Маленькая ошибка в управлении аэропортом может привести к катастрофе. Чтобы этого не допустить, учёные из лаборатории AirLab Института робототехники Университета Карнеги-Меллона (CMU) создали уникальную систему World2Rules. Она анализирует огромные массивы данных об аэропортах и отчёты о прошлых инцидентах, помогая диспетчерам и пилотам заранее замечать опасные сближения. Работу выполнили на суперкомпьютере Bridges-2 Питтсбургского суперкомпьютерного центра.
12 марта 2026 года в аэропорту JFK в Нью-Йорке едва не произошла трагедия. Диспетчер дал указание самолёту Air Canada, только что приземлившемуся, подождать перед пересечением полосы, пока сядет борт EVA Air. Экипаж подтвердил команду… и сразу начал движение. В этот момент второй самолёт уже мчался на высокой скорости прямо на него. Только благодаря мгновенной реакции диспетчера, который крикнул «Stop stop stop stop», удалось избежать столкновения.
Такие случаи, к сожалению, не редкость. Именно поэтому Джек Ван и Джей Патрикар из AirLab решили создать инструмент, который не просто фиксирует уже возникшую опасность, а заранее предсказывает возможные столкновения и даёт диспетчерам и пилотам драгоценные секунды или даже минуты на реакцию.
Как работает World2Rules
До этого в AirLab и лаборатории BIG вместе создали огромный датасет Amelia-42 — два года реальных данных о движении самолётов на поверхности 42 американских аэропортов. World2Rules стала важной частью общей системы предсказания столкновений. Она извлекает из этих данных понятные человеку правила безопасности и использует их для проверки прогнозов траекторий.
Учёные объединили два подхода к ИИ: нейронные сети, которые отлично находят закономерности в сложных данных, и символические методы, которые дают прозрачные, объяснимые решения. Получился нейро-символический ИИ — он берёт сильные стороны обоих миров. Нейронная часть обрабатывает огромные объёмы данных, а символическая — превращает их в понятные правила, которые можно проверить и объяснить человеку.
Суперкомпьютер Bridges-2 оказался идеальной платформой: он легко справляется с 10 терабайтами сырых данных Amelia-42 и позволяет сосредоточиться на науке, а не на администрировании вычислений.
World2Rules научилась отбрасывать ненадёжные прогнозы и находить потенциальные нарушения правил. В прямом сравнении она оказалась на 23,6% точнее чисто нейронных моделей и на 43,2% точнее чисто символических. Система не только предсказывает столкновения, но и объясняет, почему именно это место и в это время опасно.
Результаты были представлены на симпозиуме NASA Formal Methods в Лос-Анджелесе 5–7 мая 2026 года.
