論文の概要: Learning to Explain Air Traffic Situation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10764v1
• Date: Sat, 15 Feb 2025 11:03:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:09:58.513611
• Title: Learning to Explain Air Traffic Situation
• Title（参考訳）: 航空交通状況を説明するための学習
• Authors: Hong-ah Chai, Seokbin Yoon, Keumjin Lee,
• Abstract要約: 本稿では,航空交通状況を説明するための機械学習フレームワークを提案する。 具体的には,トランスフォーマーをベースとした多エージェント軌道モデルを用いて,航空機の時空間移動とそれらの間の社会的相互作用の両方をカプセル化する。 これにより、航空管制官が交通状況をどのように認識し理解しているかを説明できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6759148939470331
• License:
• Abstract: Understanding how air traffic controllers construct a mental 'picture' of complex air traffic situations is crucial but remains a challenge due to the inherently intricate, high-dimensional interactions between aircraft, pilots, and controllers. Previous work on modeling the strategies of air traffic controllers and their mental image of traffic situations often centers on specific air traffic control tasks or pairwise interactions between aircraft, neglecting to capture the comprehensive dynamics of an air traffic situation. To address this issue, we propose a machine learning-based framework for explaining air traffic situations. Specifically, we employ a Transformer-based multi-agent trajectory model that encapsulates both the spatio-temporal movement of aircraft and social interaction between them. By deriving attention scores from the model, we can quantify the influence of individual aircraft on overall traffic dynamics. This provides explainable insights into how air traffic controllers perceive and understand the traffic situation. Trained on real-world air traffic surveillance data collected from the terminal airspace around Incheon International Airport in South Korea, our framework effectively explicates air traffic situations. This could potentially support and enhance the decision-making and situational awareness of air traffic controllers.
• Abstract（参考訳）: 航空交通管制官が複雑な航空交通状況の精神的な「写真」を構築する方法を理解することは重要であるが、航空機、パイロット、および管制官の間の本質的に複雑な高次元の相互作用のため、依然として課題である。 航空管制官の戦略と交通状況の精神的イメージをモデル化する以前の研究は、しばしば特定の航空管制業務や航空機間の相互の相互作用に重点を置いており、航空管制官の総合的な動態を捉えることを無視している。 この問題に対処するために,航空交通状況を説明するための機械学習ベースのフレームワークを提案する。 具体的には,トランスフォーマーをベースとした多エージェント軌道モデルを用いて,航空機の時空間移動とそれら間の社会的相互作用の両方をカプセル化する。 モデルから注目スコアを導出することにより、個々の航空機が全体の交通動態に与える影響を定量化することができる。 これにより、航空管制官が交通状況をどのように認識し理解しているかを説明できる。 韓国の仁川国際空港周辺のターミナル空域から収集した実世界の航空交通監視データに基づいて,我々の枠組みは航空交通状況を効果的に解明する。 これは航空管制官の意思決定と状況認識を支援・強化する可能性がある。

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