Günümüzde hava taşımacılığında yaklaşık 4,3 milyar olan yolcu sayısının, 2030 yılında 6 milyara ulaşması beklenirken, hava taşımacılığı sektörü tarihinde çok önemli bir zaman dilimine giriyor. Gerçekten de, artan talep ve yoğunluk, sektör için büyük bir zorlukla beraber çağımızın gereği yeni teknolojilerin özellikle hava sahası yönetimi ve hava trafik kontrolüne adapte edilmesi akışın hızlı, verimli ve çevreci olmasını zorunlu kılıyor.
Bu yazımızda sizleri hava sahası yönetimi ve hava trafik kontrolünde yapay zekanın (AI-Artificial Intelligence) gelecekte kullanılması ve bu teknolojilerin kullanım alanları konusunda bilgilendirmek istedik. Konunun öneminin anlaşılması açısından örneğin 2020 yılında Avrupa Havacılık / ATM AI Üst Düzey Grubu (EAAI HLG) tarafından yayımlanan raporda da bahsedildiği üzere bu teknolojilerin gelecekte hızlı bir şekilde yaygınlaşması kaçınılmaz olacaktır. Rapor incelendiğinde bu üst düzey grubun tüm havacılık sektörlerinden havayolları, havaalanları, hava seyrüsefer servis sağlayıcıları, üreticiler, kilit temsilciler, AB organları, dernekler ve diğer çoklu katılımcılar ile ortak bir yol üzerinde anlaşmak için güçlerini birleştirdikleri ve havacılıkta / hava trafiğin ve hava sahasının yönetiminde, daha geniş anlamda tüm ATM yönlerinde yapay zeka alımının ve kullanımının hızlandırılması konusunda ortak bir çalışma yapıldığı görülmektedir. Ancak şu aşamada raporun oluşturulmasında resmi kuruluşlar katkı sağlasa da, ilgili kurumların resmi görüş veya nihai kararlarını ifade etmediği unutulmamalıdır. Bu üst düzey grubun raporda yer alan vizyonu aşağıda özetlenmiştir.
Avrupa Havacılık / ATM (Air Traffic Management) AI / ATM için AI Üst Düzey Grubunun Vizyonu
Avrupa Havacılık / ATM endüstrisi ve Avrupa Ağ operasyonları aşağıdakilere dayanacaktır.
“Güvenilir insan merkezli Yapay Zeka” çözümleri:
Operasyonel performansını ve uluslararası rekabet gücünü artırmak, aşağıdakiler de dahil olmak üzere havacılık / ATM dijitalleşmesine odaklanan son AB girişimlerinin gerçekleştirilmesini desteklemek:
- Dijital Avrupa Gökyüzü;
- SES (Single European Sky) Hava Sahası Mimarisi Çalışması; ve
- Avrupa ATM Master Planı, özellikle otomasyon vizyonu.
Öncelikle Neden Böyle Bir Çalışmaya İhtiyaç Vardır?
Ticari hava trafiğinin büyüme oranlarını araştırdığımızda; mevcut kapasiteyi aşmak üzere olduğunu, bu durumun akışta artan gecikmelere, ekstra karbon emisyonlarına neden olduğunu söyleyebiliriz. Yolcu sayılarının her 10 yılda iki katına çıkacağını varsayarsak, hava trafik yönetiminde ileriye doğru yeni bir adım atmak artık kaçınılmazdır. Örneğin; Avrupa Hava Sahasında 2018 yılına ait aşağıda bazı rakamlar paylaşılmıştır ve önceki yıllara göre hava trafiğinde önemli bir artış olduğu görülmektedir.
- 2018 yılında dünya çapındaki 1300 havayolundan birine 4,3 milyar yolcu bindi.
- 38 milyondan fazla uçak dünyayı dolaştı.
- Son zamanlarda küresel hava trafiği ortalama % +6 arttı.
- Avrupa, en yüksek ikinci büyümeyi (% 6,7) kaydetti ve 2018’de % 37 pazar payıyla en büyük uluslararası pazarı temsil etti.
- 2018’deki uçuş gecikmeleri Avrupa’da 2017’ye göre % 105 arttı.
Hava Trafik Kontrolünde Karşılaşılan Zorluklar Nelerdir?
1. Hava trafik kontrolüne olan talebin artması: Havayolu endüstrisinin büyümesi, yeni havaalanı ve pistlerin gelişmesi nedeniyle hava trafiği son yıllarda önemli ölçüde genişledi. Bu genişleme, günde binlerce uçuşun emniyetli olmasını ve hava trafik akışında gecikmeleri azaltan hava trafik kontrol sistemine ek baskı uygulamaya başlamıştır.
2. Güncel olmayan teknoloji: Birçok hava trafik kontrol sisteminin güncel teknolojiden geri kalması, trafiğin etkin bir şekilde yönetme yeteneklerini sınırlaması, artan yoğunluk nedeniyle sistemi destekleme noktasında günümüzde artık yetersiz kalması ve bunun sonucu olarak hata ve kaza riskini artırmaktadır. Bu nedenle mevcut sistemlerin modernize edilmesi ve yükseltmesi artık bir zorunluluktur. Ayrıca, drone’lar, insansız hava araçları gibi yeni teknolojilerin kullanımının artmasıyla hava sahası daha karmaşık hale geldiğinden, hava trafik kontrol sistemlerinin ayak uydurması için adapte olması gerekmektedir.
3. İnsan faktörü: Hava trafik kontrol sisteminde, karar vermek ve trafiği yönetmek kontrolörlerin sorumluluğundadır. Dolayısıyla sistem büyük ölçüde insan faktörüne dayalı olduğundan, insan hatalarından kaynaklı sorunların meydana gelebilmesi olasıdır. Ayrıca, hava trafik kontrolörlerinin yoğun iş yükü ve stresle karşı karşıya olması yorgunluğa yol açarak onları hatalara daha yatkın hale getirebilir.
4. Hava Durumu: Hava durumu, trafik akışını etkileyebilecek ve kaza riskini artırabilecek öngörülemeyen koşullar yaratabileceğinden, hava trafik kontrol sistemleri için önemli bir zorluktur. Fırtınalar, gök gürültülü fırtınalar, buzlanma ve türbülans gibi hava koşulları normal uçuş operasyonlarını bozabilir ve hava trafik kontrol sistemlerinin performansını etkileyerek uçaklar için gecikmelere, hava sahasındaki kapasitenin azalmasına ve kontrolörlerin iş yüklerinin artmasına neden olabilir.
5. Frekans tıkanıklığı: Tek bir radyo frekansı, belirli sayıda radyo mesajını yalnızca belirli bir süre içinde işleyebilir. Her mesajın uzunluğu ve cevabı maksimum mesaj sayısını belirleyecektir. Bir pilot ideal olarak her an bir mesaj gönderebilmeli ve hızlı bir yanıt alabilmelidir. Radyo trafiği ideal sınırı aştıkça frekans sıkışık hale gelir. Pilotun, mesaj göndermek için bir iletişim molası beklemesi ve farklı öncelikleri yargılaması gereken kontrolörden bir yanıt beklemesi gerekebilir.
6. İletişim açığı: Pilotlar ve kontrolörler farklı diller konuşabilir, kafa karışıklığı ve yanlış anlamalar yaratabilecek farklı teknik terimler veya kısaltmalar kullanabilir. Ayrıca, anadili olmayan kişiler, özellikle acil veya anormal durumlarda talimatları tam olarak anlayamayabilir. İletişim, hava koşullarından, parazit veya sinyal tıkanıklıkları gibi diğer dış faktörlerden de etkilenebilir, bu da kontrolörlerin ve pilotların birbirlerini duymasını veya anlamasını zorlaştırabilir.
Hava Trafik Kontrolünde (ATC) Yapay Zeka Nasıl Kullanılır?
Havacılık her geçen gün büyümekte ve çok daha karmaşık hale gelmektedir. Bu nedenle, havacılığın güvenli bir şekilde akışının sağlanmasından sorumlu olan Hava Trafik Kontrol Sistemi’nin, önümüzdeki yıllarda daha karmaşık hale gelecek uçuş yönetimi için güvenli akışın sağlanabilmesi ihtiyacı ortaya çıkacaktır. Bu sebeple sistemin iyileştirilmesi, alternatif teknolojilerin kullanılması gerekmektedir.
Günümüzde artık yapay zeka ile donatılmış gelişmiş hava trafik yönetim sistemlerinin, optimize edilmiş yollar, karar destek araçları, ATC sistemlerini kontrol etmede büyük potansiyele sahip olduğu kabul edilmiştir.
Bu teknolojiler sadece riskleri azaltmakla kalmayacak, aynı zamanda müşteri memnuniyetini de sağlayarak şirketlere yardımcı olacaktır. Ayrıca, artan yoğunluk karşısında Hava Trafik Kontrolünün karşılaştığı zorluklara ve yapay zekanın bu zorluklarla mücadelede havacılık endüstrisine nasıl yardımcı olduğundan bahsedeceğiz.
Hava Trafik Kontrolü, uluslararası belirlenmiş kurallar ve ayırmalar uygulanarak, uçakların hava sahası, meydan manevra sahasında güvenli, verimli bir şekilde hareketinden sorumlu bir sistemdir. Hava Trafik Kontrolörleri (ATC-Air Traffic Controller), uçakların emniyetli bir şekilde birbirinden ayrılmasını, güvenli seyehat etmelerini ve verimli bir şekilde yönlendirilmesini sağlamaktan sorumludur.
Hava Trafik Kontrol sistemleri, hava sahasındaki uçakları izlemek ve yönetmek için radar, iletişim ve diğer teknolojilerin bir kombinasyonunu kullanır.
Hava trafik kontrolörleri, uçakların hava sahası ve meydan manevra sahasındaki hareketlerini koordine etmekten, pilotlara talimat vermekten, hava koşullarını ve uçak operasyonlarını etkileyebilecek diğer faktörleri izlemekten sorumludur. Ayrıca uçakların güvenli ve verimli hareketini sağlamak için diğer hava trafik kontrol merkezleri ve kuruluşlarla koordine sağlarlar.
O halde bu kısımda sizlere, Yapay zekanın (AI), hava trafik kontrol (ATC) operasyonlarının verimliliğini ve güvenliğini artırmak için kullanıldığı/kullanılacağı/geliştirilebileceği alanları özetlemeye çalışalım.
Hava Trafik Kontrol Teknolojisi ve Sistemleri
Yapay zeka (AI), trafik akışının verimliliğini ve güvenliğini artırmak için hava trafik yönetim sistemlerinde giderek daha fazla kullanılmaktadır. Yapay zekanın trafik yönetim sistemlerinde kullanılmasının ana yollarından biri, gelişmiş trafik tahmini ve optimizasyon algoritmalarının kullanılmasıdır.
Bu algoritmalar, trafik sıkışıklığını tahmin etmek ve uçuş gecikmelerini azaltmak için alternatif rotalar veya trafik kontrol önlemleri önermek için trafik akışı, hava koşulları ve diğer faktörlerle ilgili gerçek zamanlı verileri analiz etmek için genellikle veri bilimi ve python’dan yararlanır.
Günümüzde AI, ulaşım sistemlerinin güvenliğini, verimliliğini ve sürdürülebilirliğini artırmak için kullanılan bir dizi teknoloji olan Akıllı Ulaşım Sistemlerinin (ITS) kullanımı yoluyla trafik yönetiminde de kullanılmaktadır.
Teknolojileri, trafik akışını izlemek ve kontrol etmek için kameraların, sensörlerin ve diğer cihazların kullanımını ve ayrıca verileri analiz etmek ve pilotlara ve trafik yöneticilerine gerçek zamanlı bilgi sağlamak için gelişmiş algoritmaların kullanımını içerebilir.
Talep Tahmini
Talep tahmini, belirli bir zamanda belirli bir hava sahasında uçacak uçak sayısını tahmin etmek için kullanılır. Bu bilgi, kontrolörlerin trafik akışını planlamasına ve yönetmesine ve hava sahasında beklenen talebi karşılayacak yeterli kapasitenin bulunmasını sağlamasına izin verdiği için ATC için çok önemlidir.
Zaman serisi analizi, atc’de talep tahmini için yapay zekanın kullanılabileceği bir yöntemdir. Bu teknik, daha sonra gelecekteki talebi tahmin etmek için kullanılabilecek kalıpları ve eğilimleri belirlemek için uçuş programları, yolcu talebi ve diğer faktörlerle ilgili geçmiş verileri analiz etmeyi içerir.
Sinir ağları gibi makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak, insanlar tarafından kolayca görülemeyen büyük miktarda veriyi ve eğilimi analiz edebiliriz.
Yapay zeka, uçak konumları hakkında gerçek zamanlı veri sağlamak ve daha doğru talep tahminlerine olanak sağlamak için Otomatik Bağımlı Gözetim Yayını (ADS-B) ve veri bağlantısı iletişimi (DLC) gibi diğer teknolojilerle de entegre edilebilir.
Optimal Sektörleşme
Sektörleşme, hava sahasını sektörler olarak bilinen daha küçük, daha kontrol edilebilir bölümlere ayırma uygulamasıdır. Her sektör genellikle, uçağın o sektör içindeki hareketini yönetmekten sorumlu olan tek bir hava trafik kontrolörü tarafından kontrol edilir.
Optimum sektörleşme ise, hava sahası güvenliğini ve verimliliğini artırmak için hava sahasını sektörlere ayırmanın en verimli ve etkili yolunu belirleme yöntemidir.
Yapay zeka modelleme teknikleri ve matematiksel optimizasyon algoritmaları, trafik hacmi, hava koşulları, arazi ve diğer faktörlere ilişkin verileri analiz ederek ve ardından en verimli sektör sınırlarını belirleyerek optimum dinamik sektör yapılandırmasını sağlamak için kullanılabilir.
Uçuş Yolunun Optimizasyonu
Küresel havacılık, karbondioksit (CO2) ve sera gazı emisyonlarının yaklaşık % 2’sini oluşturmaktadır. Bu nedenle uçak üreticileri ve taşıyıcıları yakıt verimliliğini artırmaya çalışıyor. Bu sadece çevresel kaygılar değil, aynı zamanda havayolu sektörü şirketlerini karbon emisyonlarını azaltmak için teknolojiyi benimsemeye iten finansal konular arasında da yer buluyor.
Havayolları, rota uzunlukları ve rakımları, uçak tipi ve ağırlığı, hava durumu vb. gibi uçuş verilerini toplamak ve analiz etmek için yerleşik makine öğrenimi algoritmalarına sahip yapay zeka sistemlerini kullanır. Toplanan verilere dayanarak, AI sistemleri bir uçuşun tüm yolculuğu tamamlaması için gereken doğru yakıt miktarını değerlendirir.
Uçak Bakımı
Uçak bakımı maliyetler açısından çok önemldir ve yanlış yapılırsa servete mal olabilecek zor bir iştir. Günümüzde birçok havayolu şirketi düzelticiden önceden tahminci bakıma geçiş yapıyor.
Havayolları, olası bakım hatalarını oluşmadan önce tahmin etmek için yapay zeka kullanabilir. Yapay zeka, hizmet içi uçaklardan gelen verileri kullanarak olası sorunları tespit edebilir. Yapay zeka, gerçek zamanlı onarımların tetiklenmesine yardımcı olarak rutin bakım ihtiyacını azaltır.
Bir havayolu şirketi, tahmini bakım uygulayarak parçaların hızlandırılmış taşınması, çalışanlar için fazla mesai tazminatı ve planlanmamış bakımla ilgili maliyetleri azaltabilir. Teknik bir sorun ortaya çıkarsa, bakım personeli iş akışı yönetimi yazılımı ile daha hızlı yanıt verebilir.
Görüldüğü üzere, havayollarının operasyonlarını otomatikleştirmek, maliyetleri düşürmek, güvenlik sağlamak ve müşteri deneyimini geliştirmek için yapay zekayı kullanabilecekleri birçok yol olabilir.
Aşağıda ise, hava trafik kontrolünde gelişen teknoloji ile bazı gerçek Yapay Zeka (AI) yaşam örnekleri paylaşılmıştır.
Hava trafik kontrolörleri olası çarpışmaları önler ve düzenli bir hava trafiği akışını sağlar. Hava trafik yönetimi ve kontrolünde yaygın olarak kullanılan teknolojiler ve sistemler şunları içerir:
- Yüzey hareketi ve gözetleme radarları
- Holografik radar
- Navigasyon ve gözetim sistemleri
- Sesli haberleşme kontrol sistemleri
- Ultra yüksek frekanslı (UHF) ve çok yüksek frekanslı (VHF) haberleşme sistemleri
- Uçuş verileri bilgi görüntüleme ekipmanı
- Radyo modemler ve alıcı-vericiler
- Çarpışmadan kaçınma sistemleri
- Gürültü izleme sistemleri
- Meteorolojik sensörler ve ekranlar
- Havaalanı aydınlatma kontrol ve izleme
- Eğitim yönetimi yazılımı
Dijital Hava Trafik Kontrol Sistemleri: Hava trafik kontrol ve yönetiminde otomasyon ve dijital teknolojiler giderek daha fazla kullanılmaktadır. Yüksek çözünürlüklü (HD) kameralar, otomatik gözetim yayını (ADS-B) teknolojisi ve uzaktan algılama teknolojileri insansız veya otonom dijital kulelerin önünü açıyor.
Hava Trafik Kontrol Sistem Tasarımı: Bu teknolojilerle, uzak merkezi hava kontrol merkezleri kamera direklerinden görüntü alabilir ve kontrolörler için daha iyi farkındalık sağlamak için havaalanının kapsamlı bir görünümünü sunabilir. Dijital kule teknolojileri, daha yüksek operasyonel verimlilik, güvenlik ve esneklik sunar. Merkezi operasyonlar nedeniyle üretkenlik artar; sistem ve ekipmanların bakım ihtiyaçlarında ki maliyetler azalmış olacaktır.
London City Havaalanı, COVID-19 salgınında yaşanan kısıtlamalar sırasında devrim niteliğindeki teknolojinin yoğun testleri ve canlı denemelerinin ardından, uzaktan dijital hava trafik kontrol kulesi tarafından tamamen kontrol edilen dünyadaki ilk büyük uluslararası havaalanı haline geldi.
Thales AI Tabanlı Platform
Thales, havacılık, savunma, ulaştırma ve güvenlik endüstrileri için geniş bir ürün ve hizmet yelpazesi sunan küresel bir teknoloji şirketidir. Thales, hava trafik kontrolü (ATC) için yapay zeka (AI) tabanlı sistemlerin geliştirilmesinde yer almaktadır. Dünya çapında 85 yerde bulunur ve kontrolörlere uçuş yörüngeleri, hava trafik akışı, tahmini uçuş kalkış ve varış saatleri hakkında daha kesin bir tahmin sağlar.
Thales tarafından geliştirilen yapay zeka tabanlı platformlardan biri, trafik akışını ve tıkanıklığı tahmin etmek için uçak konumları, hava koşulları ve diğer faktörler hakkındaki gerçek zamanlı verileri analiz edebilen ve kontrolörlere gerçek zamanlı bilgi ve öneriler sağlayabilen ”NeoLink” platformudur.
Thales ayrıca, otonom navigasyon ve karar verme yetenekleri sağlamak için yapay zeka (AI) ve makine öğrenme tekniklerini kullanan insansız hava araçları (İHA’lar) için gelişmiş bir navigasyon sistemi olan “NeoNav” platformunu da sunuyor.
Ayrıca Thales, havayollarının yolculara sorunsuz bir deneyim sunmasına yardımcı olur. Yapay Zeka ve Büyük Veriler, yolcuların ilgi alanlarını takip etmek ve onlara sürekli uçuş içi eğlence, hedefli reklamcılık ve alışveriş gibi kişiselleştirilmiş öneriler sunmak için kullanılır.
Flyways AI Platformu
Alaska Airlines, Airspace Intelligence ile bir işbirliği yaptığını duyurdu ve Flyways AI platformu için uzun yıllı bir sözleşme imzaladı. Mevcut havayolu bilgisayar sistemleri, tüm bilgileri birleştirmekten ve durumları tek bir birleşik haritada değiştirmekten öteye gidememiştir.
Öte yandan, uçuş yolları gelecekteki olayları tahmin edebilir ve büyük miktarda veriyi daha hızlı ve hassas bir şekilde işleyerek istisnaları ele alabilir. Flyways AI, ticari havacılık operasyonları için kullanılan bir makine öğrenimi ve yapay zeka destekli 4D haritalama, tahmin ve öneri teknolojisidir. Türbülanstan kaçınarak daha iyi bir rota veya daha verimli bir yol bulduğunda pilotlara eyleme geçirilebilir tavsiyeler sağlar. Pilot daha sonra önerilen çözümü kabul edip etmemeye veya uygulamaya karar verir. Mevcut FAA standartlarına uygun olarak, pilotlar her zaman nihai kararı verir.
Flyways AI, en verimli ve en güvenli rotaları önererek pilotların akıllıca performans göstermelerine yardımcı olur. Ayrıca, sera gazı emisyonlarını (sera gazı) ve yakıt tüketimini azaltan trafik hareketini kolaylaştırmaya yardımcı olur.
Skywise AI Platformu
Skywise, Airbus tarafından havacılık için geliştirilen ve havayollarının ve havaalanlarının performansını ve verimliliğini optimize etmek için büyük veri analitiği ve yapay zeka (AI) kullanan yapay zeka destekli bir açık veri platformudur.
Skywise, çoğu havayolunda daha önce bağlantısı kesilmiş birden fazla sistemi birbirine bağlayan güçlü bir platform sağlayarak havayollarına ve tedarikçilere katkıda bulunur. Havayolları, hem kodsuz hem de kod tabanlı durumlarda Skywise analitik araçlarıyla içgörüler oluşturabilir.
Airbus bu platformu bilgisayarla görme, doğal dil işleme, zaman serisi analizi, tahmin ve karar verme gibi gözlem görevlerini yürütmek için geliştirdi. Airbus baş danışmanına göre Skywise, COVID-19 salgını sırasında Airbus’a hava trafiği dalgalanmalarını ve uçuş kısıtlamalarını analiz etmelerine çok yardımcı olmuştur.
Hava Trafik Kontrolü (ATC), artan hava yolculuğu talebi, mevcut sistemleri modernize etme ve yükseltme ihtiyacı, insan faktörü, hava durumu ve frekans tıkanıklığı gibi birçok mevcut zorlukla karşılaşan karmaşık ve kritik bir sistemdir.
Sonuç olarak, yapay zekanın, gelişmiş trafik yönetim sistemleri, otomasyon, karar destek araçları, hava trafik kontrol sistemini yakın gelecekte kontrol etme konusunda büyük bir potansiyele sahip olacağı inkar edilemez. Bu teknolojiler, insan operatörlere olan talepleri azaltacaktır ancak sayıları az olan operatörlerin çok daha iyi kararlar vermelerine yardımcı olacaklarını söyleyebiliriz. Kontrolörlere gerçek zamanlı veriler sunarken güvenliği, verimliliği ve kapasiteyi artıracaktır. Kendini geliştiren yapay zeka dünyada var alan birçok sektörü ele geçirdiği gibi, hava trafik kontrolünün de geleceğinde önemli bir rol oynamaya devam edecektir.
Kaynak: European Aviation Artificial Intelligence High Level Group The FLY AI Report Demystifying and Accelerating AI in Aviation/ATM 5th March 2020
