إنتل تصدر ورقة بيضاء بعنوان «مستقبل إلكترونيات الطيران»

تعاونت إنتل (INTC ) مع شركة Daedalean السويسرية، وهي شركة ناشئة تطور حلولاً تعتمد على التعلم الآلي لصناعة الطيران. وتقدم ورقة البحث الأخيرة تصميمًا مرجعيًا لتطبيق ذكاء اصطناعي يعمل كمساعد طيار لا يتشتت انتباهه، وقابل للحصول على اعتماد تنظيمي، مما يعني أنه يستوفي المتطلبات التنظيمية. ومن خلال إطلاق هذه الورقة البحثية، تهدف Daedalean وإنتل إلى تزويد التوجيهات للشركات الأخرى التي تبحث عن دمج الإلكترونيات والتطبيقات القابلة للاعتماد والمعتمدة على التعلم الآلي في طائراتها.

ديبرا أوبري هي مديرة تسويق المنتج الفني في شركة إنتل.

قالت: “ما زالت صناعة الطيران تحتاج إلى الخطوة الأولى نحو مستقبل مع معدات حسابية مدمجة متعددة الاتجاهات: بنية مرجعية أو قائمة محددة من المتطلبات لإنشاء أنواع معينة من الكمبيوتر”. “يضم بنية مرجعية متطلبات تنظيمية وبرمجيات منخفضة وعالية المستوى وحلول سيليكونية لتطبيقات التعلم الآلي. يحتاج المنظمون إلى مراجعة بنية مرجعية للتحقق من أنها ستنتج سلوكًا متوقعًا وآمنًا في السماء”.

كانت Daedalean تعمل على خوارزمية تعلم آلي وبنية مرجعية لكومبيوتر قادر على تنفيذها. واختبرت البنية المرجعية في المختبرات والطائرات أثناء الطيران لتطوير الذكاء المواقفي، وهو قدرة تطبيقات التعلم الآلي على توقع الأحداث المستقبلية والاستجابة لها. لتسريع الوقت اللازم لطرح المنتجات في السوق للشركات المهتمة بتطبيقاتها، تعاونت Daedalean مع إنتل، التي توفر السيليكون لتصنيع هذه التطبيقات. تعاونت الشركتان على بنية مرجعية يسرع من الوقت اللازم لطرح المنتجات في السوق، مما يسمح للشركات بدمج أجهزة الكمبيوتر التي تعتمد على التعلم الآلي في مقصورات القيادة لديها بسرعة أكبر.

تحدد الورقة البحثية البنية المرجعية للإلكترونيات المدمجة القابلة للاعتماد، بما في ذلك تحديات تطبيق ضمان البرمجيات على أجهزة التعلم الآلي، ونظام الوعي البصري الذي تستخدمه، والدور الحالي والمستقبلي للحوسبة المدمجة في الصناعة. كما ينظر التقرير في متطلبات البرمجيات والأجهزة التي تضمن أن تكون أنظمة الطيران آمنة وفعالة.

وفقًا لبيان قدمته إنتل وDaedalean، يمكن لالبنية المرجعية “تقليل الوقت اللازم لطرح المنتجات في السوق بشكل كبير للشركات المهتمة بدمج ما أطلقوا عليه الذكاء المواقفي – القدرة ليس فقط على فهم البيئة والموقف الحاليين واستيعابهما، بل أيضًا على توقع موقف مستقبلي والاستجابة له – في مقصورة القيادة”.

د. نيلز هاندبك هو مدير الهندسة في Daedalean.

قال: “هذه أول وثيقة تقدم مثالًا عمليًا يعمل وتوفر إرشادات حول كيفية التعامل مع تحديات تنفيذ تطبيقات التعلم الآلي في أنظمة مدمجة قابلة للطيران بشكل عام: كيف يمكنك ضمان أن يفي نظامك القائم على التعلم الآلي بمتطلبات الحوسبة ومتطلبات الاعتماد وقيود الحجم والوزن والطاقة في نفس الوقت. النهج الموصوف في الوثيقة يوجه حاجة صناعة الطيران إلى الحوسبة المدمجة عالية الأداء”.

يمكن أن تساعد هذه الورقة البحثية في جلب قوة الذكاء الاصطناعي إلى إلكترونيات الطيران. وهي أول وثيقة تقدم مثالًا عمليًا لنظام تعلم آلي وتوفر إرشادات حول كيفية التغلب على تحديات التطبيق. يمكن أن تدفع التوصيات والنتائج الملموسة في التقرير الجديد رغبة الصناعة في الحوسبة المدمجة عالية الأداء. هذا المثال الأساسي من العالم الحقيقي له القدرة على زرع موجة جديدة من التطبيقات القائمة على التعلم الآلي القابلة للطيران.

يمكنك تحميل الورقة البحثية من هنا.