A inteligência artificial (AI – também relacionada ao Machine Learning, ou “ML” como é chamada) atingiu novos patamares: uma altitude de cruzeiro de 10.000 – 70.000 pés para ser preciso.

A inteligência artificial (AI – também relacionada ao Machine Learning, ou “ML” como é chamada) atingiu novos patamares: uma altitude de cruzeiro de 10.000 – 70.000 pés para ser preciso. As companhias aéreas comerciais e a aviação militar já começaram a adotar a IA, usando-a para simplificar rotas, reduzir emissões nocivas, melhorar a experiência do cliente e otimizar missões. No entanto, com a IA surge uma série de perguntas, desafios técnicos e até sentimentos contraditórios.

Tanto a Federal Aviation Administration quanto a European Union Aviation Safety Agency (EASA) demonstraram interesse positivo na IA. A EASA publicou um relatório em fevereiro de 2020 discutindo a confiabilidade da IA ​​e como a aviação pode adotar uma abordagem centrada no ser humano para os programas de IA. A Boeing e a Airbus estão trabalhando em IA separadamente e por meio de parcerias internacionais combinadas. A organização mundial de segurança aeroespacial, Society of Aerospace/Automotive Engineers (SAE) está publicando padrões de aviação e treinamento baseados em IA (a empresa deste autor, AFuzion Inc., é o principal recurso de treinamento para todos os programas de treinamento SAE em todo o mundo). Mas ainda há muitas perguntas sem resposta, principalmente quando se trata de segurança. Com tanta IA desconhecida ao redor, ela tem um lugar em nosso mundo crítico para a segurança?

A indústria aérea pode ter algumas respostas.

Definindo IA

Um grande obstáculo que a FAA e a EASA encontraram na discussão sobre IA é que todos têm uma definição diferente do que é IA. Como você define algo que está em constante evolução? Para começar, a IA é muito mais complexa do que o algoritmo ou programa típico que você pode usar no dia a dia. A IA permite que as máquinas aprendam com a experiência e ajustem a maneira como respondem com base nos novos dados que coletam. O software de aviação tradicional é certificado como determinístico por meio de diretrizes como DO-178C (software de aviônicos) e DO-254 (hardware de aviônicos). Mas a IA essencialmente permite que as mesmas entradas de software produzam um resultado diferente à medida que o software “aprende” com o tempo; como o determinismo de certificação obrigatória pode ser alcançado com um programa decididamente em evolução para garantir a segurança?

Por exemplo, a IA pode ter ajudado a desenvolver os algoritmos que fornecem notícias diárias personalizadas ou recomendações de compras personalizadas com base em sua pesquisa e histórico de navegação. Mas agora estamos falando sobre IA mapeando a rota de voo do seu avião – ou pilotando o avião por conta própria ou permitindo que o enxame de UAVs em formação cerrada execute uma missão. Essas tarefas são muito mais desafiadoras para muitas pessoas confiarem, em particular o governo e os consumidores.

A definição ampla de IA da EASA é “qualquer tecnologia que pareça emular o desempenho de um ser humano”. O aspecto humano da IA ​​é frequentemente incluído nas definições de IA e é uma das razões pelas quais existem algumas questões sobre a segurança da IA. Sempre há espaço para erro humano, portanto, se a IA está funcionando e evoluindo como um ser humano, isso não significa que também há espaço para erros de IA ou violações de segurança?

A resposta curta é: “não necessariamente”. Felizmente, a IA não funciona da mesma forma que os humanos. Os engenheiros desenvolveram muitas soluções para aprendizado de IA determinístico, monitorando o que a IA está fazendo em tempo real. Muitas das preocupações reais de segurança vêm da esfera da segurança cibernética, mas ainda resta o desafio de comunicar claramente aos passageiros, pilotos e reguladores como a IA realmente opera. E é exatamente isso que a EASA e as autoridades/especialistas em certificação estão tentando realizar. A EASA disse que uma das principais prioridades para eles é estimular discussões e iniciativas internacionais – em particular, coordenar propostas que abordem os complexos desafios de segurança e cibersegurança envolvidos na aviação assistida por IA. Para conseguir isso, a EASA e a indústria estão aumentando seus investimentos em pesquisa e tecnologia de IA, enquanto incentiva outros países e entidades a seguirem sua pegada na incorporação de IA em suas indústrias de aviação. Isso já está em andamento com planejamento, simulação e treinamento de voo baseados em IA; isso está abrindo caminho para que a IA seja gradualmente introduzida no cockpit. A AFuzion acredita que a AI da aviação seguirá os automóveis por 8 a 10 anos, então procure soluções de AI de cockpit significativas na década de 2030.

Fonte: https://interactive.aviationtoday.com/avionicsmagazine/contributors/vance-hilderman/