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Human AI teaming Knowledge and Understanding for aviation safety

Description du projet

Des assistants numériques d’intelligence artificielle pour la sécurité aérienne

Les systèmes d’intelligence artificielle (IA) dans l’aviation nécessitent des personnes formées et expérimentées pour mener des opérations sûres et socialement acceptables. Le projet HAIKU, financé par l’UE, fournira des prototypes d’assistants numériques d’IA pour différents segments et utilisateurs de l’aviation: pilotes de l’aviation commerciale, mobilité aérienne urbaine et taxis aériens, drones pilotés à distance, tours de contrôle à distance et contrôleurs du trafic aérien. Le projet concevra des procédures d’orientation et d’assurance et étudiera les collaborations possibles entre les personnes et l’IA en s’appuyant sur plusieurs prototypes interactifs. HAIKU fournira de nouvelles orientations et méthodes pour la conception de nouveaux facteurs humains, pour des assistants numériques à l’aviation à la fois sûrs, efficaces et dignes de confiance. Il définira également un ensemble de cas d’utilisation de l’aviation illustrant les tâches, les rôles, l’autonomie et les performances d’équipe des assistants numériques dans des scénarios normaux et d’urgence.

Objectif

The aim of the HAIKU Project is to deliver prototypes of AI Digital Assistants for different aviation segments and users: commercial aviation pilots, urban air mobility and sky taxis, remotely piloted drones, remote towers, and air traffic controllers. It is essential both for safe operations, and for society in general, that the people who currently keep aviation so safe can work with, train and supervise these AI systems, and that future autonomous AI systems make judgements and decisions that would be acceptable to humans.
HAIKU will pave the way for human-centric-AI by developing guidance and assurance procedures, and by exploring Human-AI Teaming via several interactive prototypes.
Three main research questions will be addressed:
• What is the recommended human-AI relationship for each of the different AI applications in aviation?
• What does it mean for AI to be explainable and hence trustworthy in each of these applications?
• How do we best teach AIs, via human-in-the-loop AI learning for each of the potential aviation applications?
The following main outputs are foreseen:
1. New Human Factors design guidance and methods (‘HF4AI’ Capabilities) on how to develop safe, effective and trustworthy Digital Assistants for Aviation
2. A set of aviation use cases – controlled experiments with high operational relevance – illustrating the tasks, roles, autonomy and team performance of the Digital Assistant in a range of normal and emergency scenarios
3. New safety and validation assurance methods for Digital Assistants, to facilitate early integration into aviation systems by aviation stakeholders and regulatory authorities
4. Continuous engagement with relevant stakeholders - e.g. policy makers, professional associations, passengers associations and general public – to deliver Guidance on socially acceptable AI in safety critical operations, and for maintaining aviation’s strong safety culture record.

Coordinateur

DEEP BLUE SRL
Contribution nette de l'UE
€ 594 562,50
Adresse
VIA DANIELE MANIN 53
00185 Roma
Italie

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PME

L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.

Oui
Région
Centro (IT) Lazio Roma
Type d’activité
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Liens
Coût total
€ 849 375,00

Participants (14)

Partenaires (3)