NVIDIA Metropolis 成員的視覺 AI 軟件助力空中交通管制，幫助實現全球停機坪交通的自動化。

當飛機因地面交通而長時間滑行或在機場盤旋等待降落許可時，不僅會讓旅客感到不耐煩，還會浪費燃料、損害環境并增加航空公司的成本。

總部位于加拿大渥太華的 Searidge Technologies 開發出 AI 軟件來幫助航空業避免此類問題，提高機場的效率和安全性。

這款軟件是由 NVIDIA GPU 驅動的數字塔臺和停機坪（Digital Tower and Apron）解決方案。它使用視覺 AI 管理機場交通并實時提醒用戶注意安全問題。Searidge 使機場每小時處理的飛機數量增加了 15-30%，并減少了安全事故的發生。

該公司的技術被廣泛應用于全球各機場，包括倫敦的希思羅機場、佛羅里達州的勞德代爾堡-好萊塢國際機場和迪拜國際機場等。

按照香港機場管理局大規模擴建計劃初始階段的安排，Searidge 的數字塔臺和停機坪管理系統（DATMS）于 6 月在香港國際機場投入使用。這將把機器學習引入到新的綜合機場運營中心。

Searidge 還使用其視覺 AI 軟件為香港民航處的空中交通管制系統提供新一代安全增強措施。

香港部署的這套系統是業界最大的數字塔臺和停機坪管理平臺，也是機場與空中導航服務提供商首次就單個數字平臺展開合作。

Searidge 是 NVIDIA Metropolis 成員。這項合作伙伴計劃致力于將新一代視覺 AI 應用推向市場，令全球最重要的空間和運營變得更安全、更高效。

機場中的數字工具

機場在 21 世紀初出現了大規模的增長和重組，與此同時，航空業開始越來越多地使用數字工具。

Searidge 成立于 2006 年。該公司亞太和中東地區業務發展副總裁 Pat Urbanek 表示，該公司已成為首批將機器學習應用于航空領域視頻處理的公司。

Urbanek 表示：“以前沒有用于空中交通管制的視頻處理軟件。這種軟件花了十年時間才成為主流，如今的機場已經開始使用智能視頻和機器學習，這使空中交通管制和機場操作達到新的自動化水平，并提高了安全性和效率。”

DATMS 的底層機器學習平臺 Aimee 根據來自雷達和 4K 攝像機的數據實現交通燈的自動化。經過訓練的 Aimee 可以檢測飛機和車輛。DATMS 則根據復雜的道路規則編程，這些規則決定了客車和其他車輛應該如何在橫穿滑行道的服務道路上運行。

在分析視頻數據后，這個 AI 系統會根據客車和其他車輛的通行時間，實時啟動或關閉機場的交通燈。每個交通燈的狀態和其他詳細信息均顯示在機場交通控制室的終端用戶屏幕上。

Searidge 技術副總裁 Marco Rueckert 表示：“飛機的尺寸是多少？跑道上的空間是否足夠它轉彎？它的速度是否過快？所有這些信息以及更多其他信息都會通過 Searidge 平臺發送出去，并根據用戶的偏好顯示在屏幕上。”

同樣的底層技術還被應用于改進飛機離開和到達時的安全警報。DATMS 會根據飛機進入跑道、起飛或降落的許可，對違反安全標準的空中交通管制員發出警報。

通過 NVIDIA GPU 加速

針對部署在全球各機場的系統，Searidge 使用 NVIDIA GPU 來優化其推理吞吐量，并使用 NVIDIA DGX A100 系統來訓練 AI 模型。

Rueckert 表示：“NVIDIA 平臺使我們能夠從客戶的角度真正降低硬件占用率和成本。憑借它所提供的可擴展性，我們可以輕松添加分辨率更高的攝像機。并最終解決更多的問題，滿足更多的客戶需求。”

該公司還在研究如何將飛行員和空中交通管制員之間的通信語音數據整合至機器學習平臺內，以進一步提高機場運營水平。

根據不同機場布局和交通模式所帶來的不同挑戰，Searidge 的數字塔臺和停機坪解決方案可以進行定制。

Urbanek 表示：“在能夠讓飛機準時降落并讓乘客轉機來增加業務與效率之外，我們的技術還有益于環境。它可以通過提高滑行、起飛和降落的效率與安全性，防止飛機在空中或地面浪費大量燃料。”