随着技术的不断发展和数据的大规模获取和存储能力，人工智能（AI）和机器学习（ML）在航空领域获得了显著的发展。欧洲航空安全局（EASA）正引领着人工智能和机器学习在航空工业中的融合之路。
在最新发布的《人工智能概念文件第02期-指导Level 1和Level 2机器学习应用》中，EASA阐述了自主操作可能在不久的将来引入的潜在影响和场景。例如，报告突出了波音和EASA之间正在进行的合作，重点放在一种实验性自动出租车系统上。
正如报告中描述的创新系统，该系统设计用来通过标准的无线电通讯从地面控制中心接收出租车许可指令。然后根据许可，规划适当的地面出租车路线，执行计划，并自主控制飞机从一个位置移动到另一个位置的过程。在执行计划的过程中，系统利用激光雷达系统进行障碍物检测，并可以通过纳入光学相机进行物体分类和改进感知能力来增强其功能。在整个过程中，飞行人员仍保持监控能力，并保留根据需要对系统进行重写或断开连接的权限。
虽然自主操作为航空工业带来了一个光明的未来，但EASA承认它带来确保运营安全性的独特挑战。概念文件着重加强四个关键航空支柱：安全、效率、可持续性和乘客体验。EASA认识到将机器学习整合到航空领域需要认真考虑学习保证、AI可解释性和基于伦理的评估。
概念文件中提供的指导不仅完善了EASA对Level 1 AI应用的建议，增强了人类能力，而且深入探讨了Level 2基于AI的系统。 Level 2 AI引入了人工智能团队合作（HAT）的概念， AI系统可以在人类监督下自主做出决策。
EASA强调其致力于未来AI和ML完全整合到航空系统中。该机构努力建立对AI应用的信任，确保其能够补充人类专业知识，增强整体航空安全性和可持续性。作为一个独立和中立的机构，EASA在提出和制定规则、标准和指导方针方面发挥着至关重要的作用，以确保不仅在欧洲而且在全球范围内对安全航空运营的信心。
常问问题：
1. EASA的人工智能和机器学习概念文件的目的是什么？
EASA的概念文件旨在提供指导，探讨整合AI和ML在航空工业中带来的挑战和机会。它着重于提升安全性、效率、可持续性和乘客体验，同时促进负责任和道德的AI发展。
2. 报告中描述的实验性自动出租车系统是如何工作的？
该自动出租车系统设计用于通过标准无线电通讯从地面控制中心接收出租车指令，规划地面出租车路线，并自主控制飞机在机场内从一个位置移动到另一个位置。它利用激光雷达和可选光学相机等技术进行障碍物检测和物体分类。飞行人员保持监控能力，并且在必要时可以覆盖或断开系统。
3. 什么是Level 1和Level 2的AI应用？
Level 1的AI应用指的是增强人类能力的系统，而Level 2的AI应用涉及人工智能团队合作，其中AI系统可以在人类监督下做出自主决策。EASA为两个级别的开发和部署提供了全面指南。
4. EASA如何确保航空领域的AI应用的安全性和完整性？
EASA的主要关注点是运营安全性。该机构在其指导文件中处理了学习保证、AI可解释性和基于伦理的评估。EASA还与行业利益相关者密切合作，建立规则、标准和认证，确保将AI和ML技术安全整合到航空领域中。
来源:
– [EASA](https://www.easa.europa.eu/)
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