保罗·帕金森

风河最近发表了一篇短片视频与柯林斯航空公司合作，吉姆·道格拉斯(风河公司的首席执行官兼总裁)和蒂姆·麦考密克(柯林斯航空航天，机载产品和系统总监）分享迅速变化技术在航空电子工业中的影响。这包括一个有富有熟悉的讨论“下一个大浪”-使用人工智能(AI) /机器学习(ML)从今天的自动化系统到未来自治系统。这波将导致驾驶舱内的重大变化，来自先前处理信息的航空电子系统，并将其呈现给飞行员，使他们能够做出明智的决定，以便自主的航空电子系统能够自己制作智能决策，可能甚至甚至去除未来需要飞行员。

为了将其放入上下文中，随着我们的天空中的商用飞机的数量继续急剧增加，飞机之间的分离减少，这在飞机飞行员上造成了更大的工作量;在国防部门，正在开发第六代军事快速喷射，这将能够以自主模式运行。这些趋势指向自动化系统智能增加的需求，通过分析信息和做出决策来减少飞行员的工作量（甚至更换飞行员），而不是将其提交给试点，以便做出决定 - 这一要求 - 这一要求将推动驾驶舱内的AI / ml。

目前有许多正在使用的航空电子系统，通过处理来自多个传感器和来源的复杂信息，并将其呈现给飞行员，使他们能够做出决策，从而帮助提高飞行员的态势感知能力。这些系统可以分为两大类，一类支持实时决策，另一类支持非关键时间决策。

实时航空电子系统包括合成视觉系统(SVS)，它提供一个直观的地形图三维视图，以协助飞行员着陆进近机场。这些系统使用飞机上的本地处理平台来实现，以便为飞行员提供确定性的低延迟响应。研究还在进行最先进的增强系统，例如柯林斯航空航天公司和美国宇航局进入音爆显示器使飞行员能够驾驶超音速军用飞机，并即将问世X-59静音超音速技术(QueSST)飞机从飞机中审查预计的Sonic Boom以及对景观的预测影响，并决定是否对其路线进行更改。该飞机上的优化触摸屏飞行显示解决方案包括屡获殊荣的技术柯林斯航空,Coreavi和Wind River。未来，超音速飞机上的机载AI/ML系统甚至可以评估音爆投影，并代表飞行员做出决定。

图片版权:洛克希德马丁

非时间关键系统可以用作启用电子飞机的一部分，使飞机数据能够通过卫星通信链路传输到航空公司云数据中心，或者在机场终端门的地面上通过4g / 5g网络。。对该飞机传感器数据的远程云的分析可以进行，以确定飞机是否有效地运行，作为维护维修和运营（MRO）的预测维护策略的一部分。

在未来，人工智能(AI)和机器学习(ML)也可能被用于安全关键航空电子系统。AI/ML为安全认证带来了一些有趣的潜在挑战，尤其是在确定性和可预见性方面;在自动驾驶市场需求的推动下，AI/ML在汽车领域的安全认证正在进行研究，这很有趣。人工智能/人工智能用于关键安全系统的研究是否也能造福航空航天和汽车?