強化学習を用いた航空管制支援システムの提案

抄録

近年、人の経験に依存した既存の航空管制からコンピュータを利用した自動管制への移行が求められている。しかし、1960年代から航空管制の自動化について研究されてきたものの、管制に影響を与える要素の膨大さ、管制官の行う状況判断を数学的に表現する困難さから、いまだ明確な手法が確立されていない。既存研究も、発着スケジューリングを自動化するものが多く、管制ほど踏み込んだ例は少ない。本研究では航空機の着陸管制を対象とし、仮想的な環境において強化学習エージェントが管制指示を試行錯誤することで、管制官が経験的に獲得している状況判断能力をエージェントに会得させ、混雑する空港での着陸管制を支援するシステムの実現を目指す。