravního létání je automatizací prošpikovaný skrz naskrz – ostatně, vždyť i velké boeingy a airbusy umějí přistávat de facto samy, aniž by je jeden z pilotů v onen rozhodující moment ovládal kniplem. Přesto všechno se v něm i v dnešní době najdou profese, které žádná technologie, ba dokonce ani umělá inteligence (AI), jen tak nenahradí. Konkrétně třeba řídící letového provozu.
Pravda, i do tohoto oboru AI postupně proniká. A má se i za to, že její potenciál je obrovský, zejména pokud je řeč o oblasti takzvaného strojového učení (ML). „Jedná se například o využití nástrojů AI pro detekci možných bezpečnostních rizik, jak systémových, tak rizik, která vyplývají z každodenního provozu, nebo snížení dopadu letecké dopravy na životní prostředí formou optimalizace letových tratí,“ vysvětlila redakci Euro.cz Terézia Pilmannová, vedoucí výzkumné skupiny ATM (Air Traffic Management – pozn. red.) na Fakultě dopravní ČVUT v Praze, která se problematikou řízení letového provozu zabývá.
„AI nástroje mohou pomoci zvýšit kapacitu řídících letového provozu tak, že zastanou některé typy jejich úkolů a tím umožní zvýšit propustnost vzdušného prostoru. V neposlední řadě má implementace AI do řízení letového provozu pozitivní dopad na nákladovou efektivitu celé infrastruktury,“ dodala.
AI už dnes radí s optimální sekvencí letadel na přistání
Otázka toho, kdy bude umělá inteligence sama navádět letadla na přistání, není podle Pilmannové aktuálně namístě, v jiných fázích letu se ale její pomoc řídícím může hodit, díky čemuž by tak oni mohli mít o to více času věnovat se třeba právě přistávajícím a vzlétávajícím letounům, případně nějakým nestandardním situacím.
„AI ze své podstaty sbírá velké množství dat z různých zdrojů a dává je do určitého kontextu. A oblast řízení letového provozu má samozřejmě ambice využít těchto vlastností také. V souvislosti s vedením letových tratí je zásadní jejich obslužnost, to znamená, aby byly dobře dostupné pro co nejvyšší počet uživatelů vzdušného prostoru a již ze své podstaty negenerovaly konfliktní místa nebo úzká hrdla. To jsme na úrovni strategického návrhu využití vzdušného prostoru,“ nechala se expertka slyšet s tím, že hlavním přínosem umělé inteligence bude právě snaha podpořit situační povědomí a rozhodovací schopnost řídících zejména v krátkodobém časovém horizontu.
Co konkrétně to znamená? „Jedná se hlavně o nástroje, které sbírají data z letových plánů, údaje o počasí, konfiguraci a kapacitě sektorů řízení letového provozu, přetížení určitých vzdušných prostorů, o dostupnosti pozemní infrastruktury a o dalších faktorech. Tyto informace jsou pak AI/ML nástroje schopné dát do kontextu a navrhnout optimální řešení pro konkrétní provozní situace. Řídící má tak k dispozici soubor informací, který mu umožní vydávat taktická efektivní rozhodnutí ve velmi komplexním prostředí,“ přiblížila.
Různě po světě už v dnešní době probíhá řada pilotních projektů, které mají za cíl přínosy nástrojů umělé inteligence ověřit přímo v praxi. Jeden takový testují aktuálně třeba ve Velké Británii.
Pilmannová v této souvislosti upozornila na skutečnost, že řídící již nyní například při své práci používají takzvané asistenty, které jim s podporou ML pomáhají mimo jiné stanovovat nejvhodnější sekvence letadel na přistání. „Dále tyto nástroje pomáhají přesněji predikovat trajektorii letu a tím pádem s předstihem identifikovat možný konflikt,“ podotkla a uvedla další příklad: „Tyto nástroje jsou již dnes také využívány pro strategické, respektive předtaktické plánování. Například využití AI/ML modelů pro analýzu letových trajektorií umožňuje řídícím nastavit vhodné sektorové dělení a obsazení sektorů v souvislosti s predikovanou poptávkou.“
Jednou to bez lidí půjde
Zdejší služba Řízení letového provozu (ŘLP) odbavila v březnu letošního roku celkem 48 894 letů, jak vyplývá z informací uvedených na jejích webových stránkách. V týdnu od 8. dubna (tedy v době psaní tohoto článku – pozn. red.) se pak dle statistik organizace Eurocontrol předpokládá v českém vzdušném prostoru přibližně 1850 letů denně.
Podle Pilmannové přitom není nereálné, aby umělá inteligence jednoho dne práci řídících skutečně zcela sama zastala. Nutno každopádně dodat, že taková chvíle nepřijde ani za rok ani za dva, ba dokonce nejspíš ani v následující dekádě.
„Představit si to dokážu, ale s tím, jaké má letectví dlouhé schvalovací a certifikační procesy, se jistě nejedná o jednotky, nýbrž určitě desítky let. Agentura Evropské unie pro bezpečnost v letectví (EASA) již vytvořila plán pro postupnou implementaci, přičemž se jednotlivé milníky liší úrovní automatizace a mandátem vykonávat určité typy úkonů nebo rozhodnutí autonomně,“ objasnila.
„V rámci tohoto procesu je nutné vyřešit různá témata. Problematická bude jistě akceptace ze strany řídících, kde je potřeba, aby se za každých okolností mohli na výstupy umělé inteligence spolehnout. S tím také souvisí kvalita dat na vstupu. Dále se řeší téma odpovědnosti za rozhodnutí vykonaná umělou inteligencí – v případě rozhodnutí, které potenciálně může způsobit nebezpečnou situaci,“ doplnila s tím, že otázek, na které ještě nebyly nalezeny odpovědi, je v tuto chvíli stále mnoho.
Jednou z těch nejpalčivějších – vedle již zmíněného požadavku na kvalitu a správnost všech dat – je bezpochyby téma kyberbezpečnosti. Mají-li totiž práci dispečerů jednoho dne převzít nástroje umělé inteligence, je zapotřebí, aby byl celý systém z tohoto pohledu zcela neprůstřelný.
„ŘLP je jako instituce součástí kritické infrastruktury státu a jejím cílem je umožnit bezpečný a spořádaný tok letového provozu. Aby mohla tuto službu zodpovědně poskytovat, potřebuje neustále ověřovat přesnost a integritu všech klíčových systémů a informací. S nástupem AI tak v ŘLP přibude další, potenciálně slabé místo, které je zranitelné ve smyslu zneužití dat nebo ovlivnění funkčnosti nástroje s možnými negativními dopady na letový provoz. Když vezmeme v potaz, že se umělá inteligence využívá již také pro provedení samotných kybernetických útoků, je potřeba již od počátku vývoje zavádět vhodná opatření pro eliminování této hrozby,“ uzavřela Pilmannová.
