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使用 AI 为 AIXM 5.1.1 采集数据.pdf

上传人: 哆哆 编号:631244 2025-04-19 11页 856.91KB

1、Data acquisition using AI for AIXM 5.1.1April 23,2025Maxime Jumelle-Blent.aiJean-Michel Varon-DSNAFLY AI Forum1-Context of the study1.1-FROM AIS to AIMAeronautical Information Service(AIS)was historically based on provision of HTML or PDF documents(AIP and Charts)and conventionalNOTAM.Documents esta

2、blished with help of database.Complete enough to generate docs but not enough to provide added value services based ondata.Provision of added value services to stakeholders requires to enlarge the scope and volume of data.CP1 regulation gives a regulatory frame andEuropean AIS Database a recipient1-

3、Context of the study1.2-FRENCH AIS DATA GAPPresent French database exported to EAD embedded in AIXM(Aeronautical Information Exchange Model)4.5 contains a volume of approximately 22 000 data.Goal of data completeness to comply CP1 requirements would raise this volume to 1 000 000 data(multiplied by

4、50).Time and HR to reach this goal by the end of 2025 enormous.May AI help us?2-Our methodology for data acquisition2.1-Overview of our methodologyIn order to best support the SIA in this project,the solution we are developing aims to build a set of software scripts that can recognize theinformation

5、 contained in different data sources and encode it in the AIXM 5.1 format.Set of AI modelsWeb pages(eAIP)PDF filesWord filesStructured data(XML,CSV)Data sourcesAIXM 5.1.1 databaseSchematic operation of our solutionThe main benefit of this methodology is its reusability,allowing encoding to be trigge

6、red again when the raw data is updated.2-Our methodology for data acquisition2.2-Identification of information through Artificial IntelligenceOne of the most important aspects of implementing the functional solution is the recognition and identification of information contained inunstructured data(p

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本文主要探讨了使用人工智能(AI)技术来采集并处理航空信息,特别是AIXM 5.1.1格式下的航空信息。研究背景指出,传统的航空信息服务平台(AIS)主要通过提供HTML或PDF文档(如AIP和图表)及常规NOTAM来满足需求,但不足以提供基于数据的增值服务。为了满足CP1规定的要求,需要将数据量从22,000条增加到1,000,000条(增长50倍),这需要在2025年底前完成,人力和时间成本巨大。 研究方法部分介绍了他们正在开发的一套软件脚本,旨在识别不同数据源中的信息,并将其编码为AIXM 5.1格式。这些AI模型包括Web页面(eAIP)、PDF文件、Word文件和结构化数据(XML、CSV)。 文章强调了使用大型语言模型(LLM)来识别和提取未结构化数据中的信息的重要性,尤其是对于那些难以通过业务规则定义的信息。此外,还提到了一种将结构化数据转换为XML格式的脚本,以及如何使用语言模型提取空中交通服务(ATS)和地面服务的操作时间、航线和通信手段的激活时间、以及导航助手的激活时间等。 最后,文章描述了一种用于处理大规模数据集的LLM推理架构,以最大化计算速度,并指出这种架构可以应用于其他案例,如ATS服务的操作时间、地面服务的激活时间、航线的激活时间以及通信手段的激活时间等。
"AI如何助力航空信息采集?" "如何通过AI模型提取航空空间活动信息?" "AI在航空领域未来的应用前景如何?"
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