Hava trafiğin yönetimi havacılık sektörü için kritik bir bileşendir. Hava sahasındaki hava trafiğinin emniyetini ve verimliliğini sağlar. Hava trafiğinin karmaşıklığının artması ile trafik akışı, düzeni, yoğunluğu gibi zorluklarının çözümünün desteklenmesi gerekmektedir. Yapay zekânın her geçen gün daha da geliştirilmesi ile daha büyük miktarlarda veri toplanmakta, depolanmakta, işlenebilmekte ve analiz etme yeteneği de gelişmektedir. Yapay zekâ makine öğrenimi, derin öğrenme, doğal dil işleme, bilgisayar görüşü ile gerçek zamanlı çok büyük miktardaki veriyi kullanarak potansiyel tehditleri tespit ederek olay ve kazaları önleyerek emniyete önemli ölçüde katkısı olacaktır. Bunun yanı sıra gecikmeleri azaltma, rotaları eniyileme ve hava trafik kontrolörleri ve pilotlar arasındaki iletişimi de geliştirme gibi konularda verimliliği arttıracaktır. Kalkış bilgilerini ve havaalanı faaliyetlerini (gecikmeler, bağlantılar) entegre ederek, uçuş tarihinin daha iyi bir tahminini vermeye katkıda bulunur. Yapay zeka algoritmaları, çok sayıda uçuş planını, trafik verilerini, hava durumu gibi verileri entegre ederek, uçaklar için en uygun yörüngeleri önerebilecek ve özellikle sera gazı emisyonlarının azaltılmasına katkıda bulunabilecektir. Yapay zekâ dinamik hava sahası yönetiminde de önemli destek sağlayabilir. Farklı alanlardaki trafiğin gelişimini dikkate alarak sektörlerin optimal dinamik konfigürasyonunu sağlamak ve trafiğin durumunu daha iyi yansıtan yeniden tanımlanmış sektör sınırlarını önererek hava sahası tasarımını geliştirebilir. Bunlara ek olarak mevcut hesaplama yöntemlerine gerçek uçuş planına ve yörünge verilerine dayalı algoritmalar ekleyerek, trafik talebinin doğruluğunu ve öngörülebilirliğini artırmak mümkün olacaktır. Bu, talep ve kapasite dengeleme (DCB) sürecini daha verimli hale getirir. Bu çalışmada kullanılan yapay zekâ uygulamalarının bahsedilen faydaları üzerinde durulacaktır. (Bu çalışma birinci sırada yer alan yazarın Eskişehir Teknik Üniversitesi, Lisans Üstü Eğitim Enstitüsünde yapılan yüksek lisan tezinden üretilmiştir. ORCID NO: 0000-0003-3027-5817
Anahtar Kelimeler: Hava Trafik Kontrol, Yapay Zeka, Hava Trafik Yönetimi
|
