川航神迹难再现,AI将成为提高备降成功率最佳方法
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源
| 大数据每日评论
文
| 水木华章
英雄!
昨日川航在自己的官方微博发布了一条消息:重庆飞往拉萨的航班因机械故障备降成都:
乍看之下,笔者并没有太在意,飞机迫降这类消息虽然并不常有,但也算不上什么稀罕事。
但是,在事后看到官方渠道披露出的信息和数据才知道,此次备降的困难程度史无前例,能够成功备降简直就是神迹!
成功备降难度极大
造成飞机事故的原因是前风挡脱落,是时飞机正处于高空巡航状态,高度约32000英尺(9700多米)!
事故发生时爆炸性失压的声势和威力极强,副驾前方的仪表盘严重受损,已经形同虚设:
舱内温度瞬间降至零下40度,当时飞机的速度高达八九百公里,噪音巨大,副机长在事故发生瞬间,半边身子就被带到了舱外,完全无法给机长提供协助。瞬间失压和低温下,人的每一个动作都十分艰难,更别说进行复杂的操作。
更别说,飞机飞的是高原航线,下方山脉平均高度3500米,为保障乘客供氧,飞机必须尽快降到3000米以下,而这样的地形稍一不慎很容易发生撞击事故!
但就在自动驾驶完全失灵、仪表盘损坏,地形恶劣等条件下,机长完全凭借人工操作,依靠目视水平仪和经验判断,最终完成了备降!所以说这位机长是天神下凡也毫不为过!
但是在我们都在歌颂英雄壮举的同时,冷静下来后不妨想想这样一个问题:倘若类似的事故再次发生,这样的神迹是否还能再现?
神迹能否再现?
首先,这位机长在事后接受采访时自称在这条航线上飞行了100次,对各方面都比较熟悉。
其次,当时天气晴好,没有云或降雨,对视线无阻碍。
第三,在事故骤然发生之时,机长能够临危不乱、沉着应对,据说他当时在无线电通话中的声音还很沉稳,可见其心理素质极强。
设想一下,倘若换个机长,在另外的飞行场景中遇到了同样的事故,这三个要素若是不能同时具备的话,飞机备降还会成功吗?至少成功率会大打折扣的吧?
不妨进一步想象一下,此次前风挡事故机长虽然面临重重困境,但毕竟还具有行为能力,有操纵飞机成功着陆的可能性。但若是像历史上另一起同样的风挡脱落事故中,英航5390机长直接被掀出窗外,被风压在舱盖上,对飞机完全失去控制,结果又会怎样呢?
神迹无法复制,在我们赞叹神迹之伟大、机长之英雄的同时,笔者认为我们也有必要考虑一下,是否可以采用某些技术手段在类似事故再度发生时,有效地提高成功备降的几率。就目前看来,AI是一个绝佳的选择。
AI 技术可提高备降成功率
时下人工智能正发展得如火如荼,在航空领域也产生了一些成果。在处理意外事件方面,人工智能相对人类而言,不会受到情绪、压力等因素的影响,在面对恶劣条件,比如失压和低温等情况时,承受能力比人类更强。倘若技术足够完善,甚至完全可以实现无人驾驶。
下面这几项人工智能技术,如果能开发完善,并加以应用,必能有助于提高备降成功率:
1. 利用单目视觉帮助无人机穿过森林小道
2016年2月,人工智能领域顶会AAAI放出了今年参与AAAI Video Competition 2016的视频,其中有一个是苏黎世大学Davide Scaramuzza教授研究团队的最新成果——
基于深度神经网络利用单目视觉帮助无人机穿过森林小道。
他们最终得到了17119张被标记的图片,搭建了如下的深度神经网络,最终实现了面对任意输入图片85%的正确率,超过了人类的82%正确率。
这项研究向我们展示了当前基于机载硬件在复杂环境下顶尖的研究可以实现到哪种程度。倘若这项研究能够进一步开发和深化,对应对导航失灵、地形复杂这两个问题肯定大有帮助。
2. 机组驾驶舱自动化系统
2017年6月9日,英国邮报报道,一个名为
Alias
(Aircrew Labour In-Cockpit Automation System)的机组驾驶舱自动化系统已经可以让一架波音737飞机在天气正常的时候实现一段距离内的自动驾驶,全部操作均由人工智能完成,不需要飞行员协助。
Alias包含一条机械手臂、镜头、传感器系统,通过镜头监控飞行仪表数据,判断执行下一步动作。除此之外,Alias 同时也具有语音辨识和机器学习功能,通过搭载于平板装置上的显示屏,使用者将可以了解详细资讯,或是进行操作沟通。
Alias是美国国防高等研究计划署(DARPA)的项目之一。在国家交通中心的测试中,DARPA让Alias进入波音737 NG航务模拟器中进行操作,Alias运用手臂在驾驶舱中四处移动,流畅地调整襟翼、操控飞行速度,点燃推进器以及准备着陆等。
除了一般的飞行测试之外,DARPA 也让Alias模拟了各种飞行中可能发生的紧急事件,像是可能导致驾驶员偏离航线或飞航手册操作的系统故障状况,Alias在模拟中都展示了很好的表现。
主持该项目的航空工程师Daniel Patt希望能在人工飞行和越来越强大的计算机与传感器之间,建立一种更为紧密的联系,不为替代驾驶员而是通过机器人副驾驶进行辅助飞行、在驾驶员判断失误时发出警报确保飞行安全。
比如当引擎停转的时候,Alias系统将会被设计成可以识别出此类情况、并自动向飞行员展示相关信息,同时为他展示一个为了控制住飞机必须做的步骤清单。
3. 智能自动驾驶系统
2017年7月,有媒体报道,在英国伦敦大学,由
Haitham Baomar
和Peter Bentley领导的一个团队正在开发一套基于人工智能的自动驾驶系统IAS(intelligent autopilot system)。传统的自动驾驶仪在非紧急状况下处理巡航任务尚可,但在其他情况下则表现不佳。例如,强气流就会导致自动驾驶仪失效,甚至会通过纠正措施导致情况恶化。飞行员需要时刻监督自动驾驶仪,并在紧急状况下手动介入,但他们本身也可能犯错。
借助飞行模拟器,该系统经过训练后已经可以驾驶波音777,执行从机场起飞、航行到着陆的整套飞行任务,并且能够处理突发的或持续性的恶劣天气情况、引擎故障和机舱起火等紧急事件,甚至必要时还可进行紧急降落或转向。
这一过程需要依赖监督式机器学习技术。系统需要收集专业飞行员执行飞行任务的数据,观察并模仿有经验的飞行员在面对问题时的应对反应。
之后再借助
人工神经网络
ANN,利用观察到的内容生成学习模型。最后为系统赋予全部的控制权,并对其实际应用表现进行测试。
接下来,研究人员计划与航空企业接触,将该系统应用到工业级飞行模拟器中,甚至安装到遥控
无人机
当中进行测试……
这项技术如果测试成功的话,将会给飞行行业带来一场巨大的变革。在驾驶员无法保证自身拥有足够强大的能力去面对突如其来的危险的时候,它会是保护我们安全的最后一道屏障。
虽然川航备降事件已经过去了两天,但是对每个亲历现场的人来说,注定终身难忘。
科技以人为本。如今人工智能正飞速发展,虽然技术从完善到应用,到普及还有很长的路要走,但是它终将会落地,会应用到飞机驾驶舱中,为保障我们的人生安全贡献力量。
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