能预防机场碰撞事故的AI系统创建

美国卡内基梅隆大学机器人研究所科学家创建了一个名为World2Rules的人工智能(AI)系统,它能从数据中学习陈述性的安全规则,用以分析、验证和解释潜在的碰撞场景,从而预防机场出现碰撞事故。

机场相撞事件时有发生。通过从日常机场活动及有据可查的安全违规事件中汲取经验,这套AI系统能清晰地区分何为“正常”、何为“不安全”。当检测到潜在违规时,它不仅能发出警报,还能明确指出哪条安全规则被触犯,并解释为何这种情况充满风险,同时将其与已知的危险模式逐一对应,为飞行员和管制员抢出关键反应时间。

团队首先创建了名为“Amelia-42”的数据集。该数据集汇聚了美国42个机场两年间的联邦航空管理局地面运动数据,既涵盖日常运营,也包含碰撞事故报告,可追踪飞机和车辆在跑道与滑行道上的每一处轨迹。这些数据帮助系统学会了区分正常与危险情况。为了消化这些海量信息,团队还动用了匹兹堡超级计算中心的Bridges-2超级计算机。

为理解所有这些数据,World2Rules巧妙融合了神经学与符号学这两种AI方法。神经学部分负责捕捉机场数据中隐藏的模式,符号学部分则将这些模式转化成人类可读的、清晰且富有逻辑的规则。通过将模式识别与基于规则的推理相结合,这套新系统既能找出风险,又能条分缕析地讲明风险何在。

除航空领域,World2Rules还可拓展至其他对安全极度敏感的行业。(记者刘霞)

(编辑:王胜男)