Təyyarə havada sabit irəliləyərkən küləyin qəfil dəyişməsi saniyələr içində təhlükəli vəziyyət yarada bilər. İndi machine learning bu riski pilotlardan əvvəl “görməyə” başlayır.
Yeni yanaşma külək kəsilməsini 15 saniyə öncədən proqnozlaşdırmağı hədəfləyir və səhv payını 5%-dən aşağı saxlaya bilir. Bu, xüsusilə eniş və qalxış kimi ən həssas anlarda aviasiya təhlükəsizliyi üçün böyük üstünlükdür.
Niyə külək kəsilməsi pilotlar üçün bu qədər təhlükəlidir?
Külək kəsilməsi — yəni wind shear — küləyin sürətinin və ya istiqamətinin qəfil dəyişməsidir. Bu hadisə təyyarənin qaldırıcı qüvvəsinə birbaşa təsir edir və pilotun reaksiyası üçün çox az vaxt buraxır.
2022-ci ildə aviasiya qəzalarının 18%-i külək kəsilməsi ilə əlaqələndirilib.
Bu rəqəm problemin sadəcə nəzəri risk olmadığını göstərir. Külək kəsilməsini əvvəlcədən bilmək pilotlara təhlükəli zonalardan yayınmaq və daha təhlükəsiz marşrut seçmək imkanı verə bilər.
Mövcud sistemlər nəyi bacarmır?
Hazırda təyyarələrdə külək kəsilməsini aşkarlamaq üçün əsasən F-factor adlı indeksdən istifadə olunur. Bu göstərici cari külək sürəti və istiqamətini, həmçinin təyyarənin həmin andakı sürətini nəzərə alır.
Problem ondadır ki, F-factor əsasən hazırkı vəziyyəti göstərir. Yəni sistem təhlükəni aşkar edə bilər, amma onun bir neçə saniyə sonra harada və necə dəyişəcəyini proqnozlaşdırmaqda zəif qalır.
Machine learning burada oyunu necə dəyişir?
Machine learning modeli mövcud uçuş və külək məlumatlarını analiz edərək yaxın gələcəkdə külək kəsilməsi riskini hesablaya bilər. Əsas üstünlük ondadır ki, sistem sadəcə “indi nə baş verir?” sualına yox, “bir azdan nə baş verə bilər?” sualına cavab axtarır.
15 saniyə aviasiyada qısa görünə bilər, amma kritik anda bu müddət pilot üçün qərar verməyə kifayət edə bilər. Xüsusilə aşağı hündürlükdə və aeroport yaxınlığında belə erkən xəbərdarlıq böyük fərq yarada bilər.
Aviasiya təhlükəsizliyi üçün növbəti addım
Əgər bu yanaşma real uçuş sistemlərinə inteqrasiya olunsa, pilotlar daha erkən xəbərdarlıq ala və riskli hava zonasından yayınmaq üçün daha çevik qərar verə bilərlər. Bu da həm sərnişin təhlükəsizliyini, həm də uçuş əməliyyatlarının etibarlılığını artıra bilər.
Texnologiyanın ən maraqlı tərəfi onun proqnoz qabiliyyətidir. Çünki aviasiyada bəzən təhlükəni aşkar etmək yox, onu bir neçə saniyə əvvəl görmək həyati əhəmiyyət daşıyır.
Nəticə: Machine learning külək kəsilməsini 15 saniyə əvvəl və 5%-dən az səhvlə proqnozlaşdıraraq pilotlara kritik anlarda əlavə vaxt qazandıra bilər.