株式会社TIMEWELLの濱本です。
AIが副操縦士に！航空の新たな安全スタンダード
【要約】
MIT CSAILが「Air-Guardian」を開発。
人の注意が散漫時、システムが自動介入。
人の視線追跡と「興味マップ」で注意評価。
技術：liquid neural networksとVisualBackPropアルゴリズム。
ナビゲーション成功率アップと飛行リスク削減。
Rachel Gordon | MIT CSAIL 発行日：2023年10月3日
【本文翻訳】 「Air-Guardian」は、より安全な空を保証するために設計され、人間の直感と機械の精密さを組み合わせることで、パイロットと航空機の間のより共生的な関係を築いています。
あなたが飛行機に乗っていて、1人の人間と1台のコンピュータがパイロットとして操縦していると想像してください。両者はコントローラーを操作していますが、常に異なるものに注意を払っています。同じことに注意を払っている場合、人間が操縦します。しかし、人間が気を取られたり、何かを見逃したりすると、コンピュータがすぐに介入します。
「Air-Guardian」を紹介します。これは、MITコンピュータ科学および人工知能研究所（CSAIL）の研究者によって開発されたシステムです。現代のパイロットが複数のモニターからの情報の殺到に取り組む中、特に重要な瞬間に、「Air-Guardian」は積極的な共同パイロットとして機能します。これは、注意を理解することを基盤とした人間と機械の間のパートナーシップです。
では、どのようにして注意を判定するのでしょうか？人間の場合、それは目の追跡を使用し、ニューラルシステムの場合、"興味マップ"と呼ばれるものに依存しています。これは、注意が向けられている場所を特定するものです。これらのマップは、画像内のキー領域を強調する視覚的なガイドとして機能し、複雑なアルゴリズムの振る舞いを把握し解読するのに役立ちます。Air-Guardianは、従来のオートパイロットシステムのように安全上の違反中にのみ介入するのではなく、これらの注意マーカーを通じて潜在的なリスクの早期兆候を識別します。
このシステムの幅広い意味合いは、航空産業を超えて広がっています。類似の協力的制御メカニズムは、いつか車やドローン、さらにはロボティクスの広い範囲で使用される可能性があります。
「私たちの方法の興奮する特徴は、その微分可能性です」と、Air-Guardianに関する新しい論文の主著者であるMIT CSAILのポスドク、Lianhao Yinは言います。「私たちの協力的な層と全体的なエンドツーエンドのプロセスは訓練可能です。私たちは、注意をマッピングする際のそのダイナミックな特性のため、因果関係のある連続的深度ニューラルネットワークモデルを特別に選びました。もう一つのユニークな側面は、適応性です。Air-Guardianシステムは硬直的ではなく、状況の要求に基づいて調整できるため、人間と機械の間のバランスのとれたパートナーシップを確保します。」
実地試験では、パイロットとシステムの両方が、目的のウェイポイントにナビゲートする際に同じ生の画像に基づいて決定を下しました。Air-Guardianの成功は、飛行中に獲得された累積報酬とウェイポイントへの短い経路に基づいて評価されました。ガーディアンは、フライトのリスクレベルを減少させ、目的地へのナビゲーションの成功率を高めました。
「このシステムは、人間中心のAIによる航空の革新的なアプローチを代表しています」と、液体ニューラルネットワークの発明者でありMIT CSAILの研究提携者であるRamin Hasaniは付け加えます。「私たちは液体ニューラルネットワークを使用することで、AIが単に人間の判断を置き換えるのではなく、それを補完する動的で適応的なアプローチを提供しています。これにより、空の中での安全性と協力が向上します。」
Air-Guardianの真の強さは、その基盤技術にあります。人間と機械からの視覚的注意を用いた最適化ベースの協力的な層、および原因と結果の関係を解読する能力で知られる液体型閉形継続時間ニューラルネットワーク（CfC）を使用して、重要な情報のための受信画像を分析します。これを補完するのはVisualBackPropアルゴリズムで、これは画像内のシステムの焦点を特定し、その注意マップの明確な理解を保証します。
将来の大規模な採用のためには、人間と機械のインターフェースを洗練させる必要があります。フィードバックによれば、ガーディアンシステムが制御を取るときを示すために、バーのような指示器がより直感的であるかもしれません。
Air-Guardianは、より安全な空の新しい時代を告げるものであり、人間の注意が散漫になる瞬間のための信頼性のある安全ネットを提供しています。
「Air-Guardianシステムは、人間の専門知識と機械学習との間の相乗効果を強調し、難しいシナリオでのパイロットを補完するために機械学習を使用し、運用エラーを減少させる目的をさらに進めます」と、MITの電気工学および計算機科学のAndrew（1956）およびErna Viterbi教授、CSAILのディレクター、および論文の上級著者であるDaniela Rusは言います。
「この作業で視覚的注意指標を使用する最も興味深い結果の1つは、人間のパイロットによる早期の介入とより大きな解釈可能性を許可する可能性です」と、この作業に関与していないハーバード大学のコンピューターサイエンスの助教授、Stephanie Gilは言います。「これは、人間とAIのシステムの間の自然な通信メカニズムを使用して信頼を達成するための障壁を下げる方法として、AIを人間と協力して作業するためにどのように使用できるかの素晴らしい例を示しています。」
この研究は、米国空軍（USAF）研究所、USAF人工知能アクセラレーター、ボーイング社、および海軍研究所によって部分的に資金提供されました。この結果は、米国政府またはUSAFの見解を必ずしも反映しているわけではありません。
参照元：https://news.mit.edu/2023/ai-co-pilot-enhances-human-precision-safer-aviation-1003?ref=futurepedia
このAIニュースは、オンラインアシスタントサービス 「TIMEWELL」が制作しています。