Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automating the resolution of flight conflicts: Deep reinforcement learning in service of air traffic controllers

論文の概要: Automating the resolution of flight conflicts: Deep reinforcement learning in service of air traffic controllers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07403v1
Date: Wed, 15 Jun 2022 09:06:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-06-16 15:13:20.413019
Title: Automating the resolution of flight conflicts: Deep reinforcement learning in service of air traffic controllers
Title（参考訳）: フライトコンフリクトの解決の自動化:航空管制官の業務における深層強化学習
Authors: George Vouros, George Papadopoulos, Alevizos Bastas, Jose Manuel Cordero, Ruben Rodrigez Rodrigez
Abstract要約: 難易度と複雑な航空交通シナリオは、今日の航空交通管制官(ATCO)が使用している戦術的衝突検知・分解(CD&R)ツールよりも高いレベルの自動化を必要とする。本稿では,各エージェント(飛行士)が他のエージェントと共同でCD&Rタスクを行うマルチエージェント環境でグラフ畳み込み強化学習手法を提案する。本手法は,運用上の透明性問題に対処するため,利害関係者(航空管制官及び航空管制官)に対して高品質なソリューションを提供することができることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Dense and complex air traffic scenarios require higher levels of automation than those exhibited by tactical conflict detection and resolution (CD\&R) tools that air traffic controllers (ATCO) use today. However, the air traffic control (ATC) domain, being safety critical, requires AI systems to which operators are comfortable to relinquishing control, guaranteeing operational integrity and automation adoption. Two major factors towards this goal are quality of solutions, and transparency in decision making. This paper proposes using a graph convolutional reinforcement learning method operating in a multiagent setting where each agent (flight) performs a CD\&R task, jointly with other agents. We show that this method can provide high-quality solutions with respect to stakeholders interests (air traffic controllers and airspace users), addressing operational transparency issues.
Abstract（参考訳）: 密集した複雑な航空交通シナリオは、今日atco(air traffic controllers)が使用している戦術的衝突検出および解決ツール(cd\&r)よりも高いレベルの自動化を必要とする。しかし、航空交通管制(ATC)ドメインは安全性が重要であり、オペレーターがコントロールを放棄し、運用の整合性と自動化の採用を保証するAIシステムを必要とする。この目標に対する2つの大きな要因は、ソリューションの品質と、意思決定における透明性である。本稿では,各エージェント(飛行)が他のエージェントと共同でcd\&rタスクを実行するマルチエージェント設定で動作するグラフ畳み込み強化学習手法を提案する。我々は,この手法が,利害関係者の利益(航空管制官や空域利用者)に対して,運用上の透明性問題に対処するための高品質なソリューションを提供できることを示す。

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