Штучний інтелект у прогнозуванні авіаційних катастроф: міжнародний досвід та вітчизняна практика

Abstract

Робота присвячена застосуванню штучного інтелекту у прогнозуванні авіаційних катастроф в умовах цифрової трансформації авіаційної галузі. Показано зміщення акценту в системі авіаційної безпеки від реактивного реагування до проактивного управління ризиками на основі аналізу великих масивів даних і сенсорної інформації. Окреслено міжнародно-правові стандарти ІКАО, підходи EASA та FAA, а також національну нормативну базу України у сфері безпеки польотів. Виокремлено технічні, людські, організаційні та природні фактори виникнення авіаційних катастроф із домінуванням людського чинника в загальній структурі ризиків. Розкрито можливості використання штучного інтелекту для прогнозного технічного обслуговування, виявлення аномалій у польотних даних і підтримки управлінських рішень. Сформовано інформаційно-аналітичну модель прогнозування рівня авіаційних ризиків та алгоритм їх оцінювання. Запропоновано концепцію цифрової програми аналізу авіаційних ризиків для інтеграції в системи Safety Management Systems і Flight Data Monitoring.The paper focuses on the application of artificial intelligence in predicting aviation accidents in the context of the digital transformation of the aviation industry. It highlights the shift in aviation safety from a reactive response model to proactive risk management based on the analysis of big data and sensor information. The international legal standards of ICAO, as well as the approaches of EASA and FAA, together with the national regulatory framework of Ukraine in the field of flight safety, are outlined. Technical, human, organizational and environmental factors of aviation accidents are identified, with the human factor dominating the overall risk structure. The possibilities of using artificial intelligence for predictive maintenance, anomaly detection in flight data and decision-support processes are described. An information-analytical model for forecasting aviation risk levels and an algorithm for their assessment are formulated. The concept of a digital aviation risk analysis program for integration into Safety Management Systems and Flight Data Monitoring platforms is proposed.