TRSC: нейросеть оптимизировала управление воздушным трафиком

Британские исследователи из Школы менеджмента Ланкастерского университета разработали новый подход к управлению движением воздушного транспорта. Он основан на использовании технологий искусственного интеллекта (ИИ).

Статья опубликована в научном журнале Transportation Science (TRSC). С помощью комбинации цифрового моделирования и оптимизации ученые нашли лучший способ определения последовательности приземлений самолетов.

Это позволило сократить задержки в воздухе более чем на 20% по сравнению с простым правилом "первым прибыл — первым обслужен" и повысить пунктуальность во всех операциях аэропорта. Исследователи подчеркнули, что работа аэровокзалов подвержена неопределенности из-за непредсказуемого характера времени рейсов, задержек вылетов, погодных условий и других факторов.

Пентагон заявил о планах передать истребители F-16 Украине в 2024 году

Существующие методы оптимизации последовательности приземления самолетов не всегда учитывают все нюансы организации воздушного трафика. По словам ученых, с этими задачами справляется ИИ. Нейросеть анализирует последствия решений в сложных условиях и подсказывает оптимальные варианты.