AIC4ATM

航空交通管理（ATM）と空港運用における人工知能の急速な導入は、実際の効率向上をもたらす一方で、信頼性、安全性、規制順守をめぐる重大な課題も生み出しています。まもなく施行される EU AI Act や関連する枠組み（EASA の AI ガイダンスなど）は、重要インフラにおける AI システムに対して、説明可能であること、監査可能であること、継続的に監視されることを求めています。しかし現時点では、これを実現するための航空分野に特化した仕組みは存在しません。 AIC4ATM は、このギャップに取り組みます。

モジュール型の AI コンプライアンスエンジン

本プロジェクトでは、開発中または導入間近の AI アプリケーションに向けて、倫理的なセーフガード、運用上の透明性、説明可能な AI、規制順守を統合したモジュール型の AI コンプライアンスエンジンを開発しています。欧州の法的枠組みに対するトップダウンの分析と、空港をはじめとする AI 導入者を含む ATM 関係者からのボトムアップの知見を組み合わせ、予見、包摂、エシックス・バイ・デザイン、説明責任という責任あるイノベーションの原則に沿って進めています。

コンプライアンスを具体的なものにするため、ATM と空港運用における代表的な AI ユースケースを特定してクラスタリングし、その技術要素を分解したうえで、共通タクソノミーに基づいて具体的な規制上の義務を突き止めます。これらのプロファイルは、AI の属性、リスク、規制要件の相互関係をとらえるグラフベースのリポジトリに蓄積され、SESAR ソリューションに特有の大量のデータにも対応します。さらにリスクタクソノミーとコンプライアンスロジックツリーが、特定されたリスクを具体的な義務へと結びつけ、人と機械の協働を支えます。

コンプライアンスエンジンの設計は、エンドツーエンドの支援を提供します。リスクの分類や自動化されたコンプライアンスチェックリストから、運用上の明確さを担保するインターフェース、さらにバイアス監視や継続的な監督といった人間中心のセーフガードまでを対象とします。開発ロードマップは、実運用に向けた TRL 7 までのコンセプトの発展を導き、欧州でもっとも安全性が重視される領域の一つにおいて、AIC4ATM が信頼できるデータ駆動のイノベーションを促す立場を築きます。

Sparksee を用いることで、CTG は密接に相互接続されたデータセット全体にわたる複雑なクエリ、可視化、パターン検出を可能にし、説明可能性、リアルタイムのコンプライアンスアラート、そしてシステム構成要素と規制枠組みとの間のトレーサビリティを実現します。さらにグラフの上に大規模言語モデルを重ねることで、自然言語によるクエリと隠れた依存関係の検出を支援し、CTG をインテリジェントなコンプライアンスアシスタントへと変えます。