ATM özelinde Otomasyon ve YZ (Yapay Zekâ)

ATM özelinde Otomasyon ve YZ (Yapay Zekâ)

1977 yılından itibaren her 15 yılda ikiye katlanan bir trende sahip olan hava trafiği, gelecekteki talebi karşılayabilmek için ATM modernizasyona ve teknolojik gelişmelere bel bağlamaktadır. Zira günden güne artan talebin absorbe edilebilmesi için -halihazırda yoğun olarak kullanılan hava sahalarında kapasite problemleri ve darboğazlar yaşanmakta, ATCO iş yükünün nasıl dengelenebileceğine ilişkin tartışmalar sürmektedir- otomasyon ve YZ kullanımının ön plana çıkabileceği yeni bir verimlilik çıtası oluşturabilecek senaryolar üzerinde durulmaktadır.

1977'den beri her 15 yılda ikiye katlanan hava trafiğini gösteren şablon. Kaynak : Global Air Transport Outlook to 2030 and Trends to 2040, 333. cilt/ICAO circular, International Civil Aviation Organization.

ATM özelinde otomasyon ve YZ kullanımında ana yaklaşımlardan biri insan ve makine karşılaştırması yaparak, görece hangi görevlerde daha iyi olduklarını tespit edip, delegasyon yoluna gitmektir. Konsepti somutlaştırmak adına görüş bildiren Psikolog Paul Fitts’in düşünce modeli MABA (Men-are-better-at/Machines-are-better-at) listeleri kısaltmasıyla bilinmektedir ve insan-makine kıyaslamasına odaklanır. Makinelerin daha iyi yapabileceği rutin görevler ve işlemlerin otomatize edilmesi beklenirken, belirsizlik durumlarıyla başa çıkabilmek, kompleks uygulamaların yönetimi ve nihai karar alıcı olmak gibi rollerde ise insanların daha iyi olduğu bilinmekte, sistem içerisinde birbirlerini tamamlayan, insan-makine etkileşimine dayanan hibrit bir yapı önerilmektedir.

MABA (Men-are-better-at/Machines-are-better-at) mantığıyla hazırlanmış, insan ve makinelerin görece olarak daha iyi yaptıkları işlev ve görevler.

Deterministik ve Stokastik YZ modelleri

YZ uygulamalarında sistemin ne ölçüde deterministik ya da stokastik olacağı cevaplanması gereken en önemli sorulardan birini oluşturur. Deterministik sistemler teknik olarak kural tabanlı algoritmaları çağrıştırır ve seçilen yola göre belirli bir sonuç kümesine ulaşılması esasına dayanır. Stokastik model ise tam anlamıyla kesin ya da önceden belirlenmiş bir sonucu olmayan, çok sayıda yolu eş zamanlı olarak izleyip, analiz edebilen olasılıksal süreçleri kapsar. Stokastik model bu yanıyla kimi zaman gözden kaçan örüntüleri ortaya çıkarabilse de YZ halüsinasyon problemlerini de beraberinde getirebilir. Bu bağlamda ATM sistemleri özelinde YZ modellerinin daha deterministik bir yapıda olması beklenir. Zira çok sayıda kural, prosedürler ve tekrarlamalı görevler için ideal başarım bu sayede kazanılabilir. Örneğin hava sahası içerisinde ayırma minimasının yatay olarak 5 nm, dikey olarak 1000 ft olması, kuyruk türbülansı için uçak tipine göre belirlenmiş ayırmaların tesisi ya da bekleme usulleri sırasında dikey olarak en altta yer alan trafiğin öncelikli olarak yaklaştırılması gibi bir dizi prosedür, kural tabanlı algoritmaların seçimine ve deterministik bir YZ kullanımına işaret etmektedir.

“Conflict” senaryolarını düşündüğümüzde ise “conflict geometrisi” ve bir dizi değişkene göre (Uçak tipleri, meteorolojik durumlar, tahditli sahalar, sektörler arası anlaşma mektupları, koordinasyonlar vs. gibi) farklı tekniklerin uygulanabildiği, çok sayıda olasılığın ATCO tarafından sınırlı bir süre içerisinde değerlendirilmesi gereken bilişsel bir süreç yaşanmaktadır. ATCO, tecrübeleri ve standart usuller doğrultusunda, -ANSP’nin hizmet anlayışını da ön plana çıkararak- ilgili trafikler arasında dikey, yatay bazı durumlarda da her iki senaryonun da ihtiva edilebileceği “composite” bir çözüm uygulayabilir. Bu noktada farklı olasılıkların hızla değerlendirildiği ve ATCO karar alma mekanizmasına yardım edebilecek stokastik YZ modelleri işlevsel olabilir. Benzer şekilde daha çok modellemeler ve projeksiyon gerektiren FUA uygulamalarında ve rota planlamalarında (reroute) da gözden kaçabilecek örüntülere ve trendlere işaret edebilir. Örneğin anlık meteoroloji verileriyle entegre olarak çalışan bir gözetleme sistemi (surveillance), etkin olasılık hesaplamaları yaparak, ATCO’nun rota planlamalarında proaktif bir yaklaşım sergilemesini sağlayabilir ve iş yükünü önemli bir ölçüde düşürüp, kaçınma talep eden trafikleri sürekli olarak monitör etmenin ötesinde, daha “tactical” çalışmasını teşvik edebilir.

Her iki yaklaşımdan da bahsettikten sonra çok sayıda kural ve standart ihtiva eden ATM sistemler için yapısal ve teorik olarak daha uyumlu olan, güncel deterministik örnek uygulamalara göz atabiliriz. Deterministik, kural tabanlı modele örnek olarak Maastricht Upper Area Control Centre (MUAC) için planlanan ARGOS projesi ele alınabilir. Basit ve tekrarlayan görevler için kompleksitenin de düşük olduğu senaryolarda, ATCO karar alma mekanizmasını desteklemek için tasarlanan ARGOS, özellikle projenin ilk aşamaları itibariyle kural tabanlı deterministik bir sistem önermekte, “conflict” tespitleri ve çözümlemeler için yardımcı bir araç işlevi görmektedir. İlgili trafikler için hem yatay hem de dikey çözümlemeler yapabilen ve bu sayede ATCO’yu asiste edebilen ARGOS, teknik olarak kural tabanlı bir algoritma çalışma düzenine sahiptir. Kontrolöre “conflict” çözümleme esnasında önerilerle gelen ARGOS, nihai karar verici olan ATCO tarafından “override” edilebildiği gibi kompleksitenin daha düşük olduğu bazı senaryolarda ise doğrudan CPDLC ile otomatize edilmiş bir fonksiyonla ilgili trafiklere talimatları iletebilir. Sistemin otonomi yetenekleri kazanabilmesinde LORD (Lateral Obstacle and Resolution Display) benzeri araçların kullanımı ve optimizasyonu önem arz etmektedir.

Skyguide ortaklığında geliştirilen CORA (Conflict Resolution Advisory) aracı ise artan talebi sübvanse edebilmek ve ATCO iş yükünü dengeleyebilmek için tasarlanmış YZ destekli bir uygulamadır. Büyük veri setleri işlenerek, makine öğrenmesinden de yararlanılıp “conflict” çözümlemeye yardımcı bir araç işlevi görür. Verilerin işlenme süreçlerinde “scoring” mekanizması kullanır ve YZ’nin hangi senaryo için hangi çözümün daha işlevsel olduğuna karar verebilmesini kolaylaştırır. Örnek vermek gerekirse transit bir trafik ile bir iniş trafiğinin “conflict” olduğu bir örneklemde ANSP’nin hizmet standartlarını da göz önüne alarak, transit trafiğin direkt uçmasını sağlayacak bir yatay ayırma ya da transit trafik uçuş seviyesini korurken, alçalış trafiğinin seviyesinin değişmesini öne çıkarma gibi alternatifleri daha yüksek katsayılarla ağırlıklandırarak, “scoring” mekanizması oluşturur ve optimum çözümü önerir. Teknik olarak karar alma süreçlerinin merkezinde yine ATCO yer alır.

CORA ve ARGOS gibi üçüncü taraf kural tabanlı ya da YZ destekli uygulamaların mevcut ATM sistemlerine nasıl entegre edillebileceğine göz atarken, monolitik yapı ve mikroservis arasındaki ilişkiye yakından bakmak, sistemin yapısını kavramak açısından önemlidir.

Monolitik sistem ve Mikroservis anlayışı

Monolitik bir uygulama birden fazla modül (teknik özellikler, fonksiyonlar vs.) içeren tek bir kod tabanına sahiptir. Uygulama, yerine getireceği işlevler ve fonksiyonlar dahilinde bütün olarak hareket edeceği için herhangi bir güncelleme, versiyon yükseltmesi ya da hata ayıklama sırasında bütüne müdahale etmek gerekir. En büyük dezavantajları ise esneklikten yoksun olması ve ölçeklendirme problemleridir.

Mikroservis (mikro hizmetler) anlayışında ise uygulamanın aktüel ihtiyaçlarına göre hizmet ve modüller farklı sağlayıcılardan alınabilir, bağımsız olarak güncellenebilir ve mevcut sisteme entegre edilebilir. Başlangıç aşamasında daha fazla altyapı ve planlama gerektirmesi olumsuz yanlarını oluşturur.

Monolitik sistem ve mikro hizmetler arasındaki yapısal farklılığa dikkat çeken görsel.

Günümüz ATM sistemlerinde servis kalitesi odaklı bir yaklaşım tercih edildiği için aktüel olarak geliştirilen farklı uygulamalar mevcut monolitik sistemlere entegre edilerek sistemin yeterlilikleri ve kapasitesi iyileştirilmektedir. Bu yönüyle farklı ANSP’lerin kullandığı CNS sistemleri özelinde de operasyona artı değer sağlayan üçüncü taraf uygulamaların entegrasyonu sıklıkla karşılaşılan senaryolardan biridir. Örneğin daha yenilikçi ve etkin algoritmalar kullanan "safety nets" araçlarının, FUA algoritmalarının ya da durumsal farkındalık arttırıcı yazılımların, farklı ANSP’ler tarafından tercih edilmesi ve mikroservis bağlamında kendi mevcut sistemlerine entegre edilmeleri rutin bir uygulama olarak görülmektedir. Aynı FDPS verilerinin farklı amaçlar ve algoritmalarla işlendiği, mevcut sistemden bağımsız çalışabilen mikroservisler de yer alabilir. Örneğin FDPS’den beslenen ARGOS algoritmaları potansiyel “conflict” çözüm önerileri için CWP’ye bildirimde bulunabilir. Keza “Plug-n-play” mantığına sahip CORA projesi de benzer şekilde mevcut sisteme entegre edilen bağımsız bir mikro hizmet olarak çalışmaktadır.

Bir yazı dizisi olarak yayınlamayı tasarladığım "ATM özelinde Otomasyon ve YZ" konseptine ilgi duyanların, ikinci bölüm öncesinde Otomasyon ve Yapay Zekâ (YZ) Kullanımının ATM Özelinde Etkileri ve ATCO İnsan Faktörleri Açısından Değerlendirilmesi başlıklı makaleye de göz atmalarını tavsiye ediyorum. (alert-warning)