Статус документа
Статус документа

ПНСТ 787-2022 Искусственный интеллект для навигационных систем воздушных судов гражданской авиации. Алгоритм оценки состояния бедствия воздушного судна. Методы испытаний

Введение


В полете может произойти ряд происшествий со смертельным исходом, в которых:

- аварийные радиомаяки не действовали, были уничтожены во время удара или сразу после него вследствие пожара либо были погружены в воду, что сильно снижало эффективность спасательных операций;

- для обнаружения обломков и, соответственно, для восстановления бортовых самописцев (регистраторов полетных данных) потребовалось значительное количество времени либо их нельзя было восстановить, что значительно уменьшало вероятность выяснения фактической причины таких происшествий.

Учитывая непредсказуемый характер авиационных происшествий и сложности в части надежного обеспечения сигнала бедствия при ударе воздушного судна о землю, концепция обнаружения в полете ситуации неизбежного происшествия и передачи сигнала бедствия и/или полетных данных до падения ВС рассматривается как возможность в значительной степени повысить точность определения места происшествия и эффективность спасательной операции.

Срабатывание передачи полетной информации на основе анализа бортовым оборудованием полетных параметров в реальном времени представляет собой отлаженный механизм. Такие системы уже разработаны и внедряются авиакомпаниями с целью мониторинга и контроля местоположения воздушных судов.

Развитие методов искусственного интеллекта и рост вычислительных мощностей делают возможным решение задач оценки состояния комплексных систем или подтверждения достоверности решения посредством нейронных сетей с точностью, превышающей классические аналитические и статистические методы. Это способствует применению методов искусственного интеллекта при условии проведения качественных испытаний в сферах, связанных с высоким риском для жизни и здоровья людей, в частности - навигации и гражданской авиации.

В настоящем стандарте изложены методы контроля и испытаний алгоритма оценки состояния бедствия воздушного судна.