مدل‌های ایمنی سیستم‌های پیچیده در هواپیماهای خودران و نیمه‌خودران

نویسنده : شاهرخ بهروزی 

مدل‌های ایمنی سیستم‌های پیچیده در هواپیماهای خودران و نیمه‌خودران

(Safety Models of Complex Systems in Autonomous and Semi-Autonomous Aircraft)

1. چه مدل‌های ایمنی برای تحلیل و پیشگیری از خطا در هواپیماهای خودران و نیمه‌خودران استفاده می‌شوند؟

2. تفاوت بین سیستم‌های ایمنی در هواپیماهای سنتی و خودران چیست؟

3. نقش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در افزایش ایمنی سیستم‌های پروازی چقدر است؟

4. چه چالش‌هایی در اطمینان از عملکرد ایمن سیستم‌های پیچیده خودران وجود دارد؟

تاریخچه 

در دهه‌های اولیه هوانوردی، تمامی عملکردهای پروازی به‌صورت دستی و توسط خلبان انجام می‌شد. با پیشرفت فناوری در دهه‌های ۱۹۶۰ و ۱۹۷۰، سیستم‌های Autopilot )خلبان خودکار) وارد صنعت شدند و بخشی از وظایف خلبان را بر عهده گرفتند. با گذر زمان و توسعه Fly-by-Wire Systems سیستم کنترل الکترونیکی پرواز) در دهه ۱۹۸۰، امکان کنترل دقیق‌تر و ایمن‌تر پرواز فراهم شد. در دهه‌های اخیر، با رشد هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی، نسل جدیدی از هواپیماها به نام Autonomous Aircraft (هواپیماهای خودران) و Semi-Autonomous Aircraft (نیمه‌خودران) معرفی شدند. این هواپیماها قادرند بسیاری از تصمیمات پروازی را بدون دخالت مستقیم انسان اتخاذ کنند. در چنین شرایطی، نیاز به مدل‌های ایمنی دقیق و قابل اعتماد به یکی از چالش‌های اساسی مهندسی هوافضا تبدیل شده است.

مقدمه 

هواپیماهای خودران و نیمه‌خودران به عنوان آینده صنعت هوانوردی شناخته می‌شوند. این هواپیماها از مجموعه‌ای از سیستم‌های پیچیده شامل حسگرها، کامپیوترهای پروازی، ارتباطات داده‌ای و الگوریتم‌های تصمیم‌گیری خودکار تشکیل شده‌اند. پیچیدگی این سیستم‌ها سبب شده که اطمینان از عملکرد ایمن آن‌ها به یکی از دشوارترین جنبه‌های طراحی تبدیل شود. برخلاف هواپیماهای سنتی که خطاهای انسانی عامل اصلی حوادث بودند، در هواپیماهای خودران احتمال بروز خطا در نرم‌افزارها، حسگرها یا داده‌های تصمیم‌گیرنده به عنوان تهدید اصلی مطرح است. برای مقابله با این چالش، مدل‌های ایمنی مختلفی طراحی شده‌اند که هدف آن‌ها شناسایی خطرات، تحلیل پیامدها و طراحی راهکارهای پیشگیرانه است. این مقاله به بررسی مدل‌های ایمنی متداول و نوین در سیستم‌های خودران و نیمه‌خودران هواپیما می‌پردازد.

مدل‌ها و سیستم‌های ایمنی

1. مدل خطای انسانی و تکنولوژیکی – Human and Technical Error Model

کاربرد: در این مدل، ایمنی بر اساس تحلیل هم‌زمان خطاهای انسانی و نقص‌های فنی بررسی می‌شود. در هواپیماهای نیمه‌خودران که هنوز نقش خلبان حفظ شده، این مدل کمک می‌کند تعامل انسان و سیستم خودکار بهینه شود.

2. مدل تحلیل خطر و قابلیت اطمینان – Fault Tree Analysis (FTA)

کاربرد: این مدل یکی از کلاسیک‌ترین روش‌های ایمنی است که روابط علت و معلولی بین خرابی‌ها را به‌صورت درختی نشان می‌دهد. در سیستم‌های خودران از این مدل برای پیش‌بینی زنجیره خطاها در نرم‌افزارها، حسگرها و ارتباطات شبکه‌ای استفاده می‌شود.

3. مدل تحلیل حالات خرابی و اثرات آن – Failure Mode and Effects Analysis (FMEA)

کاربرد: در این روش، هر جزء از سیستم جداگانه تحلیل می‌شود تا مشخص گردد در صورت خرابی چه اثری بر عملکرد کل پرواز دارد. در هواپیماهای خودران، FMEA در طراحی ماژول‌های پردازش تصویر، سیستم‌های تصمیم‌گیرنده و حسگرهای موقعیت به کار می‌رود.

4. مدل مبتنی بر هوش مصنوعی – AI-Based Safety Model

کاربرد: این مدل از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی رفتارهای غیرعادی سیستم‌ها استفاده می‌کند. به کمک داده‌های پروازی گذشته، مدل‌های هوشمند می‌توانند قبل از وقوع حادثه، احتمال بروز خطا یا نقص در اجزا را تشخیص دهند. این مدل در سامانه‌های Predictive Maintenance )نگهداری پیش‌بینانه) به‌کار گرفته می‌شود.

5. مدل کنترل افزونه‌ای – Redundancy Control Model

کاربرد: برای افزایش ایمنی، در هواپیماهای خودران از چندین سیستم مشابه استفاده می‌شود تا در صورت خرابی یکی، دیگری کنترل را بر عهده گیرد. این مفهوم با عنوان Triple Modular Redundancy (TMR) شناخته می‌شود و از اصول پایه‌ای ایمنی در پروازهای بدون خلبان است.

6. مدل تحلیل تعامل سیستم‌ها – System-Theoretic Process Analysis (STPA)

کاربرد: این مدل توسط MIT معرفی شده و تمرکزش بر تعامل بین اجزای مختلف سیستم است، نه صرفاً خرابی سخت‌افزار. STPA بررسی می‌کند که چگونه تصمیم‌های نرم‌افزاری یا تأخیر داده‌ها می‌توانند باعث بروز خطر شوند.

7. مدل ترکیبی شبکه‌ای – Hybrid Safety Network Model

کاربرد: در هواپیماهای خودران نسل جدید، مدل‌های ایمنی ترکیبی از روش‌های کلاسیک و هوشمند هستند. در این مدل، شبکه‌ای از سنسورها و الگوریتم‌ها به‌صورت هم‌زمان خطرات را پایش می‌کنند و در صورت بروز انحراف، سیستم به‌صورت خودکار وارد حالت ایمن (Safe Mode)می‌شود.

نتیجه‌گیری 

با گسترش فناوری‌های خودران در هوانوردی، مدل‌های ایمنی باید فراتر از مفاهیم سنتی حرکت کنند. ترکیب روش‌های تحلیلی کلاسیک مانند FMEA و FTA با مدل‌های نوین مبتنی بر هوش مصنوعی، آینده ایمنی پرواز را شکل می‌دهد. چالش اصلی در طراحی این سیستم‌ها، اطمینان از عملکرد صحیح در شرایط پیش‌بینی‌نشده است. با استفاده از مدل‌های ترکیبی و سامانه‌های یادگیرنده، می‌توان خطاهای نرم‌افزاری و سیستمی را تا حد زیادی کاهش داد. در نهایت، ایمنی در هواپیماهای خودران و نیمه‌خودران تنها با همکاری میان انسان، ماشین و الگوریتم‌های هوشمند تضمین خواهد شد.