Yapay zeka motoru, Londra Heathrow Havalimanı’nda 40.000’den fazla uçuşta test edildi.
İngiltere’nin en yoğun hava sahasını yöneten Heathrow Havalimanı’nda hava trafik kontrolörlerine destek sağlamak amacıyla yeni bir yapay zeka (AI) sistemi test ediliyor.
Dünyanın dördüncü en yoğun havalimanı olan Heathrow, yılda yarım milyona yakın uçuşa ev sahipliği yapıyor. Gün içerisinde saatte ortalama 90 uçuş gerçekleştirilen bu operasyon, güvenliğin sağlanması ve gecikmelerin en aza indirilmesi için etkin koordinasyona dayanıyor.
“Amy” adı verilen yapay zeka motoru, uçak konumlarının bütünsel bir görünümünü oluşturmak ve hava sahasındaki uçakları gerçek zamanlı olarak takip etmek için radar ve video verilerini birleştiriyor.
Hava trafik kontrolünü denetleyen NATS’a göre teknoloji, kontrolörlerin 4K kameralar ve radar yardımıyla görüş alanı dışında kalan uçakları takip etmesine olanak tanıyor.
NATS’in baş çözüm sorumlusu Andy Taylor, sistemi şu sözlerle açıklıyor:
“Her şey dijital bir kontrol kulesiyle başlıyor. Geleneksel kulelerdeki pencereli görünümleri dijital, penceresiz bir çözümle değiştiriyoruz. “Bilgi artık analog yerine dijital olarak işleniyor ve bu, Amy olarak bilinen yapay zeka motorumuz aracılığıyla yapılıyor.”
Sistem, her uçak için uçuş numarası, uçak tipi, gelen veya giden uçağın olup olmadığı gibi temel bilgileri sağlar. Yapay zeka, gerçek zamanlı veriler sağlayarak kontrolörlerin daha hızlı ve daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olur.
“Amy” adı verilen yapay zeka motoru şu ana kadar 40.000’den fazla uçuşta test edildi. NATS, 2027 yılına kadar tamamen işlevsel bir “dijital acil durum kulesi” hedeflediğini söylüyor.
Bu sistem, acil durumlarda veya pistlerin doğrudan görülmesini gerektirmeyen kesintilerde yedek çözüm görevi görecektir.
“Yapay zeka insan benzerleriyle uyum içinde”
Ancak uzmanlar bu tür yapay zeka sistemlerinin bazı sınırlamalara sahip olabileceği konusunda uyarıyor.
Keele Üniversitesi’nin işletme direktörü Colin Rigby iki ana sınırlamayı açıklıyor:
“Birincisi bağlamsal akıl yürütmenin eksikliği. Yapay zekanın belirli sistemleri tam olarak anlayamaması, ekiplerin kendi nüanslarını ele almasını gerektiriyor. İkincisi veri sınırlamalarıyla ilgilidir. Yapay zeka muhtemelen standart, rutin havaalanı operasyonları konusunda eğitilmiştir. “Fakat yapay zekanın, bu tür sistemlere en çok ihtiyaç duyulduğu, işlerin rutin olmadığı ve ters gittiği durumlarda daha iyi sonuçlar elde etmek için insan meslektaşlarıyla uyum içinde çalışması kritik önem taşıyor.”
NATS, Amy’nin insan kontrolörlerle işbirliği içinde çalışacak şekilde tasarlandığını söylüyor.
Öte yandan Singapur, New York ve Hong Kong’daki havalimanlarının da benzer dijital çözümleri hayata geçirmeyi planladığı bildirildi.
resim düzenleyici • Roselyne Min