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エアバス、自動運転技術と画像認識で航空機の自動離陸に成功

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Airbus の航空機は、コンピュータービジョンシステムによる自動運転技術を使って離陸に成功し、自律飛行への新たな一歩を踏み出した。 Airbus は16日、テスト内容を発表したが、実際の飛行は2019年12月18日に行われた。飛行テストの乗組員には2人のパイロットに2人のフライトエンジニア、そして1人のテストフライトエンジニアが含まれていた。4時間の間に8回の離陸テストが行われた。 航空機は通常…

自動運転で離陸するエアバスの航空機
Image credit: Airbus

Airbus の航空機は、コンピュータービジョンシステムによる自動運転技術を使って離陸に成功し、自律飛行への新たな一歩を踏み出した。

Airbus は16日、テスト内容を発表したが、実際の飛行は2019年12月18日に行われた。飛行テストの乗組員には2人のパイロットに2人のフライトエンジニア、そして1人のテストフライトエンジニアが含まれていた。4時間の間に8回の離陸テストが行われた。

航空機は通常、離陸時にパイロットを誘導する目的で滑走路上に送信されている電波を利用した計器着陸装置(ILS)と交信している。フライトを開始するには従来の空港インフラが必要だ。

巨大航空機メーカーの同社が実施した今回のテストでは、画像認識システムを航空機内に搭載することにより、パイロットによる操縦や ILS との交信無しに離陸することを可能にした。

Airbus のテストパイロットである Yann Beaufils 機長は声明で次のように述べている。

歴史的なテスト飛行の間、航空機は期待通りに動いてくれました。滑走路上でアライメントを完了し、管制官の許可を待つ間、自動操縦を行いました。スロットルレバーを離陸設定にして、機体を監視しました。システムに入力した通りの回転速度で滑走路のセンターラインを維持しながら、自動的に動き出し、加速を始めました。予定された離陸のピッチ角をとるために機首が自動的に上がり始め、そして数秒後、私たちは離陸しました。

同社は様々な自律飛行プロジェクトに投資している。2018年、シリコンバレーにある A³ lab が開発中の自律型電動飛行タクシーVahana」をテストした。前年には、モジュール輸送システムの Pop.Up を公開した。ドローンを使用して自動運転車の乗客カプセルを空中に浮かび上がらせ、そのまま目的地まで運ぶという。

Airbus によると今回の自動離陸テストは、Autonomous Taxi, Take-Off & Landing(ATTOL)プロジェクトと呼ばれる、幅広い取り組みの新たなマイルストーンだとしている。同社はテストを通じて、このようなシステムが全ての輸送車両にどのような影響を与えるかを調査している。

今年中には、画像認識による自動運転タキシング(地上移動)と着陸シーケンスのテスト飛行を実施する予定だという。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

AIを使って航空機遅延の削減に尽力するエアバス〜VB Summit 2018から

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エアバスは航空業界の巨人だ。2016年の売上は760億米ドル以上、従業員数は約13万4,000人。世界最大の航空宇宙事業会社だ。100人乗りから600人以上乗りの乗客用航空機、戦車、戦闘機、輸送機、業務用航空機を提供している。 10月22日に開催された VB Summit 2018 で、エアバスの AI 担当 VP である Adam Bonnified 氏は、次のように語った。 エアバスの場合、A…

Airbus BelugaXL
Image Credit: Airbus

エアバスは航空業界の巨人だ。2016年の売上は760億米ドル以上、従業員数は約13万4,000人。世界最大の航空宇宙事業会社だ。100人乗りから600人以上乗りの乗客用航空機、戦車、戦闘機、輸送機、業務用航空機を提供している。

10月22日に開催された VB Summit 2018 で、エアバスの AI 担当 VP である Adam Bonnified 氏は、次のように語った。

エアバスの場合、AI は何十年にも及ぶ長い研究を行なっている分野でsy。コンピューティングの可用性が爆発的に高まったため、これらのテクノロジーを使用するための価格は急落しています。

エアバスは、管理や分析にデータレイクのアプローチを採用している。データレイクは、運用中の航空機のデータを蓄積しておき、それを企業や個人ユーザに利用できるようにするものだ。

エアバスの定期メンテナンス最適化プラットフォームの最初のモジュールは、JetBlue が導入した。このモジュールは、200機以上の航空機の定期メンテナンスをいつ行うか決定するアルゴリズムを備えている。これは、トレーニング、フライトオペレーション、航空交通管理などエアバスの起源ともなった Services by Airbus が提供するサービスの一部だ。

駐機中の航空機、品質不適合問題、運用遅延など、航空業界の大きな問題の中には、我々が AI を使って解決できるものもあります。アメリカでは航空機遅延のために約400億米ドルが費やされ、エアラインの約80%は慢性的に遅延しています。航空機が着陸してから離陸するまでを管理できる、適切なデータにアクセスできていないからです。(Bonnified 氏)

200社以上のエアラインが、エアバスの Smarter Fleet テクノロジーを使っている。2013年に発表された Smarter Fleet は IBM との提携から生まれたもので、メンテナンス、エンジニアリング、フライトオペレーション向けの IT サービスを提供する。

昨年、エアバスは、ビッグデータ連携と高度分析が可能なプラットフォーム「Skywise」のローンチに向け、Palantir Technologies と提携した。同社では、Skywise はエアバスの産業部門全体の運用パフォーマンスを向上させるだけでなく、航空機や装置の設計拡張、従来型機の運用効率向上、規制当局への報告をワンクリックで済ませられる機能を実現する。

Bonnifield 氏は、データが従業員を支援することで、従業員もまた自らの専門分野のタスクに日々集中できるようになると語った。

Skywise は、作業指示書、予備品の消費量、コンポーネントデータ、航空機とその構成、搭載しているセンサーのデータ、フライトスケジュールなど、業界全体の航空データを取り込み、ユーザーのために統一ダッシュボードに表示する。これらの機能は氷山の一角に過ぎない。Skywise は、運用中断履歴、部品交換、飛行後レポート、パイロットレポート、航空機状態監視レポートなど、隔離されたサーバ上でホストされてきたデータソースも活用する。

航空機からのセンサーデータや利用している他の運用データを取得してきたことで、航空機へのサービスやメンテナンスが一つの環境で実現できます。(Bonnified 氏)

オペレーション、メンテナンス、航空機データを、ストレージ、管理、分析用のセキュアなプラットフォーム上に一元管理することで、ユーザに自社の航空機構成やグローバルレベルでのインサイトを与えられるようにすることが目標だ。世界中の7社超の主要ラインが Skywise を使っていて、エアバスは近い将来、同社のヘリコプター、軍用機などにも Skywise を使えるようにしたいと考えている。

しかし、エアバスは Skywise がすべての答えを持っているわけではないことも認めている。同社の AI Gym というイニシアティブの一環として、フライトマニュアルからどうデータを抽出するかといった、業界を悩ませている問題を解決すべく、これまでに100社以上を買収してきたのだ。

多くのキャプションや注釈を含む、技術的な図面が掲載されたマニュアルを解析するには助けが必要です。我々がこれまでに学んだのは、データを統合することで可能になるのは、問題解決の最初の部分に過ぎません。解決の次の部分は、それらのデータを互いにどうやりとりさせるか、ということです。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】