Navi розгортає платформу для дебрифінгу на основі штучного інтелекту для навчання пілотів

Embry-Riddle допомогла розробити платформу для дебрифінгу на основі штучного інтелекту та впроваджує цю систему у своїх пілотних навчальних програмах.Авторство: Navi AI

Американський стартап Navi AI запустив генеративну платформу штучного інтелекту (ШІ), яка автоматично створює детальні звіти про кожен навчальний політ. Він вийшов з-під контролю, залучивши 6 мільйонів доларів фінансування від спонсорів, включаючи United Airlines Ventures.

Використовуючи невеликий помаранчевий блок, встановлений у літаку, система Navi збирає аудіо з кабіни пілотів, дані літака, інформацію про дорожній рух та погоду і передає їх на землю, де специфічна для предметної області модель великої мови аналізує наміри, поведінку та продуктивність, а також узгоджує свої результати з навчальною програмою льотної школи.

Засновник і генеральний директор Navi Нікола Костіч порівнює цей процес з тим, як Національна рада з безпеки на транспорті (NTSB) розслідує авіаційні аварії, або як програми забезпечення якості польотів авіакомпаній (FOQA) аналізують дані про польоти з бортових самописців для виявлення тенденцій безпеки.

«[Платформа] визначає, хто керує літаком, коли відбулася передача керування, які маневри демонструються, які виконує студент, і визначає, де знаходиться літак. Все це традиційний аналіз FOQA, а не штучний інтелект», – каже він.

«Але коли справа доходить до об’єднання всього цього разом, щоб отримати контекст, саме тут і з’являється штучний інтелект. Так само, як це робить NTSB, коли трапляється аварія... ми робимо те саме, але ми робимо це зі штучним інтелектом, який стає лякаюче хорошим», — каже Костіч.

Заснована у 2024 році, компанія Navi співпрацює з Аеронавтичним університетом Ембрі-Ріддл, який має досвід у льотній підготовці та розробці навчальних програм, щоб допомогти інтегрувати дебрифінг на основі штучного інтелекту у структуровані курси підготовки пілотів. Як акціонер, Embry-Riddle впроваджує систему Navi у свої навчальні програми.

Компанія Navi розпочала своє перше комерційне розгортання у вересні 2024 року разом із льотною школою США Sling Pilot Academy, що відповідає вимогам Частини 141, де платформа для аналізу нальотів зі штучним інтелектом щорічно реєструє понад 55 000 годин нальоту, підтримуючи студентів та інструкторів, починаючи від наземної школи та закінчуючи післяпольотним оглядом.

Платформа також використовується або оцінюється Університетом Північної Дакоти, Університетом Пердью, Державним університетом Дельта та Школою льотчиків-випробувачів ВПС США на авіабазі Едвардс, Каліфорнія, де Navi працює за контрактом на 1,27 мільйона доларів над адаптацією платформи до парку літаків Northrop T-38 школи.

У льотній школі платформа проходить етап калібрування, який триває два тижні та близько 100 польотів, під час якого інструктори перевіряють усе, що видає штучний інтелект. «Коли ми досягаємо 95% точності у всьому, тоді ми починаємо розгортання. Але ми постійно вдосконалюємо та додаємо нові можливості», – каже він.

«Ми використовуємо всі їхні стандартні операційні процедури (СОП) як джерело істини. Але проблема, яку ми виявили, полягає в тому, що в авіації існує багато племінних знань, а СОП не містять усього. Льотні школи виявляють через процес калібрування, що вони чогось не вказали у своїх СОП, тому ми зрештою вдосконалюємо їх завдяки цьому процесу», — каже Костіч.

«Ми постійно перевіряємо [модель] за допомогою дослідження, розробленого для нас Ембрі-Ріддлом, і відстежуємо 95-96% точності з точки зору відповідності тому, що каже CFI [сертифікований інструктор польотів]. Я підозрюю, що незабаром ми досягнемо 98%, а ці останні 2% можуть ніколи не бути вирішені, тому що навіть людина, яка отримує всі ці дані, ніколи не зможе цього з'ясувати», – каже він.

«Але це набагато корисніше для розгортання, щоб допомогти студентам, інструкторам та льотним школам побачити, як працює їхній флот? Як справи у пілотів на цьому етапі? З якими труднощами вони стикаються? Що сталося після того, як ми внесли зміни до стандартної операційної процедури (СОП), щоб зменшити ризик?»

Хоча основним продуктом є «FOQA на стероїдах» для льотних шкіл, він також є корисним для студентів та інструкторів. «Коли люди думають про штучний інтелект та авіацію, вони думають, що ви розміщуєте на літаку щось небезпечне, що відволікатиме пілота. Ми робимо навпаки», — каже він.

«Ми зменшуємо робоче навантаження, оскільки їм не потрібно робити нотатки, а їхні звіти можуть бути набагато кращими. І все це зберігається для студента, щоб він міг переглянути це вдома ввечері». Студенти можуть використовувати помічника зі штучним інтелектом, який добре знає стандартні операційні процедури (SOP) та правила FAA, щоб ставити запитання та знаходити навчальні посібники, пов’язані з їхньою успішністю.

Щоб запобігти генеруванню ШІ результатів, які можуть наражати учня на небезпеку, Navi впроваджує додатковий крок. «ШІ завжди налаштований давати вам відповідь, навіть коли він не знає її. Тож ми дозволяємо йому давати неправильну відповідь. Але потім ми запускаємо її знову і запитуємо, чи це насправді сталося, і чи це входить до стандартних операційних процедур?» — каже він.

«Ми також оголошуємо винагороду в розмірі 100 доларів будь-кому, хто допустить помилку в правилах. Ніхто її ще не скористався. А потім у нас є етап, коли інструктор з польотів спочатку переглядає звіт і передає його своєму учню. Тож у нас постійно є людина, яка тримає все в курсі».

Базуючись у Сан-Франциско, компанія Navi на сьогодні залучила 6 мільйонів доларів. Окрім United, останній раунд фінансування включав Bravo Victor Venture Capital, New Vista Capital, Raptor Group та I2BF Global Ventures. Фінансування буде використано для розвитку компанії та розширення її клієнтської бази.

Платформа Navi доступна за передплатою. «Сподіваємося, що до кінця року ми охопимо значну частину найбільших льотних шкіл у США», — каже Костік. Стартап налагодив партнерство для інтеграції платформи в екосистему авіоніки Garmin.

У довгостроковій перспективі, окрім навчання, Navi планує впровадити свою платформу штучного інтелекту в комерційну авіацію, застосовуючи аналіз у режимі реального часу та аналітичні дані про продуктивність до операцій авіакомпаній для підвищення безпеки. «Ідея завжди полягала в тому, щоб мати цю штуку в якомога більшій кількості кабін», — каже Костіч.