Next Generation Safety (NGS) - Artificial Intelligence for Controlling Air Traffic Management Systems

The ever-increasing air traffic and increased cost pressure are presenting ATM with ever greater challenges in terms of safety, capacity, efficiency and environmental performance. According to the European Union Aviation Safety Agency (EASA), a number of automated assistance tools for air traffic controllers (ATCOs) are already in use and are being developed as part of the SESAR R&D program. Automation is of great value for a seamless exchange of information between all actors in order to ensure the necessary safety in air traffic.

The aim of this project “Next Generation Safety (NGS)” is to increase safety, reliability and speed in air traffic management (ATM) processes through artificial intelligence (AI) with a focus on automating (i) communication between air traffic controllers and pilots and (ii) situation monitoring and situationally necessary corrective measures. The AI ​​automation of standard situations enables air traffic controllers to concentrate on safety-critical, complex situations with a lower stress level and more time.

This project researches and develops new AI algorithms and methods in the areas of speech-2-text, context-sensitive AI dialogue guidance (natural language processing & understanding) and text-2-speech to automate communication between air traffic controllers and pilots, as well as a decision automation system for ATM process automation. To evaluate AI in safety-sensitive environments, a simulation environment for ATM processes is being developed and an external advisory board with air traffic controllers, pilots, airports, airlines, etc. is being put together.

The innovation in this project lies in AI algorithm research and development for better understanding and clear speaking of the correct radio messages in standard situations in analog radio with the correct “situational awareness”. The project examines the research hypothesis of whether an ATM automated by AI can completely carry out the AI ​​standard processes in standard situations itself, with the air traffic controller in the role of supervisor and no longer as executor. The air traffic controller monitors the AI, intervenes in the event of errors and corrects them, thereby passing on experience to the AI ​​so that it can deal with increasingly complex situations.

The industrial research results open up new possibilities for AI automation in the ATM sector in order to achieve the next level of safety in air traffic, which we as humans cannot achieve alone with our cognitive performance.

The cooperation between the SME ONDEWO, which specializes in AI language technology, and the listed market niche leader in the ATM sector Frequentis will further expand Frequentis' technological leadership in the ATM market niche and enable ONDEWO to enter the aviation industry with a strong, experienced partner at its side.

[Original text]
"Next Generation Safety (NGS) - Künstliche Intelligenz zur Steuerung von Air Traffic Management Systemen"
Der stetig wachsende Flugverkehr und der erhöhte Kostendruck stellt das ATM vor immer größere Herausforderungen in Bezug auf Sicherheit, Kapazität, Effizienz und Umweltleistung.  Laut European Union Aviation Safety Agency (EASA) werden heute bereits eine Reihe automatisierter Hilfstools für Fluglotsen (ATCOs) eingesetzt und im Rahmen des SESAR-F&E-Programm entwickelt. Die Automatisierung ist von großem Wert für einen nahtlosen Informationsaustausch zwischen allen Akteuren um die notwendige Sicherheit im Flugverkehr zu gewährleisten.

Das Ziel dieses Projektes “Next Generation Safety (NGS)” ist die Erhöhung der Sicherheit, Zuverlässigkeit und Geschwindigkeit in Air Traffic Management (ATM) Prozessen durch Künstliche Intelligenz (KI) mit Fokus auf die Automatisierung (i) der Kommunikation zwischen Fluglotsen und Piloten und (ii) der Situationsüberwachung und situativ notwendiger Korrekturmaßnahmen. Die KI Automatisierung von Standardsituationen ermöglicht Fluglotsen sich mit einem niedrigeren Stress-Level und mit mehr Zeit auf sicherheitskritische, komplexe Situationen zu konzentrieren.

Dieses Projekt erforscht und entwickelt neue KI Algorithmen und Methoden in den Bereichen Speech-2-Text, kontextsensitive KI Dialogführung (Natural Language Processing & Understanding) und Text-2-Speech um die Kommunikation zwischen Fluglotsen und Piloten zu automatisieren, sowie ein Decision Automation System zur ATM Prozessautomatisierung. Für die Evaluierung der KI in sicherheits-sensitiven Umgebungen wird eine Simulationsumgebung für ATM Prozesse entwickelt und ein externes Advisory Board mit Fluglotsen, Piloten, Flughafen, Airlines u.a. zusammengestellt.

Die Innovation in diesem Projekt liegt auf der KI Algorithmen-Forschung und Entwicklung zum besseren Verstehen und klarem Sprechen von den korrekten Funksprüchen in Standardsituationen im analogen Funk mit der richtigen “Situational Awareness”. Das Projekt untersucht die Forschungshypothese, ob eine durch eine KI automatisierten ATM die KI Standardprozesse in Standardsituationen vollständig selbst durchführen kann mit dem Fluglotsen in der Rolle des Supervisors und nicht mehr als Ausführender. Der Fluglotse überwacht die KI, schreitet bei Fehlern ein und korrigiert um gibt somit Erfahrungswissen an die KI weiter, damit diese mit immer komplexeren Situationen umzugehen kann.

Die industriellen Forschungsergebnisse eröffnen neue Möglichkeiten einer KI Automatisierung im ATM Bereich um das nächste Level an Sicherheit im Flugverkehr zu erreichen, welches wir als Menschen mit unserer kognitiven Leistungsfähigkeit alleine nicht erreichen können.

Die Kooperation des auf KI-Sprachtechnologie spezialisierten KMU ONDEWO und des börsennotierten Marktnischenführers im ATM Bereich Frequentis wird die Technologieführerschaft Frequentis in der ATM Marktnische weiter ausbauen und ONDEWO den Eintritt in die Luftfahrtbranche mit einem starken, erfahrenen Partner an der Seite ermöglichen.