人工智能在航空安全中的整合變得越來越重要，特別是隨著空中交通的增長、人為錯誤問題的不斷出現以及對飛行員需求的增加。雖然航空旅行仍然是最安全的交通方式之一，但最近發生的悲劇事件和眾多緊急事件凸顯了采取更先進安全措施的必要性。

上周美國一架陸軍UH-60黑鷹直升機與一架美國航空公司客機在華盛頓特區里根國家機場著陸后不久在空中發生致命碰撞，震驚了航空業。

盡管有眾多安全保護措施和多層監督，怎么會發生這樣的悲劇事件？這次空中相撞是自2001年11月12日美國航空公司一架航班在紐約墜毀以來，美國本土發生的最致命的空難，機上260人全部遇難。

雖然空難調查正在進行中，可能需要幾周或幾個月的時間才能得出結論，但早期報告表明，墜機事件可能是人為錯誤造成的。空中交通管制和機組人員之間的潛在溝通不暢，以及未能正確識別和解決飛行路徑沖突，都可能導致碰撞。

據報道，其他幾起航空事故是由人為錯誤造成的。我們能減少航空中的人為因素嗎？這真的能提高安全性嗎？還是會帶來新的風險？人工智能能否成為最大限度地降低這些風險和提高空中安全的關鍵？

盡管人們擔心飛行員過于依賴自動駕駛系統，但人工智能在提高飛行安全方面仍有巨大潛力。人工智能技術可以幫助更早地識別潛在風險，支持更明智的決策，減輕飛行員的工作量，有助于在事故發生前預防事故。

麻省理工學院計算機科學和人工智能實驗室（CSAIL）的研究人員開發了空中衛士（Air Guardian）系統作為主動副駕駛，結合了人類直覺和機器精度來提高安全性。與典型的自動駕駛系統不同，Air Guardian基于對注意力的理解。

飛行員經常不得不處理來自多個傳感器的信息，尤其是在飛行的關鍵時刻。由于他們的注意力分散，人為錯誤的風險急劇增加。Air Guardian系統使用眼動追蹤技術來更好地了解飛行員的注意力。這有助于計算機做出與飛行員正在做或打算做的事情相一致的更好決策。眼動追蹤技術基于液體神經網絡，該網絡分析圖像并解釋飛行員注意力。該系統還根據情況的需求進行調整。

“我們方法的一個令人興奮的特征是它的可辨性。”麻省理工學院CSAIL博士后Lianhao Yin說，他是一篇關于Air Guardian新論文的主要作者。“我們的合作層和整個端到端過程都可以訓練。我們特別選擇了因果連續深度神經網絡模型，因為它在映射注意力方面具有動態特征。”

“另一個獨特的方面是適應性。空中衛士系統不是僵化的；它可以根據情況的需要進行調整，確保人與機器之間的平衡伙伴關系。”

麻省理工學院的研究人員認為，Air Guardian可以在航空之外有更廣泛的應用。它可用于提高汽車、無人機和機器人的安全性。

西南航空公司正在使用初創公司AIXI開發的人工智能工具為其800架飛機的機隊進行“自動編碼”維修。AI工具創建并分析差異數據庫，并為車隊提供維修或維護服務建議。

人工智能工具生成的數據可以幫助西南航空公司的工程師根據ATA代碼或遇到的問題類型等各種因素輕松提取缺陷、維修或趨勢的數據。西南航空公司對數百架波音737飛機進行了六年多的維護，已經對其進行了自動編碼。傳統上，這些過程將手動完成。將它們自動化有助于航空公司提高效率和安全性。

通用電氣航空航天公司正在使用人工智能來監控其商用發動機，并收集數字見解，以確定任何可以提高質量的預測性維護措施。

“我們正在使用先進的人工智能（AI）和機器學習（ML）驅動的模型來增加可以更準確地監測的狀況數量。這使我們能夠在識別預防性維護建議方面提前60%，檢測率提高45%，并在過去十年中將誤報數量減少一半。”

人工智能在空中交通管理中也發揮著更大的作用，幫助管制員分析復雜的數據，以改善飛行調度、路線和交通流量，降低空中碰撞的風險，提高整體空域安全。

國際航空運輸協會（IATA）和歐盟航空安全局（EASA）的報告強調了GPS干擾的急劇增加。為了提供更具彈性的導航解決方案，SandboxAQ的AQNav系統將人工智能與磁導航相結合，提供了一種替代定位系統，使其在GPS不可用的環境中非常有用。雖然測試已經成功，但該工具在商業采用之前仍需符合國際飛行標準。

其他幾家公司和初創公司正在努力提高人工智能的能力，以增強航空安全。隨著不斷的創新和監管支持，人工智能對航空安全的影響在未來幾年只會擴大。