Protótipo de sistema de instrução virtual para treinamento de pilotos de aviões Boeing 737-800

Abstract

Na área da aviação civil e militar, a baixa disponibilidade de instrutores qualificados em escolas homologadas, e o problema da imparcialidade no julgamento entre instrutor e aluno faz com que seja atrativa a ideia de desenvolver um sistema de treinamento inteligente, que possa auxiliar ou, parcialmente, substituir o instrutor humano. O objetivo deste trabalho é apresentar uma proposta de sistema instrutor virtual inteligente para treinamento com simuladores para atender as necessidades de disponibilidade de instrutores humanos e de melhora na imparcialidade de julgamento na avaliação. Para abordar este objetivo foi definido um modelo de sistema de instrutor virtual, operado por agentes virtuais, com raciocínio baseado em conhecimento, desenvolvido para permitir projetar tutores virtuais para treinamento com veículos usando simuladores, podendo ser estendido para treinamento de operação máquinas e processos. O protótipo foi desenvolvido seguindo o modelo de sistema de instrução virtual. A primeira fase do desenvolvimento do protótipo foi a aquisição de conhecimento por meio de pesquisa bibliográfica e entrevistas com especialistas envolvidos com a operação do avião. A segunda fase foi a representação de conhecimento em regras e ontologias. As bases de conhecimento representam o modelado qualitativo e quantitativo (dinâmico) do avião e o ambiente (cenário); o conhecimento que envolve a operação do avião (navegação, regulamento aeronáutico, meteorologia, segurança no voo); o conhecimento que envolve o que e como ensinar e avaliar; o conhecimento de gerenciamento do sistema (protocolos de comportamento, comunicação e resolução de conflito dos agentes, modelo emocional, entre outros); e uma representação de modelo de aluno (um registro do perfil de aprendizado e do emocional do aluno). As funcionalidades principais do protótipo são quatro, a primeira é comum entre os sistemas de treinamento existentes, as outras são produto deste trabalho: Treinar (ensinar, assistir e avaliar) um piloto; detectar falhas no avião e agir quando acontecer; simular múltiplas situações para apoiar as decisões dos agentes; e controlar o avião automaticamente quando for necessário. Atualmente, tem-se um protótipo funcional. Os testes de verificação foram feitos em ciclos repetitivos desde o primeiro até a versão atual. Em cada ciclo foram feitas atualizações e evoluções no sistema e nas bases de conhecimento. Outra das principais contribuições deste trabalho é uma estrutura de ontologia que permite aos agentes interpretar a dinâmica da aeronave e detectar falhas.

Abstract: On the civil and military aviation area, the low availability of qualified instructors in homologated schools, and the issue of impartiality on the judgment between instructor and student makes attractive the idea of developing an intelligent training system, which can assist or partially substitute the human instructor. This work aims to present a proposal of an intelligent virtual instructor system, to training with simulators, to supply the unavailability of human instructors and the need of improvement in judgment impartiality on the evaluation. To approach this objective, a virtual instructor system model was defined, commanded by virtual agents with its reasoning based on knowledgement, developed to allow the projection of virtual tutors for training with vehicles using simulators, which could be extended for machines and process operation training. The prototype was developed according to the system of virtual instruction. The first part of the prototype development was the knowledgement acquisition by bibliographical research and interviews with specialists involved with the plane operation. The second part was the representation of the knowledge in rules and ontologisms. The knowledge basis represents the qualitative and quantitative model (dynamic) of the plane and the environment (scenery), the knowledgement that involves the plane operation (Navigation, aeronautical regulation, meteorology, flight safety), knowledge that relates what and how to teach and evaluate, the knowledge of the system management (conduct protocols, communication and resolution of the agents conflict, emotional model, etc.), and the representation of the student model (a register of the learning and emotional student profile). It is four the main prototype functionalities: Train (teach, assist and evaluate) the pilot, detect failures on the plane and act when it happens, simulate multiple situations at the same time to support the agent's decisions, and control the plane automatically when necessary (e.g. if the student and the agents cannot handle an emergency, a dynamic model takes on the automatic plane control). Currently there is a functional prototype. The verification tests were performed in repetitive circles since the first prototype (beginning of the project) until the present version, which cycle actualizations and evolutions were made on the system and on the knowledge basis.