論文の概要: Utilizing AI for Aviation Post-Accident Analysis Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.00169v1
• Date: Fri, 30 May 2025 19:15:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:32.47684
• Title: Utilizing AI for Aviation Post-Accident Analysis Classification
• Title（参考訳）: 航空事故後分析分類におけるAIの利用
• Authors: Aziida Nanyonga, Graham Wild,
• Abstract要約: 航空安全報告で利用可能なテキストデータの量は、タイムリーかつ正確な分析の課題を示している。 本稿では、人工知能(AI)、具体的には自然言語処理(NLP)が、このデータから貴重な洞察を抽出するプロセスを自動化する方法について検討する。 この結果から,NLPと深層学習,およびTMは,航空安全解析の効率と精度を著しく向上させる可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The volume of textual data available in aviation safety reports presents a challenge for timely and accurate analysis. This paper examines how Artificial Intelligence (AI) and, specifically, Natural Language Processing (NLP) can automate the process of extracting valuable insights from this data, ultimately enhancing aviation safety. The paper reviews ongoing efforts focused on the application of NLP and deep learning to aviation safety reports, with the goal of classifying the level of damage to an aircraft and identifying the phase of flight during which safety occurrences happen. Additionally, the paper explores the use of Topic Modeling (TM) to uncover latent thematic structures within aviation incident reports, aiming to identify recurring patterns and potential areas for safety improvement. The paper compares and contrasts the performance of various deep learning models and TM techniques applied to datasets from the National Transportation Safety Board (NTSB) and the Australian Transport Safety Bureau (ATSB), as well as the Aviation Safety Network (ASN), discussing the impact of dataset size and source on the accuracy of the analysis. The findings demonstrate that both NLP and deep learning, as well as TM, can significantly improve the efficiency and accuracy of aviation safety analysis, paving the way for more proactive safety management and risk mitigation strategies.
• Abstract（参考訳）: 航空安全報告で利用可能なテキストデータの量は、タイムリーかつ正確な分析の課題を示している。 本稿では、人工知能(AI)、具体的には自然言語処理(NLP)が、このデータから貴重な洞察を抽出し、最終的に航空安全を向上するプロセスを自動化する方法について検討する。 本論文は、航空機の損傷レベルを分類し、安全発生時の飛行フェーズを特定することを目的として、NLPおよび深層学習の航空安全報告への適用に焦点をあてた継続的な取り組みをレビューする。 さらに,航空機事故報告における潜伏した主題構造を明らかにするために,トピック・モデリング(TM)を用いて,繰り返し発生するパターンと潜在的な安全改善領域を特定することを目的とした。 本稿では,国立運輸安全委員会 (NTSB) とオーストラリア運輸安全局 (ATSB) のデータセットに適用される様々な深層学習モデルとTM技術,および航空安全ネットワーク (ASN) の性能を比較し,解析の精度に対するデータセットサイズと情報源の影響を考察する。 この結果は,NLPと深層学習とTMの両方が航空安全分析の効率と精度を大幅に向上させ,より積極的な安全管理とリスク軽減戦略の道を開くことを示唆している。

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