Nguồn ảnh: James Darcy

Sáng kiến ​​Airbus Perlan Mission II, do tổ chức phi lợi nhuận nghiên cứu khí quyển có trụ sở tại Nevada dẫn đầu, Dự án Perlan, đã bắt đầu chiến dịch bay thử nghiệm lần thứ năm vào đầu tháng 2023 năm XNUMX tại Sân bay Quốc tế Comandante Armando Tola ở El Calafate, Argentina. Ban đầu liên quan đến nhu cầu kết nối thông qua việc cung cấp thiết bị trình diễn kết nối FlytLink, Thales cũng mang đến sự hỗ trợ về Trí tuệ nhân tạo để tính toán quỹ đạo.

Nỗ lực của nhóm Perlan tập trung vào việc tiếp tục sứ mệnh thúc đẩy nghiên cứu khoa học và kỹ thuật hàng không vũ trụ, khám phá các khu vực của tầng bình lưu mà trước đây chưa bao giờ có thể tiếp cận được bằng tàu lượn thử nghiệm có áp suất không phát thải – Perlan 2 – và chia sẻ hành trình cũng như nghiên cứu của mình với thế giới. Công nghệ AI của Thales trên máy bay đóng một vai trò quan trọng trong việc xác định đường đi lên cho máy bay không động cơ thông qua các sóng tầng sao phức tạp được khuếch đại bởi Polar Vortex và tìm đường đi an toàn cho phi công trong điều kiện khí tượng và khí quyển luôn thay đổi. Kết quả là tàu lượn Perlan 2 đã có thể đạt tới độ cao 60,300 feet trong các chuyến bay năm 2023, theo đúng nghĩa đen là đưa thiết bị trình diễn kết nối FlytLink của Thales lên những tầm cao mới chưa từng có!

Nguồn ảnh: James Darcy

Đằng sau dự án Perlan

Những bộ óc đam mê, các nhà khoa học, những người xây dựng sự đổi mới và những người mơ mộng táo bạo đã tập hợp lại trong Dự án Perlan. Họ chia sẻ một sứ mệnh chung: khám phá thế giới của chúng ta ở độ cao thách thức trí tưởng tượng bằng cách sử dụng tiềm năng của các công nghệ hàng không vũ trụ tiên tiến.

Trước sự can thiệp của công nghệ Trí tuệ nhân tạo của Thales, Dự án Perlan phải đối mặt với một thách thức ghê gớm. Điều này bao gồm việc quản lý tinh tế các điều kiện khí tượng và khí quyển luôn thay đổi, tạo ra khó khăn trong việc dự đoán, đặc biệt là đối với việc thí điểm; có khả năng quản lý và tối đa hóa hiệu quả sử dụng năng lượng; và giảm thiểu rủi ro cho phi công đồng thời thiết kế kế hoạch bay hiệu quả.

Tại sao lựa chọn AI mờ

Sản phẩm Trí tuệ nhân tạo của Thales dựa trên nguyên tắc Cây mờ di truyền (GFT), sự kết hợp thông minh giữa trí tuệ nhân tạo mờ (AI mờ) và tối ưu hóa thông qua các thuật toán di truyền. Dựa theo Kiến trúc sư trưởng Nick Ernest của Thales AI (ảnh bên phải với phi công trưởng Jim Payne đang kết nối AI với buồng lái), “Trong khi các AI khác thường cung cấp các giải pháp hộp đen không thể được chứng minh bằng toán học để luôn tuân theo các quy tắc an toàn, thì chúng tôi cung cấp các mô hình AI có hiệu suất cao, cung cấp cả khả năng giải thích và khả năng chứng minh sự tuân thủ các yêu cầu an toàn. Chúng tôi cũng tận hưởng những khả năng đã được chứng minh trong các ứng dụng lập kế hoạch và định tuyến tương tự. Đối với ứng dụng này, chúng tôi có thể dựa trên việc sử dụng nhiều mô hình môi trường, các chuyến bay lượn mô phỏng và bài học rút ra từ các chuyến bay trước đó để thiết kế các tuyến đường an toàn và hiệu quả nhất.”

Dữ liệu được tối ưu hóa để truyền tải hiệu quả

Hơn nữa, AI của Thales phối hợp chặt chẽ với thiết bị trình diễn kết nối FlytLink, đảm bảo kết nối tối ưu giữa máy bay nghiên cứu và mặt đất.

Kết quả phân tích AI được truyền tới phi công thông qua giao diện người dùng nâng cao trên máy bay. Các giao diện này trình bày thông tin quan trọng về kế hoạch bay và những điều chỉnh cần thiết cho mục tiêu độ cao một cách rõ ràng và ngắn gọn. Cả hiệu quả kết nối cùng với giao diện và nội dung được tối ưu hóa đều cho phép liên lạc không bị gián đoạn ở tất cả các giai đoạn và độ cao của chuyến bay.

Một trợ lý chuyến bay có giá trị cho phi công

Dự án Perlan có mục tiêu đầy tham vọng là đạt độ cao 90,000 feet trong các chuyến bay ở Argentina vào tháng 2023 và tháng XNUMX năm XNUMX, một kỷ lục cực kỳ khó đạt được.

AI đóng một vai trò quan trọng trong nỗ lực này, dự đoán rằng kỷ lục sẽ không thể đạt được nếu điều kiện thời tiết không thay đổi. AI cũng mang lại độ chính xác vô song cho việc tìm kiếm độ cao của tầng bình lưu, giảm đáng kể thời gian cần thiết để đạt đến độ cao cực độ. Sự tối ưu hóa này cho phép sử dụng hiệu quả hơn lượng oxy và dung lượng pin, biến các chuyến bay thành các hoạt động an toàn hơn, hiệu quả hơn và có thể dự đoán được.

Toàn đội chụp ảnh tại Argentina (ảnh: James Darcy).

Mùa hè năm đó, các cuộc thử nghiệm ở Argentina đã thành công một phần. Theo lời của Nick Ernest, “Tuy kỷ lục chưa bị vượt qua nhưng trải nghiệm đã chứng minh con người và máy móc có thể học cùng nhau. AI thực sự đã lường trước được những khó khăn do điều kiện thời tiết và khí quyển dưới mức tối ưu gây ra, đồng thời những dự đoán của nó rất phù hợp với kết quả thực tế mặc dù không gian vấn đề cực kỳ ồn ào và khó khăn. AI cũng đóng một vai trò quan trọng trong việc phân tích và ra quyết định trong suốt sứ mệnh của Dự án Perlan ở Argentina. Nó thu thập vô số dữ liệu thời gian thực từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả cảm biến trên máy bay. AI đã sử dụng các mô hình môi trường phức tạp để đưa ra các dự đoán về chiến lược bay có tính đến sự thay đổi của gió, áp suất khí quyển và điều kiện thời tiết luôn thay đổi.”

Cuối cùng, con người và máy móc bổ sung cho nhau, tạo thành một đội bất khả chiến bại, nơi công nghệ đóng vai trò như một phần mở rộng tự nhiên của suy nghĩ con người. Sức mạnh tổng hợp giữa Fuzzy AI, liên lạc vệ tinh và giao diện trực quan đã mang đến một giải pháp đột phá vượt qua ranh giới của khám phá hàng không.

Theo Ed Warnock, Giám đốc điều hành, Dự án Perlan, Inc. (Ảnh), “Thales AI đã cải thiện đáng kể cách máy bay và phi công của chúng tôi hoạt động trong điều kiện khắc nghiệt khi bay qua lỗ thủng tầng ozone bên trong các sóng tầng bình lưu phức tạp do Polar Vortex tạo ra. Sự hợp tác của chúng tôi với Thales trong năm nay đã mang lại sự an toàn cao hơn thông qua kết nối internet theo thời gian thực và quản lý tài nguyên sứ mệnh tốt hơn thông qua dự đoán AI về những con đường tối ưu đi lên trong những điều kiện cực kỳ thách thức này.”

Hướng tới những mùa có thể xảy ra trong tương lai, các chuyến bay sẽ được AI hỗ trợ từ rất sớm trong quá trình này so với phiên trước. Nick Ernest: “Việc tiếp tục áp dụng và thử nghiệm AI sẽ giúp Perlan đạt được một bước tiến mới hướng tới mục tiêu 90,000 feet. Nó sẽ giúp giảm bớt sự không chắc chắn để hỗ trợ dự án và xác định các tuyến đường cũng như thời điểm tốt nhất để bay cho tàu lượn.” Ông cũng nói thêm rằng “những hiểu biết sâu sắc từ nghiên cứu điển hình này cũng có thể được áp dụng cho các tình huống hoặc khách hàng tương tự khác.”

Video nổi bật: Airbus Perlan Mission II kỷ niệm Mùa thứ năm của Sáng kiến ​​Tàu lượn tầng bình lưu làm nên lịch sử



• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://onboard.thalesgroup.com/perlan-and-thales-ai/