写真提供者: ジェームス・ダーシー
ネバダ州に本拠を置く大気研究非営利団体パーラン・プロジェクトが主導するエアバス・パーラン・ミッションII構想は、2023年XNUMX月初旬にアルゼンチンのエル・カラファテにあるコマンダンテ・アルマンド・トラ国際空港でXNUMX回目の実験飛行キャンペーンを開始した。タレスは当初、FlytLink 接続デモンストレーターの提供を通じて接続ニーズに対応していましたが、軌道計算のための人工知能のサポートも導入しました。
パーラン チームの取り組みは、航空宇宙工学と科学研究を推進し、実験用ゼロエミッション加圧グライダーであるパーラン 2 がこれまで到達したことのない成層圏の領域を探索し、その旅と研究を世界と共有するという使命を継続することに焦点を当てていました。搭載されたタレス AI テクノロジーは、極渦によって増幅された複雑な開始圏波を通じてエンジンのない航空機の上向きルートを特定し、刻々と変化する気象条件や大気条件を通じてパイロットの安全なルートを見つける上で重要な役割を果たしました。その結果、パーラン 2 グライダーは 60,300 年の飛行中に高度 2023 フィートに到達することができ、文字通りタレスの FlytLink 接続デモンストレーターを新たな前例のない高みに引き上げました。
写真提供者: ジェームス・ダーシー
Perlan プロジェクトの裏側
情熱的な心、科学者、イノベーションの構築者、そして大胆な夢想家がパーラン プロジェクトの輪の中に集まりました。彼らは共通の使命を共有しています。それは、革新的な航空宇宙技術の可能性を利用して、想像を超えた高度で世界を探索することです。
タレスの人工知能技術が介入する前、パーラン プロジェクトは恐るべき課題に直面していました。これには、特に操縦において、予測における困難を生み出す、刻々と変化する気象条件や大気条件の繊細な管理が含まれていました。エネルギー効率を管理し、最大化できること。効率的な飛行計画を設計しながら、パイロットのリスクを最小限に抑えます。
ファジー AI を選択する理由
タレスの人工知能製品は、ファジー人工知能 (Fuzzy AI) と遺伝的アルゴリズムによる最適化の賢明な融合である、遺伝的ファジー ツリー (GFT) の原則に基づいています。によると タレスAIチーフアーキテクトニックアーネスト (右の写真はヘッドパイロットのジム・ペインがコックピットにAIを接続しているところ)、 「他の AI は通常、常に安全ルールに従っていることを数学的に証明できないブラックボックス ソリューションを提供しますが、当社は説明可能性と安全要件の順守を証明する機能の両方を提供する高性能 AI モデルを提供します。また、同様のルーティングおよび計画アプリケーションでも実証済みの機能を活用しています。このアプリケーションでは、複数の環境モデル、シミュレートされたグライダー飛行、および以前の飛行から学んだ教訓を活用して、最も安全で最も効率的なルートを設計することができます。」
効率的な送信のための最適化されたデータ
さらに、タレスの AI は FlytLink 接続デモンストレーターと緊密に連携し、研究用航空機と地上の間の最適な接続を確保します。
AI 分析の結果は、航空機に搭載された強化されたユーザー インターフェイスを通じてパイロットに送信されました。これらのインターフェースは、飛行計画に関する重要な情報と目標高度に必要な調整を明確かつ簡潔な方法で表示しました。接続効率と最適化されたインターフェイスおよびコンテンツの両方により、飛行のすべての段階と高度で中断のない通信が可能になりました。
パイロットにとって貴重なフライトアシスタント
ペルラン プロジェクトには、90,000 年 2023 月と XNUMX 月にアルゼンチンでの飛行中に高度 XNUMX フィートに到達するという野心的な目標がありましたが、これは達成するのが非常に困難な記録です。
AI はこの取り組みにおいて重要な役割を果たし、気象条件が変わらなければ記録は達成できないと予測しました。また、AI は成層圏の高さの探求に比類のない精度をもたらし、超高度に到達するのに必要な時間を大幅に短縮しました。この最適化により、酸素とバッテリー容量をより効率的に使用できるようになり、飛行がより安全で効率的で予測可能な運航に変わりました。
写真はアルゼンチンでのチーム（写真：James Darcy）。
その夏、アルゼンチンでの裁判は部分的に成功を収めた。ニック・アーネストの言葉を借りれば、 「記録を超えることはできませんでしたが、この経験は人間と機械が一緒に学習できることを証明しました。 AI は実際に、最適ではない大気条件や気象条件によってもたらされる困難を予測しており、信じられないほどノイズが多く困難な問題空間にもかかわらず、その予測は実際の結果とよく一致していました。 AI は、アルゼンチンにおけるペルラン プロジェクトのミッション全体を通じて、分析と意思決定においても重要な役割を果たしました。航空機に搭載されたセンサーなど、さまざまなソースから無数のリアルタイム データを取り込みました。 AI は複雑な環境モデルを使用して、風の変化、気圧、刻々と変化する気象条件を考慮した飛行戦略を予測しました。」
最終的に、人間と機械は互いに補完し合い、テクノロジーが人間の思考の自然な拡張として機能する無敵のチームを形成しました。 Fuzzy AI、衛星通信、直感的なインターフェイス間のこの相乗効果により、航空探査の境界を超えた画期的なソリューションが実現しました。
による エド・ワーノック氏、The Perlan Project, Inc. CEO （写真）は、 「タレス AI は、極渦によって生成される複雑な成層圏波の中のオゾンホールを通って飛行する際の極限状態での航空機とパイロットの動作方法を大幅に改善しました。今年のタレスとのパートナーシップにより、リアルタイムのインターネット接続による安全性の向上と、これらの非常に困難な状況を乗り越える最適な経路の AI 予測によるミッション リソース管理の向上が実現しました。」
将来のシーズンに向けて、前回のセッションと比較して、プロセスの非常に早い段階でフライトが AI によってサポートされることになります。ニック・アーネスト： 「AI の導入とテストを継続することで、パーランは 90,000 フィートという目標に向けて新たな一歩を踏み出すことができます。これにより、不確実性が軽減され、プロジェクトをサポートし、グライダーが飛行する最適なルートと瞬間を特定できるようになります。」 彼はさらに次のように付け加えています。このケーススタディからの洞察は、他の同様の状況やクライアントにも適用できます。」
ビデオハイライト: エアバス パーラン ミッション II が歴史を築く成層圏グライダー イニシアチブの第 5 シーズンを祝う
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- 情報源： https://onboard.thalesgroup.com/perlan-and-thales-ai/
