A légi közlekedéstől és ezen belül az ATM (Air Traffic Management) iparágtól általában azt várják, hogy egyszerre legyen innovatív és konzervatív. Innovatívnak kell lennie, hiszen mindenkor szükséges lépést tartania a globalizált világ egyre növekvő mobilitási igényeivel, eközben mind nagyobb nyomás nehezedik a szektorra a károsanyagkibocsátás csökkentése, hosszabb távon pedig a karbonsemlegesség elérése miatt. Ez a nyomás pedig a klímaváltozás hatásainak erősödésével egyre inkább növekszik. Ugyanakkor konzervatívnak kell lennie, hiszen a légi közlekedés az egyik legbiztonságosabb rendszer, amelybe az újítások csak komoly és átgondolt kockázatelemzések, valamint szigorú hatósági jóváhagyási folyamatok útján épülhetnek be. A legkisebb hiba, figyelmetlenség, kapkodás is katasztrofális következményekkel járhat, elég csak a közelmúlt repülőszerencsétlenségeire gondolni.
Az előttünk álló évtized nagy kérdése, hogy ezt a látszólagos ellentmondást sikerül-e feloldani, illetve hogyan lehet a növekvő forgalmat minél hatékonyabban, minél zöldebben – de továbbra is biztonságosan – kiszolgálni. Bár a korábban tapasztalt, gyors ütemű növekedés most megtorpant, és jelenleg még nem tudjuk, hogy az iparág hogyan és mikor tud túllépni a szektort példátlan mértékben sújtó koronavírus-járvány okozta válságon, de a forgalom előbb-utóbb újra növekedésnek indul majd. E blogbejegyzés célja, hogy bemutassa azokat a repülésbiztonsági lehetőségeket és kihívásokat, amelyek az ATM iparág előtt állnak.
Sokat lehet hallani manapság az adatok felértékelődő szerepéről (lásd: big data). Meggyőződésem, hogy az ATM területen keletkező adatok gyűjtésében és feldolgozásában nagyon sok, még kihasználatlan lehetőség rejlik, egyelőre csak a felszínt kapargatjuk. Az adatok olyan összefüggésekre világíthatnak rá, amelyek segíthetnek a funkcionális rendszer (ember–eszköz–eljárás) szűk keresztmetszeteinek azonosításában, és azokra a területekre irányíthatják a figyelmet, ahol a repülésbiztonsági szint a leghatékonyabban növelhető. Ezen felül az elemzés segítségünkre lehet a jó működési gyakorlatok azonosításában és megértésében, rávilágítva a funkcionális rendszer azon elemeire, melyek leginkább hozzájárulnak a biztonságos üzemeléshez.
A mesterséges intelligencia, ezen belül elsősorban a gépi tanulás szintén számos lehetőséget rejt magában. Már ma is több olyan alkalmazás fejlesztése zajlik – a kutatási tevékenységekről nem is beszélve –, amelyek segítséget nyújthatnak a légiforgalmi irányítóknak bizonyos légi járművek viselkedésének előrejelzésében (ilyenek például az átstartolást előrejelző alkalmazások), de a távoli toronyirányítási technológiában mind nagyobb hangsúllyal vannak jelen a képfelismerő algoritmusok is. Repülésbiztonsági és szabályozási szempontból ugyanakkor ez még egy rendkívül ingoványos terület.
A „hagyományos” szoftverekkel az iparág már régen megtanult együtt élni, sőt, ezek nélkül a forgalom kezelése jelentős nehézségekbe ütközne. Léteznek mindazok az eljárások, szabványok, amelyeket követve a megfelelő repülésbiztonsági szint szavatolható. E hagyományos szoftverek esetében egyértelműen visszafejthető és dokumentálható, hogy azok az egyes helyzetekben miként viselkednek – még ha ez a komplex kódok esetében gyakran nagyon bonyolult feladatnak is bizonyul.
Más kérdés, hogy a feladat összetettsége a szoftverek által végzett tevékenységek körének bővülésével folyamatosan növekszik, és a szabványoknak, eljárásoknak is lépést kell tartaniuk a repülésbiztonsági szempontból mind kritikusabb elemekkel.
A gépi tanulás esetében a helyzet ennél bonyolultabb. Számos különböző módszer létezik, de ezek jelentős része bizonyos mértékig „fekete dobozként” működik: nem mindig egyértelmű, hogy a program a tanuló adatbázis alapján milyen mintázatokat azonosított és milyen belső szabályok szerint működik. Jó példát szolgáltatnak erre a napjainkban egyre népszerűbb, neurális hálón alapuló megoldások. Különösen bonyolult feladat lesz az elterjedőben lévő megerősítéses tanulás alapú algoritmusok biztonságigazolása, ezek ugyanis már nem tanuló adatbázisokon, hanem a próba és hiba elvén alapulnak. A hagyományos szoftverbiztonsági szabványok itt csak részben nyújtanak segítséget, vagy egyáltalán nem is működnek. Az iparág már lázasan keresi a megoldást, melynek fő elemei az összefüggések és a működés mind jobb feltárása, megértése, a minél nagyobb és teljesebb tanuló adatbázisok használata, és a minél kiterjedtebb ellenőrzés, tesztelés lesznek. Új eljárásokat kell kidolgozni, és ezeket eleinte kisebb repülésbiztonsági hatású alkalmazások használatával kell tesztelni, és javítani. Ne feledjük azonban, hogy nem csak a légi közlekedés küzd ezzel a kihívással, más nagy kockázatú iparágak is foglalkoznak a kérdéssel, elég, ha az önvezető autókra gondolunk. Az ő eredményeik – mint oly sokszor a repülésbiztonsági módszertanok fejlődése során – számunkra is hasznosak lehetnek. Fontos továbbá, hogy mivel ez a terület igen gyorsan fejlődik, a szabályalkotásnak, szabványosítási folyamatnak is fel kell gyorsulnia, adaptívabbá kell válnia.
Az automatizáció szerepének növekedésével az ember-gép viszonyt is újra kell definiálni. Már ma is látszik, hogy egyes K+F fázisban lévő fejlesztések (például a Flight-centric ATC) esetén a különböző előrejelző és tanácsadó szoftverekkel támogatott légiforgalmi irányító ugyan adott esetben nagyobb forgalmat tud kezelni, ennek ára azonban az, hogy nem rendelkezik olyan komplex, áttekintő képpel egy adott szektor forgalmáról, mint a ma használatos, hagyományos megoldásokat alkalmazva. Ez egyrészt a szoftverekkel szembeni fokozott bizalmat igényel, ami visszavezet a szoftverbiztonság kérdéséhez is, másrészt az irányítási felelősség egy része is az algoritmusokra száll át, hiszen a döntések meghozatalában már kulcsszerepük lesz. A hatékony ember–gép együttműködés kialakítása és a szereplők erősségeinek azonosítása elengedhetetlen. A hatékonyság növeléséhez középtávon az automatizáción keresztük vezet az út, de könnyen abba a hibába eshetünk, hogy az emberi tényezőt csak hibaforrásként fogjuk fel, amit ki kell küszöbölni.
Az ember ugyanakkor egy rendkívül biztonságos funkcionális rendszer fontos és integráns szereplője, egy független kockázatcsökkentő tényező, akinek bizonyos feladatait a mesterséges intelligencia bizonyára ki fogja váltani, de teljesen helyettesíteni még sokáig nem tudja.
Nem szabad megfeledkezni az olyan új megoldásokról sem, mint a távoli toronyirányítás, amelynek köszönhetően egyetlen központból akár több repülőtér forgalmának irányítását is elláthatják a szakemberek, de fontos fejlesztési terület a távolkörzeti irányítói (ACC) szolgáltatás delegálása egyes központok között, akár átmenetileg, kapacitásoptimalizálás céljából, akár hosszabb időre. Mindez fokozott követelményeket támaszt a műszaki infrastruktúra megbízhatóságával szemben, és felértékelődik az adatátvitel szerepe is. Hosszabb távon a központok számának csökkenése növelheti a hálózat egészének sérülékenységét, hiszen egy csomópont kiesése a jelenleginél nagyobb területet vagy több repülőteret is érinthet, és a kieső csomópont funkcióit a többi csomópont nehezebben tudja átvenni, mint a mai rendszerben – ezt a hatást a repülésbiztonsági szint fenntartása érdekében a központok robusztusságának növelésével ellensúlyozni kell.
Végül, de nem utolsósorban meg kell említeni a hobbi és kereskedelmi célú pilóta nélküli légi járművek forgalmának egyre inkább tapasztalható, nagyarányú növekedését. A köznyelvben drónokként ismert eszközök távoltartása az ellenőrzött forgalomtól, elsősorban a repülőterektől már ma is nehézségekbe ütközik, elég csak az utóbbi években egyre gyakrabban előforduló, nagy repülőterek forgalmát megzavaró drónészleléseket említeni.
Felelőtlen drónozók veszélyeztették a légiforgalmat
Először 2019. október 14-én, hétfőn 23 percre kellett felfüggeszteni a forgalmat drónészlelés miatt, másnap, október 15-én több mint egy órán át tartózkodott két pilóta nélküli légi jármű a budapesti repülőtér légterében. Emiatt bizonyos időszakokra részlegesen, 30 percre pedig teljesen fel kellett függeszteni a forgalmat a légikikötő üzemeltetőjének, illetve a légiforgalmi irányításnak.
Középtávon azonban mindenképpen szükségessé válik magasabb szintű integrálásuk a légi közlekedési rendszerbe. De a drónok egymástól való elkülönítése is egyre fontosabb lesz, mivel a súlyos anyagi kár mellett veszélyt jelenthetnek a földön tartózkodókra, vagy hosszabb távon a dróntaxi szolgáltatások elterjedésével akár a potenciális utasokra is.
A felsorolt feladatok megoldása egyenként sem egyszerű, együttesen pedig komoly kihívást jelent az iparág számára. Ráadásul jelenleg még nem látszik, hogy a mostani válság hogyan eszkalálódik, és milyen átmeneti vagy akár tartós hatásokat eredményez. Azonban az elkerülhetetlennek tűnik, hogy előbb-utóbb mindegyik kihívással szemben találjuk magunkat, sőt, igazából már mindegyikkel találkoztunk valamilyen formában. A következő évtized kérdése végső soron az, hogy az ATM iparág tud-e annyira innovatív és adaptív lenni, hogy érdemben vezesse és alakítsa, ugyanakkor biztonságos mederben tartsa a létét meghatározó folyamatokat.