Aurora Flight Sciences, spółka należąca do Boeinga, z powodzeniem zademonstrowała swoją technologię Fast Adaptation and Learning for Control Online (FALCON), system sterowania oparty na sztucznej inteligencji, zaprojektowany w celu utrzymania bezpiecznych operacji morskich w trudnych warunkach środowiskowych i awariach systemu.
Opracowany w ramach programu DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) Learning Introspective Control (LINC), FALCON został stworzony we współpracy z MIT Aerospace Controls Laboratory i MIT Marine Autonomy Laboratory. Oparta na uczeniu maszynowym architektura umożliwia pojazdom lądowym, morskim i powietrznym dostosowywanie swoich praw sterowania w czasie rzeczywistym, działając jako asystent ludzkiego operatora lub jako główna metoda sterowania pojazdem.
W demonstracji przeprowadzonej pod koniec 2025 r. wykorzystano niezaokrętowane statki nawodne (USV) do symulacji scenariusza uzupełniania zapasów w drodze. Podczas ćwiczenia 1,5-metrowy USV został sparowany z 5-metrowym statkiem w celu utrzymania stałej pozycji względnej, co było zadaniem skomplikowanym ze względu na wprowadzone zagrożenia, takie jak obciążenie wiatrem, awaria pędnika i symulowane efekty Venturiego. Zespół zmierzył sukces w oparciu o procent czasu, przez jaki statek pozostawał w zdefiniowanej “bezpiecznej strefie” oraz czas potrzebny do powrotu do normalnego stanu po wprowadzonych zagrożeniach.
Wyniki wskazały na wyraźną lukę w wydajności między operacjami ręcznymi i wspomaganymi przez sztuczną inteligencję. Bez pomocy sztucznej inteligencji ludzki operator utrzymywał statek w bezpiecznej strefie przez 63% czasu. Liczba ta wzrosła do 82% w trybie wspomaganym przez sztuczną inteligencję, w którym system kompensuje zagrożenia, podczas gdy człowiek zachowuje kontrolę. W trybie kierowanym przez sztuczną inteligencję, w którym operator ustawia parametry takie jak prędkość i pozycja do wykonania przez sztuczną inteligencję, statek pozostawał w bezpiecznej strefie przez 94% czasu.
Wskaźniki odzysku dodatkowo podkreśliły wydajność systemu FALCON. Po wprowadzeniu zagrożeń czas potrzebny do odzyskania kontroli i powrotu do bezpiecznej strefy został skrócony średnio o 61% pod kontrolą kierowaną przez sztuczną inteligencję w porównaniu z obsługą ręczną. Zespół programistów udoskonala obecnie te algorytmy w oczekiwaniu na kolejną demonstrację zaplanowaną na lato 2026 roku.
