Araştırmacılar, artan hava trafiğinin yarattığı darboğazı çözmek için yapay zeka destekli yeni bir hava sahası yönetim sistemi geliştirdi. Geleneksel hava trafik kontrolü, hava sahasını belirli bölgelere ayırarak çalışır ancak trafik arttıkça bu sistem yetersiz kalır. Yeni sistem, XGBoost sınıflandırıcısı kullanarak optimal 3D ızgara konfigürasyonunu %91,38 doğrulukla tahmin ediyor. Sistem ayrıca, uçakların kendi aralarında sektör girişlerini koordine etmesini sağlayan lidersiz Paxos konsensüs protokolü kullanıyor ve %96'nın üzerinde giriş başarı oranı elde ediyor. Bayesian optimizasyon ile desteklenen bu yaklaşım, insan denetimini koruyarak hava sahası operasyonlarını otomatikleştiriyor ve gelecekte özerk hava araçlarının güvenli entegrasyonu için kritik öneme sahip.

arXiv (CS + AI) 0

Teknoloji & Yapay Zeka

21 Apr

İletişim Hataları Havaalanı Kapasitesini Nasıl Etkiliyor? Yeni Simülasyon Modeli

Havaalanlarında pist kapasitesinin düşmesinin arkasındaki gizli faktörler araştırıldı. Yeni bir simülasyon modeli, pilot-kule iletişim hatalarının ve insan faktörünün havaalanı trafiği üzerindeki etkilerini analiz ediyor. Araştırmacılar, iki farklı yaklaşım rotasının birleştiği senaryolarda, iletişim gecikmelerinin ve pilot tepki sürelerinin pist verimliliğini nasıl azalttığını Monte Carlo simülasyonu ile modelledi. Bulgular, havacılık güvenliği ve kapasite optimizasyonu için önemli ipuçları sunuyor. Çalışma, özellikle yoğun hava trafiğine sahip havaalanlarında operasyonel verimlilik artışı sağlayabilecek stratejilerin geliştirilmesine katkı sunuyor.

arXiv (CS + AI) 0