【我們為什麼挑選這篇文章】AI領域觸角越來越廣,這回竟然觸及到了機場的塔台。

對於安全敏感性極高的機場來說,導入AI技術究竟是否能善用機器的穩定性來取代人為缺失,還是為了精準性卻犧牲掉人為反應的彈性呢?(責任編輯:洪啟睿)。

航管塔台是航空業的象徵。一家加拿大公司希望利用自家技術,讓塔台變成一項歷史洪流裡的遺跡。

機場迷或許會對這件事感到哀傷不已,但總部位於安大略省的 Searidge Technologies 認為這個說法有著充分的理由。

Searidge Technologies 覺得人工智慧影片系統能夠更嚴密地監看跑道、滑行道和登機門。通過多達200具攝影機「觀看」機場的運作情況,航空管制員便無需端坐在高塔之上。

這不代表航管員就會消失。Searidge 提出遠端塔台這項新的替代方案。對於不願接受變革的行業來說,並不容易相信這件事,而且對於機場安全要做出讓步,也抱持著敏感的態度。

只不過很難否認這個作法帶來的好處,包括減少滑行和等待時間、每小時能多處理 15-30% 的飛機數量,還有減少飛機跑道事故的數量。

「這個行業逐漸開始適應,現在會讓航管員坐在一般的建築物裡,讓他們擁有比從塔台看出去更好的視野。」Searidge 研發部門主管 Chris Thurow 說。

從遠端塔台使用 Searidge 的技術來觀看機場運作情況。

 

最初是用來取代雷達裝置

Searidge 最早將心力放在為昂貴的雷達系統提供較廉價的替代品,用於追蹤和辨識跑道及滑行道上的物體。該公司最早的產品使用傳統的電腦視覺演算法,在 CPU 上分析影片。它們當時可滿足系統的要求,但那已是十多年前的事。

從那時之後,影片的解析度及對即時智慧的需求皆快速增長。CPU 無法滿足這些需要使用大量資源的功能。

他說:「使用 GPU 技術,我們便能以更低的價格和更少的伺服器數量來提供這項服務。」

Searidge 在約兩年前改為採用 GPU,還加入了 NVIDIA 的 CUDA 函式庫、TensorRT 深度學習推論優化器和 Caffe 深度學習框架等深度學習工具。

後來機場開始不僅要求監看跑道和滑行道,還要求監看停機坪及登機門,Searidge 為此擴大了自家技術的能力。

該公司開始研究更先進的人工智慧技術,以納入更廣泛的業務規則,使它能偵測更多種類的物體,甚至能推論出這些物體何時可能會造成意外的延誤情況。

「我們還在試著要找出這項技術的限制。」Thurow 說。

 

Searidge Technologies 管制工作站。

使用綜合機場資料進行訓練

Searidge一直在運行著 NVIDIA Quadro P6000 GPU 的工作站上訓練其深度學習網路。該系統不斷從其服務的機場收集影像,以增加其訓練資料。訓練作業通常要五到七天,因此 Searidge 最近開始在使用 GPU 的 Google Cloud 雲端環境進行訓練,以加快訓練過程。

Searidge 在運行 Quadro P6000 GPU 的工作站上部署了自家技術,可以即時對20具高畫質攝影機所拍攝的影像,進行目標定位、分類和拼接影像的作業。而一旦在新機場進行部署時,便會對機場的24小時正常運作情況進行註釋,並且將這些資料跟二十國約三十餘個機場的客戶資料結合起來,因此該公司的演算法會不斷變得更完善。

Searidge 的人工智慧創新內容是建立在他們的「遠端塔台」平台之上。Thurow 說機場不會興建新的塔台或是整修舊塔台,而是改由地面設施執行空中交通管制作業,甚至考慮在機場外的地點進行管制。在遠端塔台加入人工智慧技術後,他們提供高水準的態勢感知及航管員支援服務。

他說某些小型機場也在考慮採用,讓一處遠端塔台能管理多個機場。

最近在匈牙利布達佩斯開設了首個歐盟認證的中型多跑道遠端塔台,使用 Searidge 的技術。所有塔台控制裝置都有在系統上進行訓練,最初用於應變措施、即時訓練和備援系統。到2020年時,HungaroControl 的目標是在布達佩斯運行一個全時遠端塔台。

最後,Thurow 覺得未來的人工智慧創新項目將產生出一個功能更完善的「人工智慧助理」,可以察覺出人類可能錯失的事物、預測情況和識別模式,以協助航管員執行各項任務。

「我希望在未來的五到十年內人工智慧助理會真正派上用場。」他說。

 

(本文經合作夥伴NVIDIA Taiwan授權轉載,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為 〈減少塔台數量,卻又擁有更強大的力量:人工智慧或許會淘汰掉航管塔台 〉)

 

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