İki yıl önce başlayan Airbus’ın Otonom Taksi, Kalkış ve İniş (Autonomous Taxi, Takeoff and Landing – ATTOL) projesi, geçen ayın sonlarında Toulouse-Blagnac havaalanında 350 kişi kapasiteli bir Airbus A350 yolcu uçağını piste herhangi bir pilot müdahalesi olmaksızın başarıyla indirerek tamamlandı.
Bu uçuş testleri sırasında, taksi, kalkış ve iniş aşamalarını otomatik hale getirmek için geliştirilen son teknoloji yerleşik görüntü tanıma teknolojileri kullanıldı.
Bu projedeki başarılı uçuş testleri, taksi, kalkış ve iniş gibi otonom havacılık platformlarını teknolojik olarak uygulanabilir ve ticari olarak uygulanabilir olmaya bir adım daha yaklaştırdı.
Silikon Vadisi ve Airbus’taki (Toulouse, Fransa) mühendislerle beraber Oktay Arslan, ticari yolcu uçakları için dünyada ilk kez tam otomatik, görü tabanlı, otonom taksi, kalkış ve iniş aşamalarının başarıyla gerçekleştirilmesinde görev aldı.
Airbus’ın Silikon Vadisi ’ndeki yenilik merkezi olan Acubed’te yapay zeka ve robotik araştırma mühendisi olarak çalışan Oktay Arslan, hedefin kendi kendine kararlar verebilen otonom uçaklar yapmak olduğunu, fakat bu teknolojinin geliştirilmesi uzun yıllar alabileceğini söyledi.
Arslan, “Günümüzde büyük yolcu uçaklarını uçurabilmek için en az iki pilot bulundurmak zorunluluğu var. Otonomi teknolojileri sayesinde ilk etapta gerekli olan pilot sayısı bire indirilmeye çalışılacak. İlerleyen zamanlarda ise kargo uçakları belki tam otonom hale gelecek. Daha sonra otonomi teknolojileri olgunlaştıkça yolcu uçaklarının tamamen otonom hale gelmesi söz konusu olabilir” dedi.
Arslan, havacılıktaki yapay zeka ve otonomi çalışmaları hakkında şunu söyledi:
“Otonom uçuş, yapay zeka ve makine öğrenmesi çözümlerinin, gelecekte kendi kendine uçan taksilerden büyük ticari yolcu uçaklarına kadar pek çok uçuş görevinin insan müdahalesi olmaksızın gerçekleştirilebilmesini mümkün kılacağına inanıyorum. Havacılıktaki otonomi ve yapay zeka uygulamaları çalışmak için gerçekten büyüleyici bir alan.”
Daha önce NASA Jet İtki Laboratuvarı (NASA Jet Propulsion Laboratory – NASA JPL) ve Tesla Otopilot Takımı gibi yerlerde çalışma geçmişi olan ve şu anda Airbus bağlı olan Acubed’te araştırma mühendisi olarak çalışan Oktay Arslan, “Taksi, kalkış ve iniş aşamaları arasında otomatik hale getirilmesi en zor olan iniş aşamasıydı. Uçuş güvenliği nedeniyle, iniş aşamasında uçağın lokalizasyon sisteminin çok yüksek doğrulukta çalışması gerekir. Çünkü uçaklar yüksek hızlarda seyahat ettiği için geciken bir komutta veya ufak bir konum hatasında uçağın pisti pas geçmesine neden olabilir” diye konuştu.
“İlk kez yolcu uçağı makine öğrenmesi sayesinde indirildi”
Georgia Teknoloji Enstitüsü Daniel Guggenheim Havacılık ve Uzay Mühendisliği Okulu mezunu olan Oktay Arslan, “Ekibimiz, Project Wayfinder, ATTOL projesi kapsamında, ham kamera görüntülerini işleyerek pistleri algılayan ve GPS desteği olmaksızın uçağı piste göre lokalize eden derin öğrenme tabanlı Sinir İniş Sistemi (Neural Landing System – NLS) yazılımını geliştirdi” dedi.
Arslan, NLS yazılımı hakkında şu bilgileri paylaştı:
“Yazılımın ana kısmını derin öğrenme tabanlı bir makine öğrenmesi modeli oluşturuyor. NLS yazılımında kullanılan makine öğrenmesi modeli son yıllarda popüler olan evrişimsel sinir ağları (Convolutional Neural Networks – CNN) modelidir. İlk kez Airbus A350-1000 uçağının uçuş kontrol yazılımına entegre edilen NLS yazılımı, iniş aşamasında uçağa güdüm komutları vermek için kullanıldı.”
“Pilotların, stratejik karar vermeye ve görev yönetimine daha fazla odaklanmalarına yardımcı olma potansiyeline sahip olacak”
Project Wayfinder takımıyla beraber, uçağın uçuş kontrol yazılımına entegre edilen ve derin öğrenme modellerinin gerçek zamanda çalışmasını sağlayan yazılımı geliştiren Oktay Arslan, “Haziran 2018’de başlatılan ATTOL projesi, otonominin uçuş görevleri üzerindeki faydalarını göstermek için ihtiyaç duyulan yenilikçi teknolojileri, yani makine öğrenmesi algoritmaları, veri etiketleme, işleme ve model eğitimi için gerekli araçları belirlemek ve bu teknolojilerin havacılık problemlerine uygulanmasına öncülük etmek hedefiyle yola çıktı. Bu tarz yenilikçi teknolojiler, pilotların düşük seviyedeki uçuş kontrol işleri yerine stratejik karar vermeye ve görev yönetimine daha fazla odaklanmalarına yardımcı olma potansiyeline sahip olacak” ifadelerini kullandı.
“Bu proje kronik pilot eksikliği yaşayan havacılık alanında parlak bir geleceğe sahip”
Acubed’te yürütülen Project Wayfinder’ın kronik pilot eksikliği yaşayan havacılık alanında parlak bir geleceğe sahip olduğunu belirten Oktay Arslan, şunları söyledi:
“Otonomi teknolojileri havacılık alanında pilotlara olan ihtiyacı hafifletiyor. Çünkü bu teknolojiler büyük yolcu uçaklarını uçurmak için birden fazla pilot bulundurma zorunluluğunu kaldırma potansiyeline sahipler.”
“ATTOL projesi havacılık için önemli bir kilometre taşıdır”
ATTOL projesi sayesinde, Airbus’ın uçuş denemeleri dünyada ilk kez öğrenme yeteneğine sahip yazılım bileşenlerinin yüksek performanslı ve güvenlik açısından kritik kontrol döngülerine sahip aviyonik sistemlerine dahil edilmesinin mümkün olduğu gösterdi.
Oktay Arslan, “İki yıllık süre boyunca, ATTOL projesi kapsamında, video verilerini toplamak, algoritmalar üzerinde optimizasyon yapmak ve otonom uçuş yeteneklerini test etmek için yerleşik görüntü tanıma teknolojisi kullanılarak birçok görü tabanlı deneme uçuşu gerçekleştirildi. Airbus, artık bu teknolojilerin gelecekteki uçuş görevlerinin verimliliğini ve uçak güvenliğini iyileştirme potansiyelini net bir şekilde analiz edebilecek” şeklinde konuştu.
Project Wayfinder, tek yolculu otonom uçan taksi geliştirilmesinde yer almıştı
Project Wayfinder takımı, daha önce, elektrikli, otonom, dikey kalkış ve iniş yapabilen, tek yolcu kapasitesine sahip bir uçan taksiyi geliştiren Vahana Projesi kapsamında, algılama ve kaçınma yazılım sistemini geliştirmişti.
Geliştirdikleri yüksek teknoloji yazılımların Airbus’ın ticari yolcu uçaklarına da büyük fayda sağlayabileceğinin anlaşılması üzerine, Project Wayfinder takımı 2018’den bu yana bağımsız bir proje olarak araştırmalarına devam ediyor.
Airbus CTO’su Grazia Vittadini projenin sonuçlarını ilk kez Haziran 18’de duyurdu.
İlk önce AIAA Aviation Week etkinliği kapsamında duyurdu:
“Airbus CTO’su Grazia Vittadini, ATTOL projesi kapsamında A350 test uçağıyla ilk tam otomatik taksi, kalkış ve inişi tamamladığını duyurdu: En büyük zorluk pilotları hiçbir şeye dokunmamaya ikna etmekti.”
Autonomy milestone – @Airbus completes first fully automatic taxi, takeoff and landing with A350 test aircraft under ATTOL project – biggest challenge was convincing the pilots not to touch anything, CTO Grazia Vittadini tells #AiaaAviation pic.twitter.com/dAb7wJWk0y
— Graham Warwick (@TheWoracle) June 18, 2020
Grazia, daha sonra bu başarıyı kendi hesabından paylaştı:
Hats off to our ATTOL team who in two years achieved a world first in #aviation: Autonomous Taxiing, Takeoff and Landing using onboard image recognition technology! Demonstrating fully autonomous runway landings is a proof of #autonomousflight software progress. Way to go! pic.twitter.com/u3Rz2l8Qfh
— Grazia Vittadini (@graziavittadini) June 18, 2020
Bu haber yapay zeka camiasında büyük yankı uyandırdı. Facebook’un Yapay Zeka Araştırmaları Direktörü, dünyaca ünlü profesör, Yann LeCun bu haberi kendi hesabından paylaştı:
Deep Learning lands an Airbus A350 through vision (a ConvNet I would assume). https://t.co/Nnz3xATiXg
— Yann LeCun (@ylecun) June 18, 2020
KAYNAK: INDEPENDENT TÜRKÇE – ESRA ÖZ
