Chiến lược tích hợp AI vào an toàn hàng không

ICAO mới đây đã tổ chức một hội thảo chuyên đề tại thủ đô Paris (Pháp) quy tụ đại diện từ 23 quốc gia, 5 tổ chức quốc tế và nhiều doanh nghiệp trong ngành hàng không. Sự kiện mang tên "Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong phân tích và quản lý an toàn hàng không" đã mở ra nhiều góc nhìn mới về tiềm năng tích hợp công nghệ AI vào lĩnh vực an toàn bay.

Trọng tâm hội thảo là giới thiệu hoạt động của nhóm làm việc EUROCAE WG-114 – tổ chức đang phát triển tiêu chuẩn kỹ thuật cho việc triển khai AI trong hàng không. Các chuyên gia cũng thảo luận sâu về vai trò của học máy (machine learning) trong phân tích dữ liệu an toàn, phương pháp tiếp cận đảm bảo tính minh bạch và kiểm soát, đồng thời làm rõ những rào cản trong việc đưa AI vào các hệ thống có yêu cầu an toàn nghiêm ngặt.

Mô hình OAP - Occurrence Automations Platform - nền tảng dữ liệu lớn hỗ trợ cho việc tạo đề xuất và hỗ trợ phát triển giám sát và huấn luyện AI

EUROCAE WG-114 hiện xây dựng tài liệu ED-324 - tiêu chuẩn được kỳ vọng sẽ thiết lập quy trình phát triển, xác minh và chứng nhận sản phẩm hàng không có tích hợp AI. Trọng tâm giai đoạn đầu là các hệ thống sử dụng mô hình học có giám sát (supervised learning) không thích nghi (non-adaptive), với mức độ phê duyệt an toàn ở cấp DAL C (phần cứng khi xảy ra trục trặc dẫn đến tình huống nghiêm trọng, có khả năng gây ra thương tích).

Tiêu chuẩn ED-324 được thiết kế để hoạt động song song và tương thích với các tài liệu kỹ thuật đã có như DO-178C (phần mềm), DO-254 (phần cứng) và DO-356A (an ninh mạng). Mục tiêu là đảm bảo rằng công nghệ AI khi được triển khai trong môi trường hàng không luôn trong được kiểm soát và nhận định rõ ràng.

Với các nhà cung cấp dịch vụ bảo đảm hoạt động bay (ANSP), việc tích hợp AI vào hệ thống giám sát và quản lý an toàn không còn là ý tưởng xa vời. Trái lại, AI đang mở ra những phương án khả thi, cụ thể và thực tiễn:

- Phát hiện rủi ro tiền sự kiện: Thông qua dữ liệu radar, ADS-B và khí tượng (MET), AI có thể phân tích xu hướng và cảnh báo các vùng hoạt động có nguy cơ cao trước khi xảy ra sự cố.

- Tối ưu hóa cấu trúc vùng trời: Phân tích luồng bay và hành vi hoạt động để đề xuất điều chỉnh phân khu vùng điều hành bay, giảm tải tắc nghẽn và nâng cao hiệu quả điều phối.

- Hệ thống hỗ trợ quyết định cho điều phối viên không lưu: Ứng dụng AI để nhận diện các tình huống tiềm ẩn mất phân cách hoặc xung đột tần số, từ đó đưa ra cảnh báo và phương án xử lý phù hợp.

- Tự động hóa quy trình phân tích dữ liệu SMS: AI giúp lọc, phân loại và đánh giá độ nghiêm trọng của hàng nghìn báo cáo sự cố một cách nhanh chóng và nhất quán, hỗ trợ đội ngũ an toàn đưa ra quyết định kịp thời.

Có thể thấy, trong bối cảnh lưu lượng hàng không toàn cầu đang phục hồi và tăng trưởng trở lại sau đại dịch, việc đầu tư vào các công nghệ giám sát tiên tiến như AI không chỉ là yêu cầu về mặt kỹ thuật, mà còn là chiến lược đảm bảo năng lực điều hành bay an toàn, bền vững trong tương lai.

AI không phải là lời giải thay thế con người, mà là công cụ mạnh mẽ hỗ trợ các ANSP trong việc nâng cao hiệu quả giám sát và ra quyết định. Việc ICAO thúc đẩy chuẩn hóa và cộng đồng hàng không quốc tế cùng vào cuộc là dấu hiệu tích cực cho thấy an toàn bay trong tương lai sẽ được nâng lên một tầm cao mới.

Trong khi đó, các hãng hàng không cũng đang từng bước khẳng định vị thế tiên phong trong ngành hàng không khu vực khi ứng dụng AI vào quản lý, khai thác và tra cứu thông tin.

Cụ thể, hãng hàng không Vietnam Airlines (VNA) đã áp dụng công nghệ AI để xây dựng phần mềm trợ lý ảo khai thác tri thức nội bộ, được đặt tên là VNA AI, dựa trên công nghệ GPT-4 thông qua Azure OpenAI Service, giúp nhân viên có thể tra cứu, hỏi đáp với trợ lý ảo về các quy định, bộ tiêu chuẩn và các vấn đề liên quan đến lĩnh vực an toàn hàng không được quy định bởi IATA, ICAO, VAR... và quy định an toàn của VNA.

VNA AI có khả năng xử lý thông tin nhanh và đưa ra các câu trả lời chính xác với độ tin cậy cao nhờ ứng dụng công nghệ AI/LLM. Trợ lý ảo VNA AI nắm bắt tốt ngữ cảnh trao đổi, giúp các câu trả lời có độ tự nhiên cao và trích dẫn các liên kết với dữ liệu gốc, góp phần nâng cao trải nghiệm và sự hài lòng cho nhân viên VNA.

Ngoài ra, VNA AI còn có khả năng tự động cập nhật kiến thức, đảm bảo đội ngũ cán bộ nhân viên Vietnam Airlines luôn nắm bắt kịp thời thông tin mới nhất một cách chủ động và nhanh nhất. Điều này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian và gia tăng hiệu suất làm việc, mà còn đảm bảo tính chính xác trong công tác quản lý và điều hành cũng như cắt giảm đáng kể chi phí tổ chức các khóa huấn luyện và đào tạo trực tiếp trên toàn hệ thống.

Một trong những ưu điểm vượt trội của VNA AI là khả năng tích hợp linh hoạt với các hệ thống tri thức khác của hãng. Vietnam Airlines hiện cũng đang từng bước tích hợp VNA AI vào các hệ thống nội bộ như quản lý nhân sự và bảo dưỡng tàu bay của hãng, giúp tăng cường sự liên kết và tối ưu hóa quy trình vận hành trong toàn bộ tổ chức. Điều này giúp các bộ phận khác nhau trong hãng có thể phối hợp chặt chẽ, đồng thời đảm bảo tính nhất quán trong việc quản lý thông tin và ra quyết định.

Tuyết Nhung