メタバースはヘリコプターの飛行に役立ちますか? ALIASシステムはブラックホークを30分間フル稼働させる

無人ヘリコプター自体は目新しいものではないが、現在市販されている無人ヘリコプターは、第一に誰かが遠隔操作する必要があり、第二にハチドリほどの大きさでもなく、第三に特別に作られている。

6 トンまたは 7 トンの大型で非特殊な通常のヘリコプターに、プラグアンドプレイ AI モデル パッケージを搭載して、完全に無人で飛行することは可能でしょうか?これは以前は不可能だったが、最近シコルスキーが記録を破った。

大型の普通ヘリコプターが初めて30分間の完全自動飛行に成功

2022年2月9日（北京時間）、米国防総省高等研究計画局（DARPA）は、「航空乗務員自動化システム」（ALIAS）を搭載したUH-60Aブラックホークヘリコプターが、2月5日にケンタッキー州の実験基地で、ALIASシステムを利用して、人間の介入なしの30分間の完全自動飛行を完了したと発表した。 2月7日には同じ場所で短時間の試験飛行が行われた。

30分間の完全無人試験飛行は、重量6.3トンを超える特別に製造されていない通常のヘリコプターでは世界初となる。この試験飛行は、ブラックホーク・ヘリコプター製造会社シコルスキーと米国当局が共同で進めている1億6000万ドル規模のスマート・ヘリコプター操縦補助プロジェクトにおける新たな節目となる。

シコルスキー社のプロジェクト担当副社長イグル・チェリビンスキー氏によると、ブラックホークヘリコプターの「210」スイッチは搭乗している乗組員の数を示しており、2月5日は同モデルの歴史上初めてスイッチが0にされた日だったという。

ALIASシステムは、30分以内に、離陸前の航空機搭載機器の自己点検、離陸、自動飛行、自動着陸などの動作を事故や故障なく自律的に完了しました。

さらに、ブラックホークヘリコプターの飛行を制御するALIASシステムは、今回は非常に難易度の高いソフトウェアシミュレーション環境で動作していました。

自動運転 LIDAR テスト プログラムは、ニューヨーク市の複雑で混雑した低高度空域をシミュレートします。 ALIAS システムは、ヘリコプターを制御して、仮想環境内でマンハッタン島の高層ビルの間の狭い隙間をリアルタイムでスムーズに往復します。これは、AI にヘリコプターを運転させて高速障害物レースを完走させるのと同じで、どれほど難しいかは想像がつくでしょう。

ALIAS システムはどのようにそれを実現するのでしょうか?

大型固定翼航空機やヘリコプターの飛行支援システムは数十年前から存在しており、新しいものではありません。周知のとおり、大型旅客機のパイロットは、多くのフライトにおいて、離着陸時の数分以内の運航にのみ参加する必要があります。

しかし、離着陸だけでなく、突然の機械故障への対応、急激な天候変化への対応、複雑な地形での飛行などの操作も人間のパイロットが行う必要があり、支援システムにはその能力がありません。

シコルスキー社のALIASシステムは、米国防総省向けに開発されたもので、同社独自の民間版「マトリックス」インテリジェントヘリコプター飛行支援プログラムに基づいており、「仮想インテリジェント副操縦士」の創出を目指している。危険で複雑な飛行ミッションにおいて、人間のメインパイロットに干渉することなく、AI アシスタントが補助操作を自動的に実行できるようにします。

2018年シコルスキーの民間版インテリジェントAIヘリコプターの短距離テスト飛行写真

シコルスキーとDARPAの設計によれば、ALIASシステムは、さまざまなモデルの既存の航空機に調整して取り付けることができ、いつでも航空機から取り外すこともできるカスタム製品です。これにより、既存の航空機モデルを大規模に改造したり廃棄したりすることなく、低コストで高度な自動化を実現し、乗務員数を削減できるようになります。

さらに、さまざまな理由で人間のパイロットが操縦能力を失った場合、ALIAS システムは緊急時に短時間操縦を引き継ぐ能力も備えていなければなりません。そのため、ALIASは必要な運転動作機能に加え、飛行中の機体の物理的性能、電子制御プログラムの状態、航行環境などのデータをリアルタイムで監視します。

過去の実験飛行では、DARPA は、パイロットの無能力化、ルートからの逸脱、飛行マニュアル違反、機体システムの故障など、飛行中に発生する可能性のあるさまざまな緊急事態を ALIAS にシミュレートさせました。ALIAS はシミュレーションで良好な結果を示しました。

これらの要件を満たし、さまざまなシナリオに適応するために、ALIAS には機械学習機能があり、アルゴリズムの吸収範囲は広くなっています。自身の航空機の運航履歴データだけでなく、制御対象の航空機の過去のすべての飛行データ記録からも学習できます。さらに、機械学習はリアルタイムで、学習と実行を同時に行うことができるため、学習したオプションをさまざまな緊急事態で呼び出すことができます。

ALIAS にはタブレット デバイスにインストールされたヒューマン インターフェイスがあり、ユーザーはこれを使用して詳細なシステム情報を監視したり、運用介入を実行したりできます。 2021年、シコルスキーは現役の米軍パイロットを機内安全運転手としてバックアップし、タブレット端末で監視してALIASに制御させ、短時間の完全自動飛行を完了させた。

2021年にヘリコプターを操縦する安全パイロットがタブレット端末を使用してALIASシステムを監視している。

AIがヘリコプターを操縦するのはどれくらい難しいのでしょうか?

大型の一般ヘリコプターのAI完全自動運転を実現することの難しさは、実は自動車や大型固定翼航空機のAI完全自動運転を実現することの難しさをはるかに超えています。

2004 年、スタンフォード大学 AI 研究所は、この分野で有名な画期的な論文「強化学習を使用したヘリコプターの自動飛行」を発表しました。この論文では、ヘリコプターの空力モデルと力モデルは、同じサイズの固定翼航空機のものよりもはるかに複雑であると指摘されています。

垂直プロペラと水平プロペラは揚力を生み出しますが、発生するトルクが機体自体によって刺激されるトルクと衝突し、機体が制御不能な失速スピンに陥りやすくなります。垂直プロペラと縦方向プロペラは方向を制御して安定性を提供するために使用されますが、機体が空気力学的モデルに陥り、左右の力の不均衡を引き起こします。

上記は大型ヘリコプターの最も基本的な飛行物理学の概要に過ぎず、これらの状況は低高度および低速でより顕著になります。したがって、スタンフォード AI 研究所の 2004 年の論文の本文の最初の数文では、ヘリコプターの飛行制御を説明するために「高次元、複雑、非対称、高ノイズ、非線形、動的...」という形容詞が使用されています。

約20年後、これらの問題を解決するために、シコルスキーのソフトウェアエンジニアは逆の考え方をしました。つまり、複雑度が高く、パラメータが高いハイエンドAIモデルでこれらの障害を完全に解決することが不可能であれば、複雑度が低く、シンプルで容量の少ないローエンドAIブロックを使用して解決する方が、より実現可能で経済的なアプローチであり、顧客の要件にもより合致するということです。米国政府は、ヘリコプターが数秒でターミネーターに変わるとは考えていません。

そのため、メーカーの認めるところによると、ALIAS のパターン認識および機械学習アルゴリズムは、定義済みで予測可能性の高いデータに大きく依存しており、ハイエンド AI モデルで一般的に使用される予測機能にはあまり注意を払っていません。具体的なコードフローについては、米国の公式プロジェクトの機密情報であり、まだ公開論文には掲載されていません...

これにより、スマートカーが直面しない別の問題、つまりナビゲーション環境における予測不可能でマークされていない障害物が発生します。

結局のところ、スマートカーは高精度の地図が描かれた都市環境でも街灯に衝突しなければならない。通信会社は、野外で自ら組織する通信信号塔を、タイムリーに地図上に表示しないことが多い。事故の具体的な件数は発表されていないが、シコルスキーの関係者のインタビューでの口調によると、ヘリコプターのAI副操縦実験中にかなりの数の「塔衝突」があったという。

メタバースはヘリコプターの飛行に役立ちますか?ノースロップ・グラマン、ヘリコプター向けAR飛行アシスタントを開発へ

AIヘリコプター副操縦士の開発に取り組んでいるのはシコルスキーだけではない。ノースロップ・グラマンも最近、AR技術とAI認識に基づくインテリジェントなヘリコプター飛行アシスタントの開発を米国政府から受注した。

このインテリジェントなフライトアシスタントのプロジェクトは、暫定的に OCARINA (Operator and Context Adaptive Reasoning Intuitive Assistant の略) と名付けられています。これは飛行機を操縦するよりもはるかに簡単です。現在のヘリコプターの電子制御システムのさまざまなアラームとメッセージプロンプトを置き換えるだけです。

今後は、ヘリコプターのパイロットが突然の地形変化や天候障害に遭遇した場合、事前に録音された警報音と画像のみがヘッドフォンとダッシュボードに表示されるようになります。状況が緊急になるほど、指示は複雑になり、パイロットはますます動揺し、最終的に飛行機は墜落します。

OCARINAが実現したいのは、パイロットが装着するARヘッドセットを、視線追跡、データ監視などの技術と組み合わせて使用​​し、AIアシスタントが自力で解決できる軽微な障害を処理し、プロンプトを非表示にし、手動操作が必要な場合には、認知を妨げない方法でAR視野内でパイロットにアクションを思い出させることだ。

ノースロップ・グラマンの OCARINA コンセプト画像: ヘリコプターが姿勢を修正できないことからエンジンが燃えていることを確認するまで、AI がほとんどの判断を担当し、パイロットに 1 つのアクションを促すだけです。

AI は現在、普通のヘリコプターを操縦できるようになっていますが、これはほんの始まりに過ぎず、AI の役割は、人間のパイロットに大規模に取って代わるのではなく、パイロットに多大な支援を提供することです。だから心配しないでください。ターミネーターのジョークをもう一度言う必要はありません。