Автор: Денис Аветисян
Новый подход к тестированию систем искусственного интеллекта для авиадиспетчеров позволяет оценить их эффективность в условиях, максимально приближенных к реальным.
Предлагается методика оценки автоматизации управления воздушным движением с использованием существующей учебной программы и цифровых двойников для повышения реалистичности.
Несмотря на растущий интерес к автоматизации управления воздушным движением, оценка производительности ИИ-агентов зачастую оторвана от реальных операционных условий. В данной работе, ‘Human-in-the-Loop Testing of AI Agents for Air Traffic Control with a Regulated Assessment Framework’, предложен строгий фреймворк для тестирования ИИ-агентов, основанный на сертифицированной учебной программе, используемой для подготовки диспетчеров. Разработанный подход позволяет проводить более аутентичную и предметно-ориентированную оценку, приближенную к критериям, применяемым экспертами-людьми. Позволит ли это создать эффективные системы совместной работы человека и машины в критически важных задачах управления воздушным движением?
Сложность управления: вызовы автоматизации воздушного движения
Управление воздушным движением (УВД) исторически являлось областью, где ключевую роль играл человеческий фактор, требующий от диспетчеров высочайшей точности и скорости реакции. Безопасность полетов напрямую зависела от способности специалиста оперативно оценивать ситуацию, прогнозировать развитие событий и принимать взвешенные решения в условиях постоянного изменения параметров. Эта профессия предполагает не только глубокие знания в области авиации и метеорологии, но и развитые когнитивные навыки, включая пространственное мышление, многозадачность и умение сохранять спокойствие в стрессовых ситуациях. Именно поэтому, несмотря на развитие технологий, человеческий интеллект долгое время оставался незаменимым элементом системы УВД, гарантируя надежность и безопасность воздушного пространства.
Постоянно растущий объем воздушного трафика создает серьезную нагрузку на существующую систему управления полетами, что вынуждает исследователей искать возможности автоматизации. Однако, текущие подходы, несмотря на свою эффективность в определенных ситуациях, сталкиваются с трудностями при адаптации к непредсказуемости и динамичности реальных сценариев. Авиадиспетчерская деятельность требует учета множества факторов — от погодных условий и технических характеристик самолетов до неожиданных изменений в планах полетов. Автоматизированные системы, основанные на жестких правилах, зачастую оказываются неспособны эффективно реагировать на все эти переменные, что создает риски для безопасности и требует постоянного контроля со стороны человека. В связи с этим, разработка автоматизированных решений, способных к обучению и адаптации в режиме реального времени, является ключевой задачей для обеспечения стабильной и безопасной работы воздушного транспорта в будущем.
Существующие системы автоматизации управления воздушным движением, основанные на жестких правилах и алгоритмах, демонстрируют ограниченную эффективность в реальных условиях. Эти системы, хотя и способны выполнять заранее запрограммированные задачи, испытывают трудности при столкновении с непредсказуемыми ситуациями и динамически меняющимися условиями. Отсутствие способности к обучению и адаптации к новым данным означает, что они не могут самостоятельно оптимизировать работу в сложных сценариях, требующих принятия решений на основе неполной или противоречивой информации. В результате, полностью автономная работа таких систем в управлении воздушным движением представляется невозможной без существенного улучшения их интеллектуальных возможностей и способности к самообучению.
Для успешной автоматизации управления воздушным движением требуется принципиально новая парадигма, способная преодолеть существующие ограничения и обеспечить безопасность полётов. Традиционные подходы, основанные на жёстких правилах, оказываются неэффективными в условиях постоянно меняющейся обстановки и высокой сложности реальных сценариев. Необходим переход к системам, использующим методы машинного обучения и искусственного интеллекта, способным адаптироваться к непредсказуемым ситуациям, прогнозировать развитие событий и принимать решения в режиме реального времени. Особое внимание уделяется разработке алгоритмов, обеспечивающих надежность и отказоустойчивость, а также возможность проверки и верификации принимаемых решений, чтобы гарантировать абсолютную безопасность полётов и исключить риски, связанные с автономной работой систем управления.
Методика оценки: соответствие человека и машины
Методология Machine Basic Training (MBT) представляет собой систему оценки агентов автоматизации управления воздушным движением, основанную на адаптации учебного курса NATS Basic Course — стандартной программы подготовки авиадиспетчеров. Цель MBT — обеспечить сопоставимую оценку компетенций как для автоматизированных систем, так и для людей-диспетчеров, что позволяет объективно измерить способность агента к выполнению основных задач управления воздушным движением. Адаптация существующей, признанной программы обучения позволяет использовать проверенные учебные материалы и методики, обеспечивая валидность и надежность оценки.
Методология Machine Basic Training (MBT) использует структурированную программу обучения, аналогичную стандартному курсу подготовки диспетчеров, что позволяет оценивать автоматизированных агентов по тем же компетенциям, что и людей. Оценка фокусируется на трех ключевых навыках: планирование (Planning), управление (Controlling) и координация (Coordination). Такой подход гарантирует сопоставимость результатов оценки агентов и диспетчеров, а также позволяет выявлять сильные и слабые стороны автоматизированных систем в контексте задач, требующих от человека аналогичных навыков и компетенций.
В рамках данной методологии используется вероятностный цифровой двойник BluebirdDT для генерации реалистичных сценариев и тестирования агентов. BluebirdDT включает в себя модуль предсказания траекторий, обеспечивающий высокую точность симуляций. Проведенные испытания показали, что ошибка предсказания траектории составляет менее 8%, при измерении как процент самолетов, превышающих порог в 5 уровней полета по вертикали или 2,5 морских мили по горизонтали. Данный показатель позволяет оценить надежность симуляций и корректность оценки работы автоматизированных агентов управления воздушным движением.
Методология Machine Basic Training (MBT) включает в себя строгую оценку, подтверждаемую проверками межэкспертной надежности (Inter-Rater Reliability). Анализ 19 сценариев, проведенный как минимум 7 инструкторами, показал коэффициент корреляции Спирмена ρ равный 0.59 и коэффициент согласованности Кендалла W равный 0.64. Данные результаты демонстрируют достаточную согласованность оценок, выдаваемых разными экспертами, что обеспечивает объективность и надежность оценки производительности автоматизированных агентов управления воздушным движением в рамках MBT.
Экспериментальная проверка: Hawk и Falcon в действии
Для оценки эффективности фреймворка MBT были разработаны два агента: агент, основанный на правилах, под названием Hawk, и агент, использующий оптимизацию, Falcon. Hawk функционирует на основе предопределенного набора правил, реализующих логику управления, в то время как Falcon использует алгоритмы оптимизации для принятия решений. Разработка этих двух агентов позволила провести сравнительный анализ их производительности в рамках учебной программы MBT, а также выявить преимущества и недостатки каждого подхода к автоматизации управления воздушным движением.
Оба агента, Hawk и Falcon, прошли полный цикл обучения и оценки в рамках разработанной учебной программы MBT (Model-Based Testing). Этот процесс включал в себя выполнение ряда стандартных сценариев управления воздушным движением и оценку ключевых показателей эффективности, таких как точность соблюдения траектории, время реакции на изменения и соблюдение правил безопасности. Полученные результаты были сопоставлены с показателями, полученными от опытных диспетчеров воздушного движения, выполнявших те же задачи, что позволило провести объективное сравнение производительности агентов и выявить области, требующие доработки для достижения уровня, сопоставимого с человеческим контролем.
Использование методологии Model-Based Testing (MBT) позволило провести детальный анализ сильных и слабых сторон разработанных агентов — Hawk и Falcon. В процессе тестирования, основанного на формальных моделях поведения системы управления воздушным движением, были выявлены конкретные области, требующие доработки в алгоритмах принятия решений и стратегиях управления. В частности, анализ выявил различия в способности агентов адаптироваться к нештатным ситуациям и оптимизировать траектории полетов, что позволило сформулировать конкретные требования к улучшению их производительности и надежности. Полученные данные позволили оценить эффективность различных подходов к проектированию агентов и определить приоритеты для дальнейшей разработки.
Результаты тестирования агентов в рамках платформы MBT демонстрируют ее эффективность в оценке и совершенствовании автоматизированных систем управления воздушным движением (УВД). Платформа позволяет проводить детальный анализ производительности агентов, выявлять слабые места и области для улучшения, что способствует разработке более безопасных и надежных систем автоматизации УВД. Полученные данные подтверждают возможность использования MBT для верификации и валидации алгоритмов управления, а также для обеспечения соответствия требованиям безопасности и надежности в критически важных приложениях.
Влияние и перспективы: к автономному будущему управления воздушным движением
Разработанная методология Model-Based Testing (MBT), в сочетании с верификацией с участием человека, позволяет эффективно решать ключевые вопросы безопасности, возникающие при автоматизации управления воздушным движением, в соответствии с нормативными требованиями гражданской авиации. Данный подход обеспечивает систематическую проверку систем автоматического управления, выявляя потенциальные уязвимости и несоответствия стандартам безопасности на ранних этапах разработки. Верификация с участием человека, интегрированная в процесс MBT, гарантирует, что автоматизированные решения соответствуют ожиданиям и опыту диспетчеров, что критически важно для поддержания высокого уровня безопасности полетов и предотвращения ошибок, связанных с недостаточным пониманием или неправильной интерпретацией автоматизированными системами сложных ситуаций. Таким образом, сочетание MBT и Human-in-the-Loop Verification обеспечивает надежную основу для внедрения автоматизации в управление воздушным движением, соответствующую строгим требованиям регулирующих органов.
Интеграция экспертных знаний играет ключевую роль в обучении агентов систем автоматизированной управления воздушным движением (УВД). Для этого используются методы проектирования системы вознаграждений и разметки данных, позволяющие привить агентам принципы и протоколы, принятые в современной практике УВД. Тщательно разработанные функции вознаграждения направляют процесс обучения, поощряя действия, соответствующие установленным процедурам, и наказывая за отклонения от них. Разметка данных, выполненная опытными диспетчерами, обеспечивает агентов примерами корректного поведения в различных сценариях, что значительно повышает надежность и безопасность автоматизированной системы. Без такой интеграции, агенты рискуют выработать неоптимальные или даже опасные стратегии, не соответствующие требованиям регулирующих органов и стандартам безопасности полетов.
Разработанный подход знаменует собой существенный прогресс в создании полностью автономных систем управления воздушным движением, способных качественно улучшить безопасность полетов, повысить эффективность использования воздушного пространства и увеличить его пропускную способность. Реализация подобных систем позволяет не только оптимизировать маршруты и сократить задержки, но и снизить нагрузку на авиадиспетчеров, передавая им задачи, требующие критического анализа и принятия сложных решений. В перспективе, автоматизация рутинных операций и повышение точности прогнозирования позволят значительно увеличить общую пропускную способность воздушного пространства, отвечая на растущие потребности современной авиации и обеспечивая более плавный и безопасный трафик.
Дальнейшие исследования направлены на интеграцию передовых методов искусственного интеллекта, таких как глубокое обучение с подкреплением и методы мультиагентного обучения, в существующую структуру MBT. Это позволит существенно усовершенствовать возможности агентов, обеспечивая более гибкое и адаптивное поведение в сложных ситуациях управления воздушным движением. Ожидается, что применение этих технологий повысит не только эффективность алгоритмов, но и их устойчивость к непредсказуемым факторам и ошибкам, что является критически важным для обеспечения безопасности полетов. Внедрение глубокого обучения с подкреплением позволит агентам самостоятельно обучаться оптимальным стратегиям управления, а мультиагентные методы — координировать действия нескольких агентов для решения комплексных задач, тем самым приближая создание полностью автономных систем управления воздушным движением.
Исследование представляет собой попытку преодолеть разрыв между теоретическими моделями автоматизации управления воздушным движением и реальными потребностями обучения диспетчеров. Авторы предлагают использовать существующую учебную программу как основу для оценки искусственного интеллекта, что позволяет создать более релевантную и практичную систему тестирования. Как заметил Винтон Серф: «Любая достаточно продвинутая технология неотличима от магии». В данном контексте, успешная интеграция ИИ в управление воздушным движением требует не только технологических достижений, но и четкого понимания человеческого фактора, ведь именно диспетчеры являются конечными пользователями и гарантами безопасности полетов. Предложенная методика, ориентированная на компетенции, направлена на то, чтобы «магия» технологий действительно работала на благо авиации.
Куда Далее?
Представленная работа, стремясь к оценке автоматизации управления воздушным движением посредством существующей учебной программы, не решает, а лишь обнажает фундаментальную сложность: как измерить компетентность в системе, где сама необходимость измерения подразумевает несовершенство. Истинная автоматизация не требует оценки — она просто работает. Идея о «регулируемой» оценке, сама по себе, таит в себе парадокс: регулирование — это признание непредсказуемости.
Будущие исследования должны сместить фокус с поиска «лучшего» алгоритма на создание систем, которые органично встраиваются в существующую инфраструктуру, а не требуют ее перестройки. Вместо сложных метрик, необходимо искать индикаторы, которые можно понять без инструкций — например, снижение когнитивной нагрузки диспетчера, а не просто увеличение пропускной способности. Система, требующая подробного объяснения, уже проиграла.
Попытки создать «цифрового двойника» реальности неизбежно сталкиваются с упрощением. Важно помнить: модель — это всегда ложь, но иногда полезная. Настоящий прогресс лежит не в создании все более совершенных симуляций, а в принятии неизбежной неопределенности и создании систем, способных к адаптации и самообучению. Понятность — это вежливость, а не признак интеллектуального превосходства.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.04288.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Квантовый Монте-Карло: Моделирование рождения электрон-позитронных пар
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Скрытая сложность: Необратимые преобразования в квантовых схемах
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Насколько важна полнота при оценке поиска?
- Переключение намагниченности в квантовых антиферромагнетиках: новые горизонты для терагерцовой спинтроники
- Геометрия на пределе: как алгоритмы оптимизации превосходят языковые модели
- Оптимизация партийных запросов: Метод имитации отжига против градиентных подходов
2026-01-11 09:01