Автопилот с искусственным интеллектом повышает безопасность авиации

Разработанный для обеспечения более безопасных полетов, "Air-Guardian" сочетает человеческую интуицию с машинной точностью, создавая более симбиотические отношения между пилотом и самолетом.

Представьте, что вы находитесь в самолете с двумя пилотами, одним человеком и одним компьютером. У обоих есть свои "руки" на контроллерах, но они всегда обращают внимание на разные вещи. Если они оба обращают внимание на одно и то же, человек может управлять. Но если человек отвлекается или что-то пропускает, компьютер быстро берет на себя ответственность.

Познакомьтесь с Air-Guardian, системой, разработанной исследователями Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL). В то время как современные пилоты борются с натиском информации с нескольких мониторов, особенно в критические моменты, Air-Guardian выступает в качестве проактивного второго пилота; партнерство между человеком и машиной, основанное на понимании внимания.

Но как именно это определяет внимание? Для людей он использует отслеживание глаз, а для нейронной системы он опирается на то, что называется «картами алициональности», которые точно уделяют, куда направлено внимание. Карты служат визуальными руководствами, выделяющими ключевые области в изображении, помогая понять и расшифровать поведение сложных алгоритмов. Air-Guardian выявляет ранние признаки потенциальных рисков с помощью этих маркеров внимания, вместо того, чтобы вмешиваться только во время нарушений безопасности, таких как традиционные системы автопилота.

Более широкие последствия этой системы выходят за рамки авиации. Подобные механизмы совместного управления однажды могут быть использованы в автомобилях, беспилотных летательных аппаратах и более широком спектре робототехники.

"Захватывающая особенность нашего метода - это его дифференцируемость", - говорит постдок MIT CSAIL Лианьхао Инь, ведущий автор новой статьи о Air-Guardian. "Наш кооперативный уровень и весь сквозной процесс могут быть обучены. Мы специально выбрали причинную модель нейронной сети непрерывной глубины из-за ее динамических особенностей в отображении внимания. Еще одним уникальным аспектом является адаптивность. Система Air-Guardian не является жесткой; ее можно настроить в соответствии с требованиями ситуации, обеспечивая сбалансированное партнерство между человеком и машиной".

"Эта система представляет собой инновационный подход ориентированной на человека авиации с использованием искусственного интеллекта", - добавляет Рамин Хасани, исследовательский филиал MIT CSAIL и изобретатель жидких нейронных сетей. "Наше использование жидких нейронных сетей обеспечивает динамический, адаптивный подход, гарантируя, что ИИ не просто заменит человеческое суждение, но и дополнит его, что приведет к повышению безопасности и сотрудничеству в небе".

Истинная сила Air-Guardian заключается в его фундаментальной технологии. Используя кооперативный уровень на основе оптимизации, использующий визуальное внимание людей и машины, а также жидкие замкнутые нейронные сети непрерывного времени (CfC), известные своим мастерством в расшифровке причинно-следственных связей, он анализирует входящие изображения на предмет жизненно важной информации. Дополняет это алгоритм VisualBackProp, который определяет фокусные точки системы в изображении, обеспечивая четкое понимание ее карт внимания.

Для будущего массового внедрения необходимо усовершенствовать человеко-машинный интерфейс. Обратная связь предполагает, что индикатор, такой как бар, может быть более интуитивным, чтобы описать, когда система опекунов берет на себя контроль.

Air-Guardian предвещает новую эру более безопасного неба, предлагая надежную сеть безопасности для тех моментов, когда внимание человека колеблется.

"Система Air-Guardian подчеркивает синергию между человеческим опытом и машинным обучением, продвигая цель использования машинного обучения для усиления пилотов в сложных сценариях и уменьшения эксплуатационных ошибок", - говорит Даниэла Рус, профессор электротехники и компьютерных наук Эндрю (1956) и Эрна Витерби в Массачусетском технологическом институте, директор CSAIL и старший автор статьи."Одним из самых интересных результатов использования метрики визуального внимания в этой работе является потенциал для обеспечения более ранних вмешательств и большей интерпретируемости пилотами-людей", - говорит Стефани Гил, доцент информатики в Гарвардском университете, которая не участвовала в работе. "Это демонстрирует отличный пример того, как ИИ может быть использован для работы с человеком, снижая барьер для достижения доверия путем использования естественных механизмов связи между человеком и системой ИИ".

Исследование MIT

ps. Комментируйте, пожалуйста! Это помогает продвижению статьи.

Ну и как положено, канал тг))) Канал и чатик

Там под сообщениями и в закрепленном боты KolerskyAi для генерации видео, а так же для доступа в Chat GPT+4 и Dalle-3 без VPN и другие нейросети.