AI系统可预防机场碰撞事故，为飞行员和管制员抢反应时间

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科技日报于北京5月20日发出相关电文，此电文由记者刘霞采写，电文内容为美国卡耐基梅陇大学机器人研讨所的科研人员创建了一个人工智能系统，该系统中有一个名为的部分，它具备从数据里学习陈述性安全规则的能力，能够通过这些规则去分析潜在碰撞场景，能凭借这些规则验证潜在碰撞场景，也能依据这些规则解释潜在碰撞场景，进而通过此方式预防机场出现碰撞事故。

航空港发生相撞之事时常出现。经由从平常机场运营活动以及有案可稽的安全违规事例当中吸取见闻见识，此系列AI体系可以清楚区分何处为平常之情，何处为无安全保障之情。在探测到潜在违例情形之际，它不但能够发送警报，而且能够确切指明哪一条安全规则遭受违规抵触。与此同时对于为何这种状况隐患极大予以阐释说明，并且将其与已知的危险样式逐个相互对应，从而为飞行员以及管制人员争取到决定性应对时间。

创建名为“-42”数据集的是团队，该数据集汇聚了美国42个机场的联邦航空管理局地面运动数据，时间跨度为两年，其范围既包含日常运营方面，又涵盖碰撞事故报告，能够追踪飞机和车辆在跑道与滑行道上的每一处轨迹，这些数据助力系统学会区分正常与危险的情况，为消化这些海量信息，团队动用了匹兹堡超级计算中心的-2超级计算机。

为了对所有这些数据予以理解，神经学与符号学这两种AI方法被巧妙地融合在一起。神经学部分承担着捕捉机场数据里隐藏模式的职责，符号学部分则是把这些模式转变为人类能够读懂的、清晰且具备逻辑的规则。借助将模式识别跟基于规则的推理相互结合，这套全新的系统不但能够找出风险，而且还能条理清晰地讲明白风险究竟在何处。

除航空领域，还可拓展至其他对安全极度敏感的行业。

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