Nearly 300 Near Aircraft Collisions in the United States: USC Graduate Students Address Runway Safety with AI

Prethodnih 12 meseci u Sjedinjenim Američkim Državama se desilo blizu 300 incidenata u kojima su avioni skoro udarili jedan u drugi, prema podacima New York Times-a.
Putovanje avionom je tradicionalno smatrano jednim od najsigurnijih načina putovanja. Kako je statističar Arnold Barnett rekao ABC News-u: „Ako obavljate jedan let dnevno, trebali biste svaki dan leteti 55.000 godina pre nego što biste učestvovali u fatalnoj avionskoj nesreći.“
Međutim, ovaj bezbednosni rekord skriva zabrinjavajući trend.
U julu je pilot Southwest Airlines-a izbegao sudar za nekoliko sekundi. Devet dana kasnije, više aviona u San Francisku su bili prijavljeni kao „skoro „kožu na kožu“. Samo tog meseca, zabeleženo je najmanje 46 bliskih susreta sa komercijalnim avionima.
Rekao je američki ministar saobraćaja Pete Buttigieg na samitu Federalne avijacijske administracije (FAA) u martu prošle godine: „Ne možemo čekati sledeći katastrofalan događaj da bismo prepoznali upozoravajuće znake danas, u potpunosti utvrdili faktore koji su tome doprineli i hitro se sa njima suočili.“
Studenti master programa primenjene data nauke pri Viterbi školi inženjerstva na USC-u upravo to rade.
Dva tima studenata sa USC-a su predstavila svoja istraživanja na takmičenju FAA Data Challenge 2023. godine u Vašingtonu.
Vivian Lin, Andrew Bruneel i Tiffany Hoi Ching Wong su prvi put čuli za FAA Data Challenge pre godinu dana, u okviru svog master programa primenjena data nauka. O ideji su obavešteni od strane Yolanda Gil, profesora na USC-u koji je pomagao u stvaranju nacionalne AI strategije kao predsednik Američkog udruženja za veštačku inteligenciju (AAAI).
Na ovom nacionalnom takmičenju je bilo potrebno da studenti koriste stvarne podatke i pronađu kreativne načine na koje bi AI mogao rešiti izazove u avijaciji. Deset najboljih timova sa fakulteta koji su učestvovali na takmičenju su pozvani da predstave svoja rešenja u Vašingtonu i takmiče se za nagradu od 25.000 dolara.
Timovi su se suočili sa prvim problemom: odabirom teme unutar oblasti avio-sigurnosti koja bi odgovarala nejasnom zadatku o AI rešenjima za avijacijske izazove.
„Svi smo već radili na projektima vezanim za avijaciju“, objasnila je Lin, napominjući da nijedan od njih nema direktno iskustvo sa avio-sigurnošću. „Trebali smo da iskoristimo AI i mašinsko učenje kako bismo se bavili pitanjima avio-sigurnosti, ali zbog nejasnog zadatka, oslanjali smo se na Daniel Scalesea, administratora programa za avio-sigurnost na USC-u, kao na glavni kontakt tokom celog projekta.“
Studentima je pomogao i profesor Najmedin Meshkati, koji već 35 godina radi na USC-u i bavi se istraživanjem faktora rizika i bezbednosnom kulturom u avionskoj industriji, kao i u vezi nuklearne katastrofe u Fukushima-i i naftne katastrofe Deepwater Horizon. Profesor Meshkati je sarađivao sa poznatim avio-kompanijama poput Federal Express, Korean Airlines, Turkish Airlines i American Airlines.
Pod njihovim vođstvom, studenti su identifikovali bezbednost piste kao glavni problem koji žele da reše uz pomoć veštačke inteligencije.
„Postoje dva osnovna problema u vezi sa bezbednost piste: incursioni i ekscursioni“, objasnila je Lin. „Incursioni se dešavaju kada su dva aviona na pisti – prilikom poletanja ili sletanja – preblizu jedan drugom, što predstavlja bezbednosni problem. Ekscursioni se dešavaju kada avion sleti i izleti sa piste.“
Meshkati je već više od tri decenije istraživao incursioni na pisti, kada je izabran od strane Government Accountability Office za studiju iz 2007. godine o „Bezbednosti plovidbe i piste u avijaciji“.
Plan studenata je bio da prvo utvrde osnovne faktore incursiona na pisti, izletanja sa piste i nestabilnih pristupa baziranih na postojećim izvorima podataka, a zatim da koriste veštačku inteligenciju kako bi otkrili korisne obrasce.
Tim je brzo otkrio da najrobustniji skupovi podataka o incidentima letenja, poput FAA-ovog sistema za analizu i deljenje informacija o avio-sigurnosti (ASIAS), su tajni i nedostupni javnosti. Lin i Wong su objasnili da pošto izveštaji sadrže specifične informacije o avio-kompanijama i pilotima koji su uključeni, podaci su veoma ograničeni za pristup, a to je bio primarni problem sa kojim se tim suočio tokom projekta.
Studenti su na kraju pronašli Aviation Safety Reporting System (ASRS), koji je javni samoprijavljujući skup podataka podržan od strane NASA-e i sadrži sve izveštaje o incursijama i ekscursijama od 2000. do 2019. godine. Tim je brzo otkrio, međutim, da iako ovaj javni skup podataka za prijavljivanje avio-sigurnosnih incidenata postoji, prijavljivanje i prikupljanje često prepuštaju trećim stranama, što rezultuje u mnogim navedenim kategorijama u katalogu podataka koje zapravo ne postoje u samim skupovima podataka.
„Pronalaženje dobrog skupa podataka bilo je najizazovnije“, seća se Lin. „Ovo je naše prvo iskustvo rada sa podacima iz stvarnog sveta. Ranije smo radili samo na akademskim projektima, pa su podaci veoma čisti, kontrolisani i sve je veoma dobro označeno. Ali to nije bio slučaj sa skupom podataka sa kojim smo radili.“
Drugi veliki izazov sa kojim se tim suočio je sadržaj baze podataka. Budući da su mnogi incidenti prijavljeni od strane samih pilota i kontrolora letenja, podaci su uključivali opisne kvalitativne informacije koje su zahtevale kvalitativnu analizu i korišćenje obrade prirodnog jezika, što su studenti morali sami da nauče tokom izrade projekta.
Na kraju, studenti su koristili tri različita seta podataka o letu: kvalitativne izveštaje, još kvalitativnih podataka o letenju, kao i vremenske izveštaje, kako bi obradili i povezali sve incidente incursija i ekscursija i završili svoju analizu.
Rad je istakao nekoliko ključnih nalaza: studenti su koristili modele klasterovanja kako bi identifikovali ključne reči u izveštajima o incidentima, otkrivajući da je efikasna komunikacija, kontrola leta i poštovanje procedura na aerodromu ključno za održavanje bezbednog rada aerodroma i izbegavanje incursija i ekscursija. Ali još važnije, zaključili su da bi baza podataka ASRS mnogo više koristila standardizaciju vokabulara i da je, u sadašnjem stanju, potrebna temeljna predobrada podataka kako bi se izvukli efikasni zaključci.

Često postavljana pitanja (FAQ)

1. Koliko je blizu bilo 300 incidenata u kojima su avioni skoro udarili jedan u drugi u Sjedinjenim Američkim Državama u poslednjih 12 meseci?

Prema podacima New York Times-a, u poslednjih 12 meseci desilo se skoro 300 takvih incidenata.

2. Koja je tema istraživanja tima studenata sa USC-a na FAA Data Challenge takmičenju?

Tim studenata se fokusirao na bezbednost piste i pokušao da primeni veštačku inteligenciju kako bi identifikovao faktore koji doprinose incursijama i ekscursijama na pisti.

3. Koji su ključni nalazi istraživanja tima studenata sa USC-a na temu bezbednosti piste?

Tim je identifikovao da su efikasna komunikacija, kontrola leta i poštovanje procedura na aerodromu ključni faktori za održavanje bezbednog rada aerodroma i izbegavanje incursija i ekscursija. Takođe su zaključili da je potrebna standardizacija vokabulara baze podataka ASRS kako bi se izvukli efikasni zaključci.