Projektbeschreibung
Vertrauenswürdige und transparente KI für fernüberwachte digitale Flugverkehrskontrolltürme
Fernüberwachte digitale Flugverkehrskontrolltürme, eine innovative Lösung zur Verbesserung des Datenmanagements auf Flughäfen, kommen zunehmend auf Flughäfen weltweit zum Einsatz, um Sicherheit und Effizienz zu erhöhen. Die große Menge der erzeugten Daten erfordert jedoch erhebliche Anstrengungen und Aufmerksamkeit, damit Nutzung und Organisation effektiv realisiert werden. Das Ziel des EU-finanzierten Projekts TRUSTY lautet, diese fernüberwachten digitalen Kontrolltürme durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) zu verbessern, um ihre Effizienz, Datenkapazität und allgemeine Haltbarkeit zu erhöhen. Zusätzlich soll ein höheres Maß an Transparenz und Vertrauenswürdigkeit in den KI-Systemen gewährleistet werden. Um diese Ziele zu erreichen, werden projektintern innovative interaktive Datenvisualisierungsentdeckungen, neueste Technologien und Informationsvisualisierungsverfahren genutzt.
Ziel
Remote digital towers (RDT) are taking place around the world to ensure efficiency and safety. TRUSTY harnesses the power of artificial intelligence (AI) to enhance resilience, capacity, and efficiency in making significant advancements in the deployment of digital towers. The overall goal of TRUSTY is to provide adaptation in the level of transparency and explanation to enhance the trustworthiness of AI-powered decisions in the context of RDT. Through the video transmission data from RDT, TRUSTY considers the following major tasks:
1. Taxiway monitoring (i.e. bird hazard, presence of a drone, autonomous vehicle monitoring, human intrusion, etc.).
2. Runway monitoring (approach and landing) misalignment warning and the corresponding explanation.
To deliver trustworthiness in an AI-powered intelligent system several approaches are considered:
• ‘Self-explainable and Self-learning’ system for critical decision-making
• ‘Transparent ML’ models incorporating interpretability, fairness, and accountability
• ‘Interactive data visualization and HMI dashboard’ for smart and efficient decision support
• ‘Adaptive level of explanation’ regarding the user's cognitive state.
• “Human-centric AI” enhances the trustworthiness of AI-powered systems.
• “Human-AI teaming” to consider users’ feedback to insure some computation flexibility and the users’ acceptability.
To achieve the goal, TRUSTY will rely on the SotA developments in interactive data visualization, and user-centric explanation and on recent technological improvements in accuracy, robustness, interpretability, fairness, and accountability. We will apply information visualization techniques like visual analytics, data-driven storytelling, and immersive analytics in human-machine interactions (HMI). Thus, this project is at the crossroad of trustworthy AI, multi-model machine learning, active learning, and UX for human and AI model interaction.
Wissenschaftliches Gebiet
- engineering and technologymechanical engineeringvehicle engineeringautomotive engineeringautonomous vehicles
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringroboticsautonomous robotsdrones
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learning
- social scienceseducational sciencespedagogyactive learning
Programm/Programme
- HORIZON.2.5 - Climate, Energy and Mobility Main Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenFinanzierungsplan
HORIZON-JU-RIA - HORIZON JU Research and Innovation ActionsKoordinator
722 20 VASTERAAS
Schweden