グラフにもとづく航空交通管理の意思決定支援

高性能グラフデータベースである Sparksee が、このソリューションの中核にあります。フライト、空域、遅延の原因を、切り離されたデータとしてではなく、ひとつのつながったネットワークとしてモデル化します。

悪天候や容量の制約、予期せぬ事象が欧州の空域に波及すると、あるセクターで生じた遅延がそこにとどまることはほとんどありません。フライト、空港、規制が密に結びついたネットワークを通じて広がっていきます。現在のツールは遅延が起こることを予測するのは得意ですが、Network Manager や航空会社、空港がどのような対応を取りうるのか、そして各選択肢がネットワーク全体にとって何を意味するのかを比べる助けには、あまりなりません。

GRAPH-DECIDE はこの課題に対し、運用状況の全体像（フライト、セクター、空港、ATFM 規制、遅延の原因、容量の制約）を、Sparksee 上に構築した動的な属性付きグラフとして表現することで取り組みます。このグラフネイティブな表現によって、グラフ畳み込みニューラルネットワーク（GCNN）を適用できるようになります。GCNN はネットワークの関係構造から学習し、ある場所の遅延が別の場所の容量にどう結びつくかを、従来の予測モデルでは捉えられない形で扱います。さらにその上で、多基準の意思決定レイヤーが予測を具体的で比較可能な選択肢へと変換し、燃料コスト、定時性、旅客への影響といったトレードオフを重みづけします。

12 か月をかけて、航空会社と空港の専門家とともに検証した概念実証プラットフォームを提供し、グラフにもとづく意思決定の最適化を今後の SESAR の取り組みのなかで成熟させる土台を築きます。

このプロジェクトは、Sparsity が最も得意とする仕事のかたちを表しています。自社のグラフ技術である Sparksee を、複雑で安全性が問われる意思決定に役立てること。自動車であれ、都市であれ、大陸規模の航空交通であれ、ネットワークをより安全かつ確実に動かし続けるための意思決定です。