論文の概要: Advanced modelling and data analytics in aviation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.14746v1
• Date: Fri, 14 Aug 2026 00:12:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-18 19:59:03.061863
• Title: Advanced modelling and data analytics in aviation
• Title（参考訳）: 航空における高度なモデリングとデータ分析
• Abstract要約: 本研究では,機械学習(ML)と自然言語処理(NLP)技術を用いて航空安全データを解析することにより,そのギャップを解消する。 事故や近道事故などの安全関連事象に寄与するパターンを明らかにする。 この発見は、規制当局、航空会社、政策立案者を含む航空利害関係者に貴重な洞察を与える。
• 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: The aviation industry characterized by its stringent safety standards has seen a growing need for innovative approaches to enhance safety measures. Despite the vast accumulation of aviation safety data over time, its full potential in predicting and preventing incidents has not been fully realized. This research addresses this gap by applying machine learning (ML) and natural language processing (NLP) techniques to analyze aviation safety data from Socrata, the Australian Transport Safety Bureau (ATSB), the National Transportation Safety Board (NTSB), and the Aviation Safety Network (ASN). By leveraging existing ML models, including deep learning and transformer-based architectures alongside NLP methods for mining aviation incident narratives, this study uncovers patterns contributing to safety related incidents such as accidents and near-misses. Additionally, it employs various topic modelling techniques to extract meaningful themes from unstructured safety reports, enhancing the interpretability of incident analysis. Causal inference techniques and interpretable AI frameworks are further explored to improve model transparency and trustworthiness. A key contribution of this work is the deployment of advanced ML methodologies in a structured aviation safety context, assessing their effectiveness and providing insights into their practical implementation. The findings offer valuable insights for aviation stakeholders, including regulators, airlines, and policymakers, by providing data-driven solutions that enhance incident analysis and decision making. Ultimately, this research supports the industry s ongoing efforts to minimize risks, improve passenger and crew security, and integrate AI driven methodologies into aviation safety management.
• Abstract（参考訳）: その厳格な安全基準を特徴とする航空産業は、安全対策を強化する革新的なアプローチの必要性が高まっている。 航空安全データが大量に蓄積されているにもかかわらず、事故の予測と予防の可能性が完全には実現されていない。 本研究は、ソクラタ、オーストラリア運輸安全局(ATSB)、国立運輸安全委員会(NTSB)、航空安全ネットワーク(ASN)の航空安全データを解析するために、機械学習(ML)と自然言語処理(NLP)技術を適用して、このギャップに対処する。 深層学習や変圧器アーキテクチャなどの既存のMLモデルとNLPによる航空事故物語のマイニング手法を併用することにより,事故やニアミスなどの安全関連事象に寄与するパターンを明らかにする。 さらに,非構造化安全レポートから意味のあるテーマを抽出し,インシデント分析の解釈可能性を高めるために,様々なトピックモデリング技術を採用している。 さらに、モデルの透明性と信頼性を改善するために、因果推論技術と解釈可能なAIフレームワークが検討されている。 この研究の重要な貢献は、構造化された航空安全状況における高度なML方法論の展開であり、その有効性を評価し、実践的な実装に関する洞察を提供する。 この発見は、インシデント分析と意思決定を強化するデータ駆動ソリューションを提供することで、規制当局、航空会社、政策立案者を含む航空利害関係者に貴重な洞察を提供する。 最終的に、この研究は、リスクを最小限に抑え、乗客と乗組員の安全を改善し、AI駆動の方法論を航空安全管理に統合するための、業界の継続的な取り組みを支援します。

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