据aviationtoday网站2020年2月19日刊文， 欧洲航空安全局(EASA)发布了人工智能路线图，预计到2025年将实现首个用于飞机系统的人工智能认证。
EASA在2018年10月成立了一个内部人工智能工作组，并在新技术的实际认证取得进展之前，确定了能力、标准、协议和方法，之后发布了33页的路线图。该机构在给国际航空电子公司的一份电子邮件声明中确认，他们已经收到了工业界提交的旨在为人工智能飞行员辅助技术提供认证的项目。
EASA透露，“该机构确实在2019年收到了第一份关于人工智能飞机系统认证的正式申请。由于保密性，现阶段不可能对这些项目更加具体。我们的路线图中的日期是2025年，与申请者预期的项目认证目标日期相对应”。
在路线图文件中，EASA将把人工智能定义为“似乎模仿人类性能”的任何技术。路线图进一步将人工智能应用分为模型驱动人工智能和数据驱动人工智能，同时将这两种人工智能形式与联系起来以突破机器学习、深入学习和使用神经网络等，使计算机视觉和自然语言处理等应用成为可能。
EASA表示，“为了在2025年前为基于人工智能的系统的首次认证做好准备，应在2021年提供第一份指南，以便在开发阶段对申请人进行适当的指导。欧洲航空安全局将制定的指导方针将适用于所有领域的人工智能应用，包括飞机认证以及无人机操作。”。
8个航空特定领域将深受人工智能的影响，包括：
· 飞机设计与运行；
· 飞机生产与维修；
· 空中交通管理；
· 无人机、城市空中机动和U型空间；
· 安全风险管理；
· 网络安全；
· 环境；
· 欧盟条例。
该路线图还预计机器学习在“飞行控制律优化、传感器校准、油箱数量评估、结冰探测”等飞机系统中的潜在应用，在这些飞机系统中，机器学习可以取代对可能组合和相关参数值的人类分析。
欧洲航空安全局还指出，已经有几个研究和开发项目和原型，其特点是将人工智能用于空中交通管理。其中包括新加坡ATM研究所的应用程序，该应用程序生成可帮助管制员解决空域系统冲突的解决方案。此外，还有一个欧洲天空ATM研究联合企业的“BigData4ATM”项目，其任务是分析以乘客为中心的地理定位数据，以识别航空乘客行为模式，以及控制器辅助语音识别模型的机器学习(MALORCA)项目，该项目开发了语音识别工具供控制器使用。
近年来，一些航空研究和发展计划也在考虑将人工智能和多用途识别技术集成到飞机系统和空中交通管理基础设施中。去年11月，泰雷兹集团公布了其位于图卢兹的设施，展示了其正在研发的一些技术，包括一个虚拟助手，作为其下一代FlytX航空电子设备套件的一部分，该助手将为飞行员提供语音和飞行意图识别。
总部位于瑞士苏黎世的初创公司Daedalean也在开发其首个航空自动驾驶仪系统，该系统采用了一种先进的人工智能形式，即深卷积前馈神经网络。该系统的特点是软件可以复制人类飞行员的决策水平和态势感知。
NATS是英国的航空导航服务提供商(ANSP)，也开创了航空平台的人工智能。在希思罗机场，该公司在空中交通管制塔台和机场北部跑道沿线安装了18台超高清4K摄像机，这些摄像机将图像传送到Searidge技术公司开发的一个名为AIMEE的平台。目标是使AIMEE先进的神经网络框架能够在低能见度条件下识别跑道何时可以起飞和降落。
随着人工智能产业的发展，EASA计划不断更新其路线图与新的见解。他们的路线图提出了一种可能的人工智能和多语言应用程序分类，根据机器上的人的监督程度分为三个级别。第1级是将人工智能用于日常任务，第2级是应用程序中有人在执行功能，机器在监视。第3级是完全自治，机器在没有人工干预的情况下执行功能。
EASA指出，现阶段的1.0版本确定了机构认为的关键要素应该是其以人为本的方法的基础：伦理维度的整合，以及AI的“可信性”、“学习保证”和“可解释性”的新概念。“这应该是该机构行业利益相关者的主要收获。从本质上讲，路线图旨在为机构关于人工智能安全发展的愿景建立基线。”
（郭建奇）
声明：本文来自航空简报，版权归作者所有。文章内容仅代表作者独立观点，不代表安全内参立场，转载目的在于传递更多信息。如有侵权，请联系 anquanneican@163.com。
