Intelligent Adaptive Flight Training System- A Human Performance in the Loop for Real-Time Decision Making

L'automatisation toujours plus grandissante des systèmes offre à l'humain de nouveaux défis dans l'opération de système complexe tel que le pilotage d'avion. Avec une conscience distribuée de la dans la situation entre l'homme et la machine, nous parlons maintenant de système intelligent avec l'humain boucle. La conception des systèmes et la formation des pilotes doivent d'être élaborées en prenant compte de cette nouvelle réalité d'opération n. La formation adaptative est une innovation majeure qui devrait améliorer la capacité d'apprentissage d'opération de système complexe tel que le vol d'avion. Les simulateurs de vol offrent une plateforme immersive et un support pour la formation. En plus de favoriser l'apprentissage, des quantités importantes de données peuvent y être générées et collectées et ainsi alimenter des modèles d'intelligence artificielle qui permettent l'évaluation et l'adaptation de la formation. Ces modèles peuvent être complémentés par les données d'opérations d'entrainement, les profils de vol des avions simulés et le des s profil s biométrique et psychométrique pilotes et des instructeurs. L'intégration multiple de modèle intelligent à partir d'une variété de sources riches e st au cœur de la recherche actuelle. Les différents modèles d'apprentissage machine ou humain évoluant selon des cycles de vie qui leur sont propres seront mis en chorégraphie afin permettre une évaluation des performances des pilotes et instructeurs. Cette évaluation consiste en la fondation permettant l'adaptation du système de formation afin de maximiser les objectifs d'apprentissage tout en augmentant la maturité de description, de diagnostic, de prédiction et de prescription des scénarios de formation en aviation. En utilisant l'apprentissage machine, la neuroscience et l'optimisation mathématique, les pilotes, les instructeurs et les systèmes avions simulés peuvent être modélisés pour adapter l'environnement d'apprentissage. L'objectif est de maximiser les performances d'entraînement et d'augmenter la prise de décision en tenant compte des différents aspects des facteurs humains. temps réel dynamique, l'évaluation automatique des profils humain s La visualisation en ainsi que les outils d'adaptation du système d'entrainement devraient améliorer le cycle de vie de la formation au pilotage tout en donnant à toutes les parties prenantes un aperçu plus approfondi des performances des acteurs sur la voie de la numérisation au sein d'une variété de dispositifs immersifs vi d'environnements d'apprentissage synthétiques.