Systém pro predikci komplexity, kognitivního chování a optimalizaci letového provozu
System for predicting complexity, cognitive behavior, and air traffic optimization
| Poskytovatel: Ministerstvo průmyslu a obchodu - Operační program Podnikání a inovace pro konkurenceschopnost - program podpory Aplikace – výzva II. – VÝVOJ DIGITÁLNÍCH ŘEŠENÍ | Provider: Ministry of Industry and Trade – Operational Program Enterprise and Innovation for Competitiveness – Support Program Applications – Call II – DEVELOPMENT OF DIGITAL SOLUTIONS | |
| Popis: | Description: | |
|
S rostoucí poptávkou po letovém provozu a tlakem na snižování dopadu letectví na životní prostředí je řízení kapacity vzdušného prostoru klíčový aspekt. Letový provoz je komplexní systém. Další optimalizace již vyžaduje pokročilé nástroje. Cílem projektu je výzkum a vývoj nástroje pro automatizovanou analýzu a optimalizaci letového provozu na základě predikce komplexity vzdušného prostoru a kognitivního chování řídících letového provozu s použitím strojového učení.
|
With growing demand for air traffic and pressure to reduce aviation's environmental impact, airspace capacity management is a key issue. Air traffic is a complex system. Further optimization requires advanced tools. The aim of the project is to research and develop a tool for automated analysis and optimization of air traffic based on predictions of airspace complexity and the cognitive behavior of air traffic controllers using machine learning. | |
| AgentFly Technologies vystupuje v projektu jako hlavní technologický partner odpovědný za vývoj a implementaci predikčního nástroje pro odhad zátěže řídících letového provozu a komplexity letového provozu. Společnost využívá svůj simulační systém AgentFly jako základní platformu pro vývoj, integraci a testování řešení a zajišťuje implementaci softwarového modulu, přípravu rozsáhlých simulačních dat a scénářů a praktické ověření funkčnosti v simulovaném prostředí. V projektu AFT dále rozvíjí své kompetence v oblasti analýzy velkých dat, návrhu provozních metrik a využití metod umělé inteligence a strojového učení pro predikci provozní komplexity. Výsledný nástroj bude integrován do systému AgentFly a připraven pro další komercializaci a využití při optimalizaci sektorizace vzdušného prostoru a plánování kapacit v řízení letového provozu. | AgentFly Technologies (AFT) acts as the main technological partner in the project and is responsible for the development and implementation of a predictive tool for estimating air traffic controller workload and air traffic complexity. The company uses its AgentFly simulation system as the core platform for development, integration, and testing of the solution, and is responsible for implementing the software module, preparing large-scale simulation datasets and scenarios, and validating the functionality of the tool in a simulated environment. Within the project, AFT further develops its capabilities in big data analysis, operational metric design, and the application of artificial intelligence and machine learning methods for predicting traffic complexity and controller workload. The resulting tool will be integrated into the AgentFly system and prepared for future commercialization and use in airspace sectorization optimization and air traffic management capacity planning. |
