人工智能 旅行问题(人工智能旅行商问题)

 

图片来源: Wayfinder

随着航空公司的乘客们艰难地度过了一个经历航班疯狂延误和取消的夏天，航空公司正在努力应对后新冠疫情大流行时代航空旅行需求的大规模增长，以及长期的飞行员短缺，与此同时也要优先考虑安全问题。航空业的领导者空客公司正在下注，自主和人工智能驱动的商业飞行功能可以弥补这一差距。

Wayfinder，空中客车公司硅谷创新中心Acubed的一个研究项目，正在为下一代飞机开发自主飞行和机器学习解决方案。其核心任务是建立一个 可扩展的、可被认证的自主系统，能够为单人驾驶飞机运行中的一系列自主驾驶飞机应用提供动力。

业内人士估计，在大约15到20年内，乘客量将从新冠疫情之前的每年40亿人次的水平增长到80亿人次——比目前的世界人口还要多一点，空中客车公司的Wayfinder项目主管阿尔内-施托舍克(Arne Stoschek)告诉VentureBeat。这是一个巨大的、大规模的扩展性话题。

他解释说，这意味着将有更多的飞机飞行，有更多的航班需要管理，与此同时，空客和商业航空业需要牢记提高安全性——他们说这是首要任务。

自主功能提高空客飞机的安全性

施托舍克说，Wayfinder的近期目标是开发自主功能，使飞机运行更加安全——这可能包括支持飞行员更好地了解环境并做出正确的决定。目前还在围绕单飞行员驾驶飞机运行进行讨论，这意味着将机组人员从几个飞行员减少到一个，这也意味着飞行员责任的变化。

自主性本身不是一个目标，他说。我们在技术框架内考虑的主要目标是运行安全。

他补充说，航空业的历史是一个自动化的连续体——目前这一代飞机已经高度自动化，这些步骤中的每一步都显著促进了安全。而这就是下一个重大步骤。

在飞行员短缺迫使航空公司减少航班数量和提高退休年龄的情况下，空客公司的自主飞行工作已经在朝着单人驾驶的目标前进。2020年，Acubed公司在加利福尼亚开始试验飞行，以推进自主技术，使下一个重新设计的窄体飞机能够进行单人驾驶运行。

我们当然相信下一代单过道飞机将具有单人驾驶能力，Acubed公司前高管马克-库赞（Mark Cousin）在2020年告诉FlightGlobal，他指出，任何单人驾驶的商用飞机都需要先进的自主系统，能够在飞行员丧失能力的情况下接管并且降落。

收集飞机数据是一个挑战

施托舍克说，Wayfinder面临的最大挑战之一是处理飞机数据的复杂性。它需要对数据进行缩放，以反映所有类型的条件——包括起飞、降落、白天、夜间、暴风雪和几千个不同的机场。

互联网小常识：根据防火墙的实现技术，可以将防火墙分为包过滤路由器、应用级网关、应用代理和状态检测。包过滤规则一般是基于部分或全部报文的内容。包过滤路由器有时也被称为屏蔽路由器。

人工智能和机器学习技术必须承诺提供这种类型的稳健性，所以关键是要有训练和测试数据， 施托舍克说。

在自动驾驶汽车中，通过人类驾驶员，或通过购买高质量的加注释的数据，这是很直接的。然而，对于大型商业飞机，情况就完全不同了。

互联网小常识：RIP是一种分布式、基于距离向量的路由选择协议；一个计算题：路由信息协议的工作过程：初始化的路由器只包含所有与该路由器直接相连的网络的路由，其它均为0；更新和维护：路由表建立以后，各路由器会周期地向外广播其路由表的内容。当一个路由器收到路由表内容时就与在自己的路由表中寻找，如果没有就将该路由项加上与该路由器的跳数，加入自己的路由表中，如果有则比较，取较小者。

他说：为了以安全的方式运行（飞机），你需要采取许多步骤。其中很多都是在打基础，让一切开始起来。我们花了很多时间收集相关数据，确定什么是相关数据，并在安全认证方面处理数据。

在一篇博文中，施托舍克这样描述Wayfinder的目标。我们计划观察有经验的飞行员每天所做的工作，然后大规模地汇总这些数据来训练我们的机器学习模型。一般说来，当一个飞行员退休时，他们的经验就会永远消失，但通过我们的模型，他们的贡献将持续下去。我们从他们那里获得的历史数据将永远可以被我们的人工智能系统访问，有助于他们不断学习和改进。通过这种方法，我们相信我们的人工智能系统最终可以与人类飞行员的能力相媲美，使城市交通的商业案例成为现实，并减轻已经在业内的飞行员的压力。

空中客车公司寻求自主解决方案的商业可行性

随着Wayfinder继续推进其机器学习和自主软件解决方案，施托舍克说其技术很可能在不远的将来就能实现商业上的可行性。

他解释说，在2020年，Wayfinder曾有机会将其在空客技术示范机上开发的机器学习和自主技术用于自主出租车的搭乘和下车。

他说：从那时起，我们一直专注于超越技术示范的下一步，并朝着商业上可行的解决方案迈进，这包括可扩展性和展示安全性等方面。这是一项大工程，需要几十PB的全球数据，并包括飞机正在经历的所有方案和操作模式。

Wayfinder开发了创建数百万次模拟运行的流程和工具，不断改进和扩大其数据，并针对许多场景测试其软件，以便将该技术扩展到空客飞机飞入的任何机场，以及飞机可能经历的所有状况。

施托舍克补充说，最近的成就包括开发了一个新的框架，用于评估机器学习模型的安全性和健壮性，他预计这将大大改善认证过程。他说，该框架得到了空客内部和外部的支持。

我们的检测模型也达到了非常高的准确度，同时比业界的标准检测模型小一个数量级，而且速度快，他说。拥有紧凑和快速的检测模型是产品实现在机载计算机上运行的一个重要考虑因素。

他解释说，Wayfinder还在建立工具链，这将有助于快速将算法开发转移到物理实验室的软硬件实现，以及在实际飞机上的软硬件实现。

他说：重点是创建利用敏捷软件开发的优势的流程，同时确保遵循我们行业规定的严格的开发和测试程序。

从概念验证到产品就绪

施托舍克说，底线是，目标是从概念证明，即Wayfinder显示人工智能适用于几次测试飞行，到达实现它真正的产品化。

这意味着它适用于全球推广。它与飞机系统一起工作。它是安全的。他说：它得到了监管机构的认可，并被整合到一个产品中。一旦这些类型的核心技术得到解决，就会有一个全新的应用世界和机会，你可以把它放在上面。技术的可用性只是改造行业的第一步。这就是我们追求的圣杯般的目标。

互联网小常识：网桥的分类根据帧转发策略可以分为透明网桥和源路由网桥。根据端口可以分为双端口网桥和多端口网桥。根据网桥的连接线路可以分为普通局域网网桥、无线网桥与远程网桥。

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