Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Цена ошибки возрастает: как языковые модели трансформируют авиацию
В последние годы искусственный интеллект в целом и большие языковые модели (Large Language Models, LLM) в частности стали неотъемлемой частью многих технологических процессов. Прорывы в области обработки информации открыли новые возможности и для авиационной отрасли. Авиакомпании и аэропорты по всему миру начали активно интегрировать LLM в сферу обслуживания пассажиров. Например, генеративные нейросети и чат-боты на базе GPT-технологий уже задействуют в работе индийские Air India и американские United Airlines. Применение больших языковых моделей в авиационной сфере имеет множество плюсов, однако при этом сопряжено и с определенными рисками. О том, почему такие инновации одновременно опасны и перспективны, рассказал научный сотрудник института «Компьютерные науки и прикладная математика» МАИ, директор департамента цифровой трансформации в компании BetBoom Юрий Чайников.
О больших языковых моделях
Большие языковые модели — это нейронные сети, специально созданные для обработки и генерации человеческого языка. Эти модели обучаются на множестве текстов и используют сложные алгоритмы для анализа и понимания языковых паттернов. За счет этого LLM способны предсказывать следующий токен (слово или символ) в тексте на основе предыдущих.
Первые шаги в области обработки естественного языка делались еще в середине XX века, когда были придуманы примитивные алгоритмы для синтаксического анализа и генерации текста. Однако значительный прогресс был достигнут только с развитием машинного обучения и искусственных нейронных сетей. Самый известный пример большой языковой модели — OpenAI GPT, представленный в 2020 году.
Одной из ключевых характеристик LLM является рост качества их ответов по мере увеличения количества текста, которые они «прочитали» во время обучения. Современные модели, такие как GPT-o1, содержат в себе сотни миллиардов параметров и обучены на триллионах слов. Это позволяет им генерировать решения даже весьма сложных задач.
Большие языковые модели активно используются в маркетинге, экономике, работе с текстами и составлении инструкций для чат-ботов. Однако в сферах, где цена ошибки высока, их интеграция идет более медленными темпами. К таким сферам, в частности, относится авиация. Как пояснил Юрий Чайников, решения по ключевым вопросам здесь по-прежнему принимает человек. Однако часть процессов LLM уже помогли облегчить.
Большие языковые модели в авиации
В частности, большие языковые модели помогли оптимизировать труд разработчиков программного обеспечения самолетов. Специальная система Copilot (так называемый второй пилот) взаимодействует с человеком-разработчиком, анализирует его код и предлагает улучшения и дополнения к текущему проекту. Благодаря этому программисты могут значительно сэкономить время и силы на монотонных и рутинных задачах.
— Производительность труда даже высококлассного разработчика благодаря этой технологии растет на 10-15 процентов. И это уже не будущее, а бесспорное настоящее, — пояснил Юрий Чайников.
По словам эксперта, нейросети также дали большие преимущества проектировщикам, частью работы которых является отслеживание трендов на основе открытых публикаций.
— В год выходят тысячи статей, и все их надо читать, обдумывать и прикидывать, насколько полезна эта информация для текущих задач. Это трудная работа, которая вполне по силам языковой модели: загружаем в нее тексты, она их читает, реферирует, раскладывает, тематизирует. Можно поручить большой языковой модели и поиск информации в интернете: в патентных источниках, популярных новостях и специализированных изданиях. Таким образом она сможет составить какое-то видение по нашему запросу, — добавил эксперт.
Юрий Чайников уточнил, что нейросети могут также проанализировать список требований по сочетаемости запчастей и предложить инженеру-проектировщику варианты сборки, которые позволят решить поставленные перед ним задачи.
— Финальное решение все равно за проектировщиком. Но большое количество рутинной работы по подбору и взаимной сверке можно поручить машине,— рассказал Чайников и добавил, что большие языковые модели способны вычислить даже стоимость различных видов сборки и определить среди них наиболее выгодные варианты.
Также использование LLM становится все более эффективным в области маркетинга и копирайтинга, которые необходимы и для авиаотрасли. Нейросети прекрасно справляются с написанием продающих текстов, анализируют и улавливают потребности аудитории, следуют заданной стилистике и с легкостью меняют ее в зависимости от требуемых параметров. Задачи, на которые человеку может потребоваться несколько часов, искусственный интеллект выполняет за несколько секунд и поэтому уже частично заменяет специалистов в этих областях.
Кроме того, большие языковые модели помогают анализировать данные из отчетов по техническому обслуживанию, выявлять закономерности и прогнозировать возможные неисправности. Например, AI может помочь в расшифровке и анализе текстовых отчетов, поступающих от инженеров и техников. Причем LLM способны пойти еще дальше и предложить рекомендации по устранению проблем, что позволяет повысить точность диагностики и уменьшить вероятность человеческих ошибок.
Языковые модели находят применение и в обучении пилотов, инженеров и других сотрудников авиакомпаний. AI-платформы могут адаптировать учебные материалы под уровень знаний каждого конкретного специалиста, а также создавать интерактивные тренажеры. Например, система на основе языковых моделей может имитировать сложные ситуации и предлагать возможные действия в зависимости от решений, которые принимает сотрудник.
Большие языковые модели также используются для улучшения обслуживания пассажиров. Например, чат-боты и голосовые помощники на базе LLM помогают отвечать на вопросы клиентов, находить информацию о рейсах, изменениях в расписании или задержках. Модели могут обрабатывать запросы на нескольких языках, что особенно важно для международных авиакомпаний. Это позволяет сократить время ожидания на линии и повысить уровень удовлетворенности пассажиров.
Вероятность ошибки
Однако даже в указанных сферах большие языковые модели на данном этапе своего развития не могут полностью заменить человеческий труд, поскольку иногда используют выдуманные факты. Поэтому над LLM сейчас необходим постоянный контроль.
— Ошибки будут всегда. Вопрос в том, как устроено оптимальное поведение системы и ее взаимодействие с человеком. Например, возьмем работу проектировщика: нейросеть сделала какую-то подборку, какие-то выводы, но все равно человеку решать, будет он использовать тот или иной подход или нет, — рассказал директор департамента цифровой трансформации в компании BetBoom.
По его словам, со временем все больше решений будут принимать нейросети, а вероятность совершения ошибки с их стороны станет меньше. В будущем можно ожидать появления еще более мощных и адаптивных моделей, которые смогут глубже интегрироваться в операционные процессы. Например, LLM могут стать частью «умных» систем управления воздушным движением, способных в реальном времени обрабатывать огромные объемы данных и помогать операторам принимать оптимальные решения. Еще одним перспективным направлением является создание полностью автономных систем технического обслуживания, которые смогут предсказывать неисправности и предлагать решения без вмешательства человека.
Новые LLM также помогут в разработке систем коммуникации между авиакомпаниями и аэропортами, чтобы улучшить координацию рейсов и оптимизировать использование воздушного пространства. Такие технологии будут способствовать увеличению пропускной способности воздушных маршрутов и снижению задержек, что особенно актуально в условиях роста пассажиропотока.
Расширение применения больших языковых моделей в области авиации позволит ускорить обработку данных, сократить затраты, повысить производительность труда и при этом снизить риск человеческих ошибок. Однако более широкое внедрение технологий в повседневную жизнь приведет к новой проблеме. Некому будет брать ответственность за совершенные ошибки и некому — нести наказание за нанесенный ущерб, полагает Юрий Чайников. Это одна из задач, которую в будущем предстоит решить, чтобы активно использовать большие языковые модели в авиационной отрасли. Если найти правильный подход к этой проблеме, то в перспективе новые технологии позволят повысить эффективность, безопасность и качество обслуживания пассажиров, а также сделают перелеты более комфортными и доступными.
Материал подготовлен при поддержке Минобрнауки России.
Telegram 
Дзен 
VK По замыслу исследователей, в будущем нетрадиционный способ доставки кислорода в организм, который они называют «энтеральной вентиляцией», может стать спасением для пациентов с дыхательной недостаточностью. Эксперимент подтвердил безопасность процедуры для людей, что приближает ученых к реализации идеи.
В новом эксперименте исследователи из Финляндии проследили, как два типа питания повлияли на энергетический обмен веществ у псов породы стаффордширский бультерьер. Некоторые из биомаркеров, по которым судили об эффекте, в отношении собак применили впервые.
Стремительное развитие искусственного интеллекта (ИИ) стало одним из ключевых факторов, определяющих глобальную технологическую и экономическую повестку. Для России, стремящейся занять достойное место в числе лидеров цифровой трансформации, ИИ представляет собой одновременно и огромную возможность, и серьезный вызов. Вопрос о том, является ли он двигателем прогресса или источником новых угроз, не имеет однозначного ответа, поскольку обе эти ипостаси тесно переплетены в современной реальности.
В густой оранжевой дымке Титана, где температура опускается до минус 180 градусов Цельсия, происходят невозможные по земным меркам химические реакции: молекула циановодорода (HCN), рожденная в атмосфере из азота, метана и этана, могла сформировать кристаллы, объединяющие вещества противоположной природы.
Насколько счастливым нужно быть человеку, чтобы это начало благоприятно сказываться на продолжительности жизни? Ученые определили минимальный уровень субъективного ощущения благополучия, или счастья, преодолев который, оно становится фактором, позитивно влияющим на здоровье населения страны.
Первый официальный документ, описывающий принцип действий в случае возможного контакта с внеземной цивилизацией, был принят Международной академией астронавтики (IAA) в 1989 году. С тех пор декларацию неоднократно пересматривали, а ее обновленную версию, адаптированную под реалии XXI века, ученые разработали совместно с участниками проекта по поиску инопланетян SETI.
Согласно новой гипотезе, сознание возникает не только из-за активности нейронов, но и благодаря физическим процессам — электромагнитным полям от движения жидкости в мозге. Эта модель, как и ее предшественники, пока носит теоретический характер, но предлагает нестандартный взгляд на проблему синхронизации работы разных отделов мозга.
Археологи Института истории материальной культуры РАН (ИИМК РАН), при поддержке фонда «История отечества» в ходе раскопок обнаружили на всемирно известной стоянке каменного века Костенки-17 в Воронежской области редчайшие украшения из зубов песца и окаменелой раковины, а также уникальный для этого времени нуклеус из бивня мамонта для снятия заготовок.
Экспедиционное судно «Эндьюранс» более века называли самым прочным деревянным судном, когда-либо построенным человеком. Но находка, сделанная на дне моря, и изучение старых писем раскрыли неприятную правду. Легендарный «Эндьюранс» Шеклтона вовсе не был непобедимым левиафаном. Напротив, он имел фатальные недостатки, а капитан знал об этом еще до того, как ушел в роковое плавание к берегам Антарктиды.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно