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Article

1 - APPRENTISSAGE ARTIFICIEL

2 - APPLICATION À LA PRÉVISION DES REGROUPEMENTS DE SECTEURS AÉRIENS

3 - APPLICATION À LA PRÉVISION DE L’ALTITUDE DE L’AVION EN MONTÉE

4 - CONCLUSION

5 - GLOSSAIRE

Article de référence | Réf : RE183 v1

Conclusion
Apprentissage artificiel et application en gestion du trafic aérien

Auteur(s) : David GIANAZZA

Date de publication : 10 janv. 2018

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RÉSUMÉ

Cet article est une introduction concise aux notions fondamentales de l'apprentissage artificiel supervisé. Il présente également deux applications concrètes dans le domaine de la gestion du trafic aérien. La première consiste à apprendre un modèle de la charge de travail du contrôleur aérien ("aiguilleur du ciel"), à partir d'enregistrements de trajectoires d'avions et d'archives d'ouverture de secteurs de contrôle. La deuxième application s'intéresse à l'apprentissage de modèles de prévision de l'altitude de l'avion en montée.

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ABSTRACT

Machine learning and applications to air traffic management

This article is a short introduction to some key notions in supervised machine learning. It also presents two applications to air traffic management. The first one consists in learning an air traffic controller workload model from recorded aircraft trajectories and past control sector openings. The second application is about learning models predicting the altitude of climbing aircraft.

Auteur(s)

  • David GIANAZZA : Enseignant-chercheur, habilité à diriger des recherches - École Nationale de l’Aviation Civile, Toulouse, France

INTRODUCTION

Points clés

Domaine : apprentissage artificiel et gestion du trafic aérien

Degré de diffusion de la technologie : croissance

Contact : [email protected]

L’apprentissage artificiel est un domaine scientifique en plein essor. Avec l’émergence de données massives (big data), il est devenu un outil indispensable pour pouvoir extraire de ces données des informations utiles ou des modèles de prévision, dans de nombreux domaines d’application.

Le domaine de l’apprentissage peut parfois paraître aux yeux du néophyte comme une véritable jungle, obscure et peu accessible. Le présent article ne prétend en aucun cas l’explorer exhaustivement, ni même superficiellement. L’objectif est de fournir au lecteur un point d’entrée et quelques outils (une machette, pour continuer notre analogie), pour pouvoir ensuite explorer par lui-même ce domaine, par des lectures spécialisées. Parmi les ouvrages de référence, citons les livres de T. Hastie et al. , celui de C. Bishop , et en français l’ouvrage de A. Cornuejols et L. Miclet .

Cette introduction à l’apprentissage artificiel est illustrée par deux applications à des problèmes de gestion du trafic aérien.

Dans la première, le modèle de prévision de la charge de travail des contrôleurs aériens (« aiguilleurs du ciel ») présenté est un réseau de neurones, appris à partir d’enregistrements de trajectoires d’avions et d’archives d’ouvertures de secteurs de contrôle. Une fois appris, ce modèle est combiné à une méthode de recherche arborescente pour prévoir les configurations optimales d’ouvertures de secteurs de contrôle aérien.

Dans la seconde application, l’apprentissage artificiel peut être utilisé soit pour prévoir directement l’altitude d’un avion en montée, soit pour estimer certains paramètres du modèle physique de l’avion, non disponibles dans les prédicteurs au sol, afin d’améliorer cette prévision d’altitude. Les éléments présentés dans cet article sont détaillés de façon plus approfondie dans .

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KEYWORDS

Probability   |   forecast model   |   neuron network

DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-re183

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4. Conclusion

Nous avons vu dans cet article deux exemples d’application de méthodes d’apprentissage. Le premier était un problème de classification, concernant la prevision de la charge de travail des contrôleurs aériens, avec trois catégories : faible, normale, ou excessive. Le deuxième était un problème de régression, où l’on cherchait à prévoir l’altitude future d’un avion, ou certains paramètres manquants du modèle physique permettant de calculer cette altitude. Dans les deux cas, nous avons pu constater l’intérêt pratique des méthodes d’apprentissage, en termes d’amélioration de la qualité des modèles prédictifs.

Dans ces applications comme dans d’autres, il est bénéfique (voire conseillé) de s’appuyer sur des considérations théoriques pour faire des choix judicieux de modélisation. Par exemple, le choix de minimiser une entropie croisée et d’utiliser une fonction softmax dans la couche cachée de notre réseau de neurones du paragraphe 2 découle directement de telles considérations théoriques. L’espoir de l’auteur est que cet article aura permis au lecteur d’appréhender quelques-uns des concepts de l’apprentissage, pour lui permettre par la suite de les appliquer en connaissance de cause.

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - JAMES (G.), WITTEN (D.), HASTIE (T.), TIBSHIRANI (R.) -   An introduction to statistical learning,  -  volume 6. Springer (2013).

  • (2) - HASTIE (T.), TIBSHIRANI (R.), FRIEDMAN (J.H.) -   The Elements of Statistical Learning.  -  Springer Series in Statistics. Springer New York Inc., New York, NY, USA (2001).

  • (3) - BISHOP (C.M.) et al -   Pattern recognition and machine learning,  -  volume 4. springer New York (2006).

  • (4) - CORNUÉJOLS (A.), MICLET (L.) -   Apprentissage artificiel : concepts et algorithmes.  -  Éditions Eyrolles (2011).

  • (5) - GIANAZZA (D.) -   Méthodes d’optimisation et d’apprentissage appliquées à des problèmes de trafic aérien.  -  PhD thesis, Institut National Polytechnique de Toulouse. Thèse d’habilitation (2016).

  • ...

1 Événements

USA/Europe ATM R&D seminar

http://www.atmseminarus.org/

International Conference on Research in Air Transportation

http://icrat.org/icrat/

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2 Sites Internet

IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems

https://www.ieee-itss.org

Transportation Research

https://www.journals.elsevier.com

MOOC Statistical Learning (Stanford on-line)

https://lagunita.stanford.edu

MOOC Machine Learning (Stanford University – Coursera)https://fr.coursera.org

MOOC Machine Learning (Georgia Tech – Udacity)

https://eu.udacity.com

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