Dlaczego pełna automatyzacja lotów jest bliższa, niż się wydaje

1. Zaawansowanie obecnych systemów autopilota:
   • Autopiloty w nowoczesnych samolotach są już bardzo rozwinięte i w zasadzie mogą sterować maszyną przez większość lotu, od startu aż po podejście do lądowania. W niektórych przypadkach system może nawet wykonać pełne, zautomatyzowane lądowanie.
2. Przewidywalne i stabilne środowisko lotnicze:
   • Przestrzeń powietrzna jest stosunkowo „czysta” – nie ma tam przeszkód takich jak piesi, rowerzyści, dziury w nawierzchni czy inne nagłe przeszkody spotykane na drogach. Trasy lotnicze są wyznaczone z dużą precyzją, a kontrola ruchu lotniczego koordynuje przeloty samolotów, co znacznie upraszcza zadanie dla systemów autonomicznych.
3. Systemy redundantne i niezawodność instrumentów:
   • Systemy pokładowe w samolotach są zbudowane z wysokim poziomem redundancji (powieleniem kluczowych systemów na wypadek awarii). W sytuacji awaryjnej autonomiczne systemy są mniej podatne na stres i mogą reagować szybciej i bardziej racjonalnie niż człowiek.
4. Postępy w automatyzacji i AI:
   • Sztuczna inteligencja rozwija się w tempie, które umożliwia coraz bardziej zaawansowane systemy decyzyjne. Autonomiczne drony oraz samoloty wojskowe już teraz są testowane pod kątem pełnej automatyzacji lotów, co daje doświadczenie i technologie, które mogą z czasem przeniknąć do lotnictwa cywilnego.

Dlaczego autonomiczne systemy mogłyby lepiej reagować w sytuacjach awaryjnych

1. Brak emocji i paniki:
   • Autonomiczne systemy nie odczuwają stresu, paniki ani presji, które mogą wpływać na podejmowanie decyzji. W sytuacjach krytycznych, gdzie liczy się każda sekunda, SI podejmuje decyzje w oparciu o algorytmy i dane, które są dokładniejsze i bardziej niezawodne niż ludzki osąd pod wpływem adrenaliny.
2. Błyskawiczne analizowanie wielu zmiennych:
   • Systemy autonomiczne są w stanie natychmiast analizować dużą liczbę zmiennych – takich jak stan silnika, prędkość, położenie samolotu, dane pogodowe – i podejmować na ich podstawie optymalne decyzje. W skrajnych sytuacjach człowiek nie jest w stanie przetworzyć tylu informacji tak szybko, jak SI.
3. Znaczące zmniejszenie ryzyka błędów proceduralnych:
   • Wiele katastrof lotniczych wynika z błędów proceduralnych, takich jak pominięcie lub nieprawidłowe wykonanie kroków podczas sytuacji awaryjnej. Algorytmy mogą stosować te same procedury bez ryzyka ich pominięcia lub błędnej interpretacji, a przy tym są w stanie optymalizować procedury w zależności od sytuacji.
4. Symulacje i uczenie maszynowe:
   • SI można trenować na milionach symulacji różnych scenariuszy awaryjnych, w tym tych najrzadszych i najbardziej skomplikowanych, które większość pilotów mogłaby spotkać tylko raz w życiu lub nigdy. Dzięki temu SI ma potencjał do reagowania nawet na ekstremalne sytuacje szybciej i skuteczniej niż człowiek.

Przykłady wypadków lotniczych, gdzie ludzkie błędy były czynnikiem krytycznym

Wiele wypadków lotniczych było spowodowanych przez błędne decyzje pilotów w sytuacjach stresowych:

• Katastrofa Air France 447 (2009): W tej sytuacji autopilot wyłączył się z powodu zamarznięcia czujników prędkości. Piloci, pod wpływem stresu, popełnili błędy w sterowaniu, co doprowadziło do katastrofy. Jest to przykład sytuacji, w której SI mogłaby poradzić sobie lepiej, ponieważ miałaby dostęp do dokładnych danych i mogłaby w odpowiednim momencie skorygować tor lotu.
• Katastrofa Lion Air 610 (2018): Wypadek ten był związany z błędnym działaniem systemu MCAS, ale również z błędnymi decyzjami pilotów, którzy nie zrozumieli działania systemu. Odpowiednio zaprojektowany autonomiczny system mógłby przejąć kontrolę i uniknąć katastrofy.

Czy w przyszłości piloci będą całkowicie zbędni?

Przy obecnym tempie rozwoju autonomii można założyć, że technologia będzie w stanie przejąć pełną kontrolę nad samolotem, także w sytuacjach awaryjnych, bez ryzyka błędu ludzkiego. Jednak problem leży nie tyle w technologii, co w społecznych i psychologicznych aspektach – pasażerowie oraz regulatorzy muszą się do tego przyzwyczaić i zaufać systemom autonomicznym.