(57)【要約】【課題】航空管制のための訓練及び／又は支援プラットフォームを提案する。【解決手段】訓練及び/又は支援プラットフォーム(1)は、航空交通を示す入力データを取得し入力データに応じて設定された情報を航空交通管制官に配信し航空交通管制官からの指示を受信する航空交通管制電子システム(2)と、航空交通の状態を示す入力データに基づいて指示を自動的に決定するブロック(14)と、航空交通管制システムによって取得された入力データを収集し、ブロック(14)に提供し、少なくとも提供された入力データに基づいて自動的に決定された指示を収集し、システムを操作する航空交通管制官に指示の配信を命令する電子処理モジュール(13)と、を有し、ブロックは、電子航空交通制御システムによって取得された入力データ履歴及びシステムによって受信された航空交通管制を学習することから導き出されたニューラルネットワークを含むことを特徴とする。【選択図】図２
2020021467.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
航空交通管制官によって操作されるように構成された航空交通管制電子システム（２）を介した航空管制のための訓練及び／又は支援プラットフォーム（１）であって、
‐少なくとも航空交通の状態を示す入力データを取得し、前記航空交通管制電子システムを操作する前記航空交通管制官に前記取得された入力データに応じて設定される前記航空交通に関する情報を配信し、前記配信された情報に応じた指示を前記航空交通管制官から受信し、前記指示を処理するように構成される前記航空交通管制電子システム（２）と、
‐少なくとも前記航空交通の状態を示す入力データに基づいて指示を自動的に決定する自動決定ブロック（１４）と、
‐前記航空交通管制電子システムによって取得された前記入力データを収集し、前記収集された入力データを前記自動決定ブロック（１４）に提供し、少なくとも前記提供された入力データに基づいて自動的に決定された指示を収集し、前記航空交通管制電子システムを操作する前記航空交通管制官に前記指示の配信を命令するように構成される電子処理モジュール（１３）と、を有し、
前記自動決定ブロックは、要素集合の第１の履歴の要素集合に基づいてコンピュータによって実行された学習から導出されたニューラルネットワークを有し、各要素集合は、前記履歴内の複数のそれぞれの瞬間の中から各瞬間に対応するそれぞれの空中状況に関連付けられ、前記それぞれの瞬間に電子航空交通制御システムによって取得された入力データと、前記入力データに基づいて設定された情報の配信に続いて前記電子航空交通制御システムによって受信された航空交通管制指示とを少なくとも含む、訓練及び／又は支援プラットフォーム。
【請求項２】
‐要素集合の第２の履歴（１５）を記憶するように構成されたメモリ（１１）と、
‐少なくとも抽出された入力データに基づいて訓練入力データを決定するためにデータベースから入力データを抽出し、前記訓練入力データを前記航空交通管制電子システム及び前記自動決定ブロック（１４）に提供するように構成される前記電子処理モジュール（１３）と、を有し、
前記航空交通管制電子システムは、前記訓練入力データに基づき設定された航空交通に関する情報を配信して、前記プラットフォーム上で訓練中の航空交通管制官から前記配信された情報に基づく少なくとも１つの航空交通管制指示を受信して前記電子処理モジュールに提供するように構成され、
前記電子処理モジュール（１３）は、前記受信した指示と前記収集された自動的に決定された指示とを比較し、前記比較に基づいてメッセージを決定し、前記プラットフォームは前記メッセージを表示するように構成される、請求項１に記載の訓練及び／又は支援プラットフォーム（１）。
【請求項３】
前記電子処理モジュール（１３｝は、アルゴリズムモデルによって自動的に決定された前記指示に基づいて、前記指示に対する訓練を通して前記航空交通管制官を誘導することを意図したメッセージを決定するように構成され、前記プラットフォームは、メッセージを表示するように構成される、請求項１に記載の訓練及び／又は支援プラットフォーム（１）。
【請求項４】
前記電子処理モジュール（１３）が、訓練テーマを示す情報を受け取り、前記情報に基づいて前記入力データを抽出するように構成される、請求項２又は３に記載の訓練及び／又は支援プラットフォーム（１）。
【請求項５】
少なくとも航空交通の状態を示す入力データを取得するように構成され、航空交通管制電子システムを操作する航空交通管制官に前記少なくとも取得された入力データに応じて設定される航空交通に関する情報を配信し、前記航空交通管制官から前記配信された情報に応じた指示を受信し、前記指示を処理する前記航空交通管制電子システム（２）による航空交通管制のための、訓練又は支援プラットフォーム（１）により実行される訓練及び／又は支援方法であって、
前記訓練又は支援プラットフォーム（１）は、
‐前記航空交通管制電子システム（２）と、
‐前記取得された少なくとも航空交通の状態を示す入力データに基づく自動決定ブロック（１４）であって、前記自動決定ブロックは、要素集合の第１の履歴の要素集合に基づいてコンピュータによって実行された学習から導出されたニューラルネットワークを含み、各要素集合は、前記履歴内の複数のそれぞれの瞬間の中から各瞬間に対応するそれぞれの空中状況に関連付けられ、それぞれの瞬間に電子航空交通制御システムによって取得された入力データと、前記入力データに基づいて設定された情報の配信に続いて前記電子航空交通制御システムによって受信された航空交通管制を少なくとも含む、自動決定ブロック（１４）と、
‐電子処理モジュール（１３）と、を有し、
前記方法は、
‐前記航空交通管制電子システムを介して入力データを取得するステップと、
‐前記電子処理モジュール（１３）によって、前記入力データを収集し、前記収集された入力データを自動決定ブロック（１４）に提供するステップと、
‐前記自動決定ブロック（１４）によって、前記提供された入力データに基づき少なくとも１つの指示を自動決定するステップと、
‐前記電子処理モジュールによって、前記航空交通管制電子システムを操作する航空交通管制官への前記指示の配信を命令するステップと、を有する、訓練及び／又は支援方法。
【請求項６】
前記プラットフォーム（１）は、要素集合の第２の履歴（１５）を記憶するように構成されたメモリ（１１）を有し、
前記方法は、
‐前記電子処理モジュール（１３）によって、データベースから入力データを抽出し、少なくとも前記抽出された入力データに基づいて、訓練入力データを決定し、前記訓練入力データを前記航空交通管制電子システム及び前記自動決定ブロック（１４）に提供するステップと、
‐前記航空交通管制電子システムによって、前記訓練入力データに基づいて設定された航空交通に関する情報を配信し、前記プラットフォーム上で訓練中の航空管制官から、前記配信された情報に基づいて設定された少なくとも１つの航空管制指示を受信し、前記電子処理モジュールに提供するステップと、
‐前記電子処理モジュール（１３）によって、前記受信された指示と自動的に決定された前記収集された指示とを比較し、前記比較に基づくメッセージを決定するステップと、
‐前記プラットフォームによって、前記メッセージを表示するステップと、を有する、請求項５に記載の訓練及び／又は支援方法。
【請求項７】
前記電子処理モジュール（１３）によって、アルゴリズムモデルにより自動的に決定された指示に基づいて、前記指示に対する訓練を通じて前記航空管制官を誘導することを意図としたメッセージを決定するステップと、
前記プラットフォームによって、前記メッセージを表示するステップと、を有する、請求項５又は６に記載の訓練及び／又は支援方法。
【請求項８】
前記電子処理モジュール（１３）によって
‐訓練テーマを示す情報を受け取るステップと、
‐前記情報に基づいて前記入力データを抽出するステップと、を有する、請求項６又は７に記載の訓練及び／又は支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子航空交通制御システム、典型的には電子航空交通管制（ＡＴＭ：air traffic management）システムの分野に関する。そのようなシステムは、例えば、一方の所与の地理的区域を担当する航空交通管制官と、他方の地理的区域内の航空機又は他の航空交通管制官、特に近隣の地理的な区域を担当する航空管制官との間のインターフェースを提供する。
【背景技術】
【０００２】
そのようなシステムは外部システムからのデータ（気象データ、航空機の飛行計画、レーダー探知、隣接区域からの航空管制官からのメッセージ等）を受け取り、このデータを必要に応じてそれを組み合わせる等の処理をし、次にマンマシンインターフェース（ＭＭＩ：man-machine interface）を介して、このデータ又は航空管制官のための処理操作から生じる情報を検索する。このデータと情報に基づいて航空管制官は、指示（航空機向けのコマンド、情報を含む近隣の管制官へのメッセージ、データ、システムの追加機能を実行するコマンド等）を決定し、ＭＭＩを介しそれらを入力する。次にシステムはこれらのコマンドを処理する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
現在、航空交通管制官が、訓練中又は運用中の航空交通管制の状況において、航空交通管制の分野で経時的に得られた経験からの恩恵を受けることを可能にする解決策は提供されていない。
【０００４】
例えば、航空管制官の訓練は、いくつかの欠点を持つテストプログラムを通して行われ、プロフラムは非常に限られた数のシナリオしか提供できず、あまりアップグレードできないので、航空管制システムの変化を表すのは難しいことがわかる。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
従って、第１の態様によれば、本発明は、航空交通管制電子システムを介した航空管制のための訓練及び／又は支援プラットフォームであって、
‐少なくとも航空交通の状態を示す入力データを取得し、システムを操作する航空交通管制官に取得された入力データに応じて設定される航空交通に関する情報を配信し、配信された情報に応じた指示を航空交通管制官から受信し、指示を処理するように構成される航空交通管制電子システムと、
‐少なくとも航空交通の状態を示す入力データに基づいて指示を自動的に決定するブロックと、
‐電子航空交通管制御システムによって取得された入力データを収集し、収集された入力データを自動決定ブロックに提供し、少なくとも提供された入力データに基づいて自動的に決定された指示を収集し、システムを操作する航空交通管制官に指示の配信を命令するように構成される電子処理モジュールと、を有し、
ブロックは、要素集合の第１の履歴の要素集合に基づいてコンピュータによって実行された学習から導出されたニューラルネットワークを有し、各要素集合は、履歴内の複数のそれぞれの瞬間の中から各瞬間に対応するそれぞれの空中状況に関連付けられ、それぞれの瞬間に電子航空交通制御システムによって取得された入力データと、入力データに基づいて設定された情報の配信に続いてシステムによって受信された航空交通管制とを少なくとも含む、訓練及び／又は支援プラットフォームを提案する。
【０００６】
従って、本発明は、動的な実際の状況及びそれらの多様性を利用した航空交通管理のための信頼性のある訓練及び／又は支援プラットフォームを提供することを可能にする。
【０００７】
実施形態では、本発明の航空交通管制のための訓練及び／又は支援プラットフォームは更に、以下の特徴のうちの１つ又は複数を含む。
‐プラットフォームは、要素集合の第２の履歴を格納するように構成されたメモリを有し、処理モジュールは、少なくとも抽出された入力データに基づいて、航空交通管制電子システム及び自動決定ブロックへの訓練入力データを決定するためにデータベースから入力データを抽出するように構成され、航空交通管制電子システムは、訓練入力データに基づいて設定された航空交通に関する情報を配信して、プラットフォーム上で訓練中の航空交通管制官から配信に基づく少なくとも１つの航空交通管制指示を受信し、それを処理モジュールに提供するように構成され、処理モジュールは、受信された指示を収集された自動的に決定された指示と比較し、比較に基づいてメッセージを決定するように構成され、プラットフォームはメッセージを表示するように構成される；
‐処理モジュールは、アルゴリズムモデルによって自動的に決定された指示に基づいて、航空交通管制官を指示に対する訓練を通して誘導することを目的としたメッセージを決定するように構成される；
‐処理モジュールは、訓練テーマを示す情報を受信し、情報に基づいて入力データを抽出するように構成される。
【０００８】
第２の態様によれば、本発明は、少なくとも航空交通の状態を示す入力データを取得するように構成され、システムを操作する航空交通管制官に少なくとも取得された入力データに応じて設定される航空交通に関する情報を配信し、航空交通管制官から配信された情報に応じた指示を受信し、指示を処理する航空交通管制電子システムによる航空交通管制のための訓練及び／又は支援方法を提案し、方法が実行される訓練又は支援プラットフォームは、
‐電子システムと、
‐取得された少なくとも航空交通の状態を示す入力データに基づく自動決定ブロックであって、ブロックは、要素集合の第１の履歴の要素集合に基づいてコンピュータによって実行された学習から導出されたニューラルネットワークを含み、各要素集合は、履歴内の複数のそれぞれの瞬間の中から各瞬間に対応するそれぞれの空中状況に関連付けられ、それぞれの瞬間に電子航空交通制御システムによって取得された入力データと、入力データに基づいて設定された情報の配信に続いてシステムによって受信された航空交通管制指示を少なくとも含む、自動決定ブロックと、
‐電子処理モジュールと、を有し、
方法は、
‐航空交通管制電子システムを介して入力データを取得するステップと、
‐処理モジュールによって、入力データを収集し、収集された入力データを自動決定ブロックに提供するステップと、
‐自動決定ブロックによって、提供された入力データに基づき少なくとも１つの指示を自動決定するステップと、
‐処理モジュールによって、システムを操作する航空交通管制官に指示の配信を命令するステップと、を有する。
【０００９】
実施形態では、本発明の航空交通管制のための訓練及び／又は支援方法は、更に以下の特徴のうちの１つ又は複数を含む。
‐プラットフォームは、要素集合の第２の履歴を記憶するように構成されたメモリを有し、方法は、
‐処理モジュールによって、データベースから入力データを抽出し、少なくとも抽出された入力データに基づいて、訓練入力データを決定し、訓練データを航空交通電子制御システム及び自動決定ブロックに提供するステップと、
‐航空交通管制電子システムによって、訓練入力データに基づいて設定された航空交通に関する情報を配信し、プラットフォーム上で訓練中の訓練航空管制官から、配信された情報に基づいて設定された少なくとも１つの航空管制指示を受信し、処理モジュールに提供するステップと、
‐処理モジュールによって、受信された指示と自動的に決定された収集された指示との比較をして、比較に基づくメッセージを決定するステップと、
‐プラットフォームによって、メッセージを表示するステップと、
を有する；
‐方法は、処理モジュールによって、アルゴリズムモデルにより自動的に決定された指示に基づいて、指示に対する訓練を通じて航空管制官を誘導することを意図としたメッセージを決定するステップと、プラットフォームによって、メッセージを表示するステップと、を有する；
‐方法は、処理モジュールによって
‐訓練テーマを示す情報を受信するステップと、
‐情報に基づいて入力データを抽出するステップと、
を有する。
【００１０】
本発明のこれらの特徴及び利点は、単に例として提供され、添付の図面を参照して行われる以下の説明により明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の一実施形態における航空交通管制電子システムを示す図である。
【図２】本発明の一実施形態における訓練プラットフォームを示す図である。
【図３】本発明の一実施形態において実施されるステップのフローチャートを示す図である。
【図４】本発明の一実施形態において実施されるステップのフローチャートを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
図１は、電気通信リンクによって外部システム４＿１、４＿２、・・・、４＿ｎの集合４に接続されたＡＴＭシステム２と呼ばれる航空交通管制電子システム２を示す図である。
【００１３】
ＡＴＭシステム２は、メモリ２０と、ＭＭＩユニット２１と、プロセッサ２２とを有する。
【００１４】
ＭＭＩユニット２１は、例えば、タッチスクリーンでもよいディスプレイスクリーン、スピーカシステム、キーボード、マイクロフォン等を有する。
【００１５】
外部システム４＿１、４＿２、・・・、４＿ｎは、例えば、航空機、レーダー、気象観測所、他の航空管制官の電気通信装置、空港管制室等である。
【００１６】
ＡＴＭシステム２は、入力データ（及びそのようなデータのタイムスタンプ）を受信し、メモリ２０に記憶するように構成される。
【００１７】
この入力データは、外部データ、すなわち集合４の外部システム４＿１、４＿２、・・・、４＿ｎによってＡＴＭシステム２に供給される外部データを含む。この外部データは、例えば、空域の現在又は将来の状態（又は空域の所与の区域）を表し、非限定的に以下を含む。
‐その区域における現在又は近いうちに現れる各航空機の３次元（３Ｄ）の座標、航空機の種類、機首方位、速度、飛行計画。
‐現在及び将来の気象情報。
‐航空交通密度の指標（区域内の航空機の数、乱気流等）、現在及び将来の空域の構造を定義するデータ（軍の飛行禁止区域の存在、航空路等）、現在及び将来の空港の構成（使用可能な滑走路、風向、利用可能な誘導路等）、監視データ（１次及び２次レーダー、ＡＤＳ−Ｂ、ＷＡＭ等のデータから導出されたもの）。
‐隣接区域のＡＴＭシステムを操作する航空交通管制官との調整メッセージ。
【００１８】
更にＡＴＭシステム２は、ＭＭＩユニット２１を介して、航空交通管制官がこのデータを取得できるように構成される。
【００１９】
外部データは、取得の前にさらに処理（例えば、平均化、検証、結合、分析等）することができる。
【００２０】
通常、入力データはこの処理済みデータとそのタイムスタンプを含む。
【００２１】
更にＡＴＭシステム２は、現在の状態を示すＡＴＭシステム２の内部データを生成するように構成される。内部データは特にＡＴＭシステム２内に設けられたプローブを使用して生成され、例えば、非限定的に以下を含む。
‐メッセージのキュー、共有データ、ログ、技術的なレイアウト、フライトタグへのフォーカスアクション、特定のゾーンへのズームイン又はズームアウトファクタ、管制官とパイロットとの間の音声会話の転写等。
【００２２】
内部データは、ＭＭＩ２１を介してＡＴＭシステム２を操作する運用中の航空交通管制官によりアクセス可能である。一実施形態では、メモリ２０に記憶された入力データも対応するタイムスタンプを有するこの内部データを含む。
【００２３】
一実施形態では、ＡＴＭシステム２は、単純な機能（航空管制官によって選択された区域のズームイン又はズームアウト等）及び外部データを使用して内部データを生成することによってより動的な機能を実施するように構成される。これらの機能は、例えば、メモリ２０に記憶され、プロセッサ２２上で実行される機能を実行するコンピュータプログラムを使用して実行される。動的な機能は、例えば、衝突を検知すること、航空機と他の航空機との間の衝突の危険性若しくは航空機がゾーン内への着陸期間中にゾーンに入ることの危険性等を特定すること、又は競合関係を解決することを可能にする解決策を決定することを含む。これらの機能の結果は、ＭＭＩ２１を介して航空交通管制官に提供される。
【００２４】
したがって、既知の方法で、ＡＴＭシステム２の動作モードを操作する航空交通管制官は、ＭＭＩ２１を介して、アップグレードされた機能の結果を含む外部データの機能及び／又は内部データの機能として現在の又は将来の航空交通状況を、各瞬間に知ることができる。これらのデータと結果は、ＭＭＩ２１を介して管制官に提供される。次に、これらの要素に基づいて、航空管制官は、ＭＭＩ２１を介した指示の形で（テキスト形式、視覚形式又は音声形式等で）ＡＴＭシステム２に提供する決定を下す。
【００２５】
これらの決定は、ＡＴＭシステム２の機能コマンド（例えば、ＭＭＩブロック２１上に表示された領域をズームイン又はズームアウトするコマンド）、及び／又は航空機及び／又は隣接区域の管制官のＡＴＭシステムを対象とした指示を含む。従って、それらは、目標飛行高度コマンド、目標速度コマンド（水平、垂直）、目標方位コマンド、目標請求又は降下勾配コマンド等を含むことができる。
【００２６】
図２は、本発明の一実施形態における航空交通管制官のための訓練プラットフォーム１を示す図である。
【００２７】
航空交通管制官のためのこの訓練プラットフォーム１は、例えば、訓練システム１０及び上述のように動作するＡＴＭシステム２を含み、ここでは通常の運用上の使用ではなく、航空交通管制官を訓練するために使用される。
【００２８】
訓練システム１０は、メモリ１１、プロセッサ１２、処理モジュール１３、及び、指示を自動的に決定するための、この場合は後述するように学習から導き出されたニューラルネットワークである電子ブロック１４を含む。
【００２９】
メモリ１１は要素集合の履歴１５を含む。各要素集合は入力要素を含む。各入力要素は、履歴内の所与の瞬間に発生した空中状況を記述し、この空中状況を定義するＡＴＭシステムの外部データを含み、実施形態では、ＡＴＭシステムの内部データ及び／又はＡＴＭシステムによって実施される機能の結果を含む。各要素集合は、入力要素に関連して、所与の瞬間のそれぞれの入力要素に照らして航空交通管制官によってＡＴＭシステムに提供される指示を含む出力要素を含む。
【００３０】
この履歴は、例えば、ＡＴＭシステム２、又はＡＴＭシステム２に類似の別のＡＴＭシステム、又はいくつかの動作可能なＡＴＭシステムからのすべての要素の数ヶ月にわたる収集及びそれらの保管から作成される。
【００３１】
処理モジュール１３はシナリオジェネレータブロック１３０と仮想アシスタントブロック１３１を有する。
【００３２】
シナリオジェネレータブロック１３０は、訓練シナリオの選択された要素集合の入力要素、すなわち外部入力データ又は関連する内部入力データを含む訓練入力データに基づいて決定される少なくとも１つの要素集合を選択するように構成され、それらをプラットフォーム１のニューラルネットワーク１４内のＡＴＭシステム２に提供する。
【００３３】
仮想アシスタントブロック１３１は、訓練を受けている管制官によってＡＴＭシステム２に提供された決定を収集し、ＡＴＭシステム２に同じ訓練入力データを提供した後に、ニューラルネットワーク１４によって提供された決定を収集するように構成され、それら決定を比較し、比較に基づいてメッセージを決定する。
【００３４】
図４は、学習後にニューラルネットワーク１４を取得するために、本発明の一実施形態において実施されるステップのフローチャートを示す図である。
【００３５】
プログラムされたニューラルネットワークを取得するための予備段階１０１＿０では、ニューラルネットワーク１４によって、ＡＴＭシステムの外部データ、いくつかの実施形態では、ＡＴＭシステムの内部データ及び／又は機能の結果を含む入力要素の履歴、及び、これらのそれぞれの入力要素に照らして航空交通管制官がＡＴＭシステムに提供した決定を含む出力要素の履歴から、航空交通管制官の行動の学習が行われる。例えばこの履歴は、履歴１５又は履歴１５からの抜粋である。
【００３６】
実施形態によるニューラルネットワーク１４の学習のためのこの予備段階１０１＿０は、プラットフォーム１上で実行されること、又は、それ自身のメモリ及びコンピューティング資源を備えた特定のニューラルネットワーク学習プラットフォーム（図示せず）上で実行されることに留意されたい。
【００３７】
一実施形態では、予備段階１０１＿０は、例えば履歴の最小期間と同様に、意思決定において、ニューラルネットワークの学習に有用な入力要素及び出力要素（の抽出物）はどの入力要素及び出力要素であるかを特定する入力要素及び出力要素についての準備段階１０１＿０１を含む。
【００３８】
既知の方法では、これらの要素の準備は、収集された要素の区分化、欠けている要素と操作の検出、要素の次元の縮小、グループの抽出、原因及び関係の特定、そして最後に、入力学習要素と関連する出力要素の一連の定義を含むことができる。各テスト構成について、予備段階１０１＿０は、厳密にはニューラルネットワーク１４に対して、一連の学習要素に関連する入力及び出力学習要素からの学習段階１０１＿０２を含む。このようにして「学習済み」ニューラルネットワークが決定される。
【００３９】
学習データの集合の定義及びニューラルネットワークの使用のこれらの原理は、例えば以下の文献によりよく知られている。
- Tolk, A. (2015, July). The next generation of modeling & simulation: integrating big data and deep learning. In Proceedings of the Conference on Summer Computer Simulation (pp. 1-8). Society for Computer Simulation International;
- Akerkar, R. (2014). Analytics on Big Aviation Data: Turning Data into Insights. IJCSA, 11(3),116-127;
- Boci, E., & Thistlethwaite, S. (2015, April). A novel big data architecture in support of ADS-B data analytic. In Integrated Communication, Navigation, and Surveillance Conference (ICNS), 2015 (pp. C1-1). IEEE;
- Bengio, Y. (2009). Learning deep architectures for AI. Foundations and trends in Machine Learning, 2(1), 1-127.
【００４０】
学習段階１０１＿０２の結果は、指示自動決定電子ブロック１４とも呼ばれる訓練されたニューラルネットワーク１４の配信１０１＿１である。
【００４１】
任意の種類の人工ニューラルネットワークを使用することができる。例えば、ディープラーニングネットワーク、コンボリューションニューラルネットワーク（ＣＮＮ）が用いられる。入力ノードの数は、入力要素の数に等しくなるように選択され、出力ノードの数は、各テスト構成の出力要素の数に等しくなるように選択される。
【００４２】
定常的に進化するＡＴＭシステム２の、機能面（新機能又は変更された機能の導入）及び技術面（ハードウェア、オペレーティングシステムの変更等）での両方の更新がモデル１４において考慮されるべきである。一実施形態では、更新前のＡＴＭシステム２に対応するニューラルネットワーク１４は、これらの更新に対応するように構成される。従って、図４を参照すると、ステップ１０２＿０において、ＡＴＭシステムの外部データ、更にはＡＴＭシステムの内部データを含む入力要素であって、これらのそれぞれの入力要素に照らして航空交通管制官によって行われた決定を含む出力要素を含む入力要素は、ＡＴＭシステム２上の航空交通管制官によって行われる確認セッションの間、記録され記憶される。次にプログラムされたニューラルネットワークを取得するためのステップ１０１＿０は、これらの入力及び出力要素に基づいて実行され、更新されるＡＴＭシステム２の部分をターゲットとする航空交通ネットワーク制御モデルの配信をもたらす。ステップ１０１＿１では、更新前のＡＴＭシステム２に対応するアルゴリズムモデルと更新された態様を対象とするＡＴＭシステム２のアルゴリズムモデルとの組み合わせが（例えば、実施形態では、連結によって）行われ、更新されたＡＴＭシステム２に対応する完全なアルゴリズムモデルを提供が可能になる。
【００４３】
更に、一実施形態では、安全ステップ１００＿０において、（例えば、文書４４４４に定義されているようなＩＣＡＯ規格に対応する）航空交通管制官のやり取りの適用において航空交通管制官によって実施される規則、原理、制約、条件及び禁止がアルゴリズム形式に公式化される。
【００４４】
例えば、これらの規則には次のものが含まれる。
‐ａ１／航空管制官は、それが責任を負う部門外の航空機に関する命令を提供することはできない。
‐ａ２／条件、Cond1、Cond2、Cond3によって明確に定義された特定の例外を除く。
‐ａ３／所与の航空機の速度と高度に対応する所与の状況では、飛行レベル高度の指令される変化は、速度と高度に応じて所与の閾値より下でなければならない。
【００４５】
結果として得られる安全化アルゴリズムは、一実施形態では、航空交通管制官モデルを構築する前に、学習要素の集合に関連付けられた入力及び出力学習要素に対してステップ１００＿１で実施され、これにより、標準化されたプラクティスに適合しない要素を検出することができ、次に、学習要素の集合からそれらを排除するか、又は「バッドプラクティス」クラスに割り当て、「グッドプラクティス」に従ってモデルが管制官の動作をよりよく学習できるようにすることができる。
【００４６】
一実施形態では、ステップ１００＿１において、航空交通管制官のやり取りの適用において航空交通管制官によって実施されるこれらの規則、原理、制約、条件及び禁止は、又、人工ニューラルネットワークへの学習データとして提供され、学習段階の最後に、これらの規則を含むモデルが提供され、以降、これを安全モデルと呼ぶ。
【００４７】
ステップ１０１＿３では、図３に示されるような学習プロセス中に管制官モデル１４によって次に行われる各決定がこの安全モデルに提供され、それは決定をグッドプラクティスに準拠する（特に出力決定に対して許容可能な動的範囲内であることを検証して）として有効にするか又は決定を無効にするが、これはテストの文脈では考慮されず、例えば「バッドプラクティス」のクラスを強化し、その結果、航空管制官モデルを強化することになる。
【００４８】
本発明の一実施形態において、学習形態フェーズ１を使用して航空交通管制官の訓練を実行するため図３に示すステップが実行される。
【００４９】
学習シナリオを選択するための予備ステップ２００において、シナリオジェネレータブロック１３０は、要素の集合から少なくとも１つの入力要素を選択し、選択された要素に基づいて、学習シナリオ、すなわち外部入力データ更には内部入力データを含む学習入力データを決定し、それらをプラットフォーム１のＡＴＭシステム２及びプラットフォーム１のニューラルネットワーク１４に提供する。
【００５０】
この選択はいくつかの形態をとることができ。例えば、選択は、無作為であってもよく、又は入力要素によって記述された空中状況の発生に対応する瞬間に応じて増加又は減少してもよい。
【００５１】
一実施形態では、トレーナーは、システム１０のマンマシンインタフェースブロック（図示せず）を介して学習システム１０にキーワードを提供する。キーワードは、例えば、「航空機間の衝突」、「交通混雑」等の所望の訓練テーマとすることができる。シナリオジェネレータブロック１３０は、キーワードに対応する入力要素及び／又は出力要素の要素の集合を特定し、これらの特定された要素の集合の入力要素を選択するように構成される。
【００５２】
訓練シナリオを決定するためのステップ２０１において、シナリオジェネレータブロック１３０は、少なくとも選択された入力要素に基づいて訓練シナリオを決定する。
【００５３】
例えば、いくつかの入力要素が選択されている場合は、シナリオの一部として各要素が個別に処理されるか、選択された入力要素の集合の中からのトレーナーによる指定、所定の基準に基づくシナリオジェネレータブロック１３０による選択、又は（平均化、補間等によって）単一の入力要素を得るためにシナリオジェネレータブロック１３０によって行われるいくつかの入力要素の組み合わせによって単一の要素が最終的に選択される。
【００５４】
次に、例えば、選択された各入力要素がシナリオジェネレータ１３０によって処理される。例えば、特に、適用可能であれば選択テーマに関連する入力要素のいくつかのパラメータのみが保持される抽出ステップが実行される。
【００５５】
データフォーマットをＡＴＭシステム２によって受け入れられるフォーマットに適合させるために、例えば変換ステップが実行される。このようにして（例えば、一例として、航空機の位置、速度、方向、気象、他の区域によって送信されたメッセージ等を含むデータベクトルの形で）処理された学習入力データは、学習シナリオとしてプラットフォーム１のＡＴＭシステム２及びプラットフォーム１のニューラルネットワーク１４に提供される。
【００５６】
プラットフォーム１上の航空交通管制官を訓練するためのステップ２０２において、ＡＴＭシステム２はシナリオジェネレータ１３０によって提供された学習入力データを受信する。それは任意選択的に処理され、次いで、受信され任意選択的に処理された内部データは、訓練されている航空交通管制官のためにＭＭＩ２１を介して提供される。
【００５７】
ニューラルネットワーク１４は、学習入力データに基づいて、対応する出力データ、すなわちＡＴＭ２用の１つ又は複数の指示を自動的に決定し、指示を処理モジュール１３に提供する。これらの指示は、ニューラルネットワーク１４内にプールされた航空交通管制官達の経験の成果を表す。
【００５８】
一実施形態では、仮想アシスタントブロック１３１は、ニューラルネットワーク１４によって提供される出力データに基づいて、航空交通管制官がこの出力データを決定するように誘導することを目的としたコンテンツを決定するように構成される。このコンテンツは、例えば、彼が注意を払うべき学習入力データのポイントに関するアドバイス、又は、ニューラルネットワークによって提供される多くの指示が現れる中でいくつかの代替的な多くの指示の選択を提案することを含む。このような場合、次に、仮想アシスタントブロック１３１は、例えばＭＭＩ２１の画面上又はプラットフォーム１に装備され航空管制官が見ることができる他の画面上に表示することによって、航空交通管制官のためにコンテンツを提供するように命令する。
【００５９】
プラットフォーム１上で訓練中の航空交通管制官は、ＭＭＩ２１によって彼に配信された、該当する場合には仮想アシスタントブロック１３１からの追加のコンテンツによって完成された学習内部データに照らして決定を行い、それを、ＭＭＩブロック２１を介してＡＴＭシステム２に指示、例えば、航空機間の衝突に関する訓練テーマの場合には少なくとも１つの航空機に対する飛行レベル変更命令として提供する。
【００６０】
次に、プラットフォーム１のＡＴＭシステム２はこの又はこれらの指示を処理ブロック１３に送る。
【００６１】
次に、仮想アシスタントブロック１３１は、ＡＴＭシステムによって提供され、航空交通管制官から来る指示と、ニューラルネットワーク１４によって提供される指示（又は、いくつかある場合は複数の指示）との比較をし、この比較に基づいてメッセージの内容を決定する。
【００６２】
このメッセージは、例えば、航空管制官によって提供された指示が正しいか（ニューラルネットワーク１４によって提供された指示に一致する場合）、正しくないかどうかを示し、仮想アシスタントブロックは、航空管制官のためにプラットフォーム１上にこのメッセージを表示するよう命令する。応答が正しくない場合、メッセージは、決定されるべき指示に向かうように管制官の行動を誘導するための追加の情報を更に含むことができる。
【００６３】
一実施形態では、仮想アシスタントブロック１３１は、航空交通管制官の訓練の終わりに、航空交通管制官によって提供された「正しい指示」の要約を実行し、例えば彼の訓練スコアを計算する。
【００６４】
プラットフォーム１のような本発明による訓練プラットフォームは、配慮された履歴の資産化及びプールから利益を得ることができ、航空交通管制官向けの動的訓練に寄与する。
【００６５】
検討された実施形態では、ニューラルネットワーク１４及び処理モジュール１３は、メモリ１１に格納され、プロセッサ１２上で実行されるソフトウェア命令を含むアルゴリズムの形態で作られる。それらが実行されると、これらの命令は、ニューラルネットワーク１４、又はそれぞれ処理モジュール１３に落とし込まれて上記のステップが実施される。
【００６６】
別の実施形態では、処理モジュール１３は、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のプログラマブルロジックコンポーネントの形態、又はＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等の専用集積回路の形態で作られ、及び／又は、ニューラルネットワーク１４は、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）又はマルチＧＰＵカード等のプログラマブルロジックコンポーネントの形態で作られる。
【００６７】
本発明は、訓練分野の場合において上述のように説明される。又、本発明は運用中の航空交通管制官のための支援の分野での用途を有する。
【００６８】
そのような用途では、図２に示されるようなＡＴＭシステム２は、それがそのメモリ内に履歴１５を持たないことを除いて、訓練システム１０と同様の支援システムによって実現される。この支援システムは、メモリ、プロセッサ、全ての点でブロック１４と同様の指示自動決定ブロック、及び処理モジュール１３の代わりに以後支援モジュールと呼ばれる処理モジュールとを含む。支援モジュールは、ＡＴＭシステム２の現在の入力データを収集し、それを指示自動決定ブロックへの入力として提供し、現在の入力データに基づいてこの指示自動決定ブロックによって出力として配信される指示を収集し、ＡＴＭシステム２を操作する航空交通管制官に、例えばＡＴＭシステム２の表示画面上又は航空交通管制官が見ることができる追加の画面上に表示することによって提供を命令するように構成される。従って、航空交通管制官がＭＭＩ２１上で取得された現在の入力データに対応する航空交通の状態を知ったとき、更に、彼は指示自動決定ブロックのニューラルネットワークを介して学習された訓練の結果として指示を決定し、この追加の専門知識から恩恵を受けることによってＭＭＩ２１に入力される指示に関する自分自身の決定を下すことができる。
【００６９】
運用段階での手順は次のとおりである。
【００７０】
図１のＡＴＭシステム２は、外部入力データを受け取り、内部入力データを生成する。ＡＴＭシステム２はそれらをメモリ２０に記憶し、場合によってはある追加の処理した後にＭＭＩ２１を介してそれらを航空交通管制官に提供する。
【００７１】
並行して、モジュールはＡＴＭシステム２から現在の入力データを収集し、それを指示自動決定ブロックへの入力として提供し、自動決定ブロックによって出力として配信された指示を取得し、ＡＴＭシステムを操作する航空交通管制官にその提供を命令する。これは、例えばＡＴＭシステム２の表示画面上又は航空管制官が見ることのできる追加の画面上に表示することによって行われる。航空交通管制官は、ＭＭＩ２１で取得された現在の入力データに対応する航空交通の状態を認識し、更に指示自動決定ブロックのニューラルネットワークを介して学習されたプラクティスから生じる指示を決定する。彼はこの追加の専門知識から恩恵を受けて指示に関する彼自身の決定をして、それをＭＭＩ２１に入力する。次に、ＡＴＭシステム２は、指示で命令されている場合にはシステムの機能を実行することによって、又は、電気通信により航空機又は他の関係する区域ＡＴＭシステムに指示を送ることによってこの指示を処理する。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【外国語明細書】
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