Fluglotsen nutzen Flugstreifen, um Informationen zu einem Flugzeug zu verwalten. Wird einem Flugzeug eine Freigabe erteilt, muss diese Information im Flugstreifen protokolliert werden. Papierflugstreifen sind einfach zu pflegen. Die Informationen stehen aber im Gesamtsystem nicht in digitaler Form zur Verfügung. Abhilfe bieten elektronische Flugstreifen. Sie erhöhen allerdings die Arbeitsbelastung und je nach Implementierung auch die Head-down-Zeiten des Lotsen.
Durch Kopplung eines Lotsenassistenzsystems mit einem Spracherkenner, einer sogenannten assistenzbasierten Spracherkennung (Assistant Based Speech Recognition – ABSR), kann diesem Umstand begegnet werden. Das Lotsenassistenzsystem und eine hochentwickelte Spracherkennung arbeiten dabei Hand in Hand, um sich gegenseitig zu verbessern. Die früheren AcListant® und AcListant®-Strips haben bereits gezeigt, dass mit Assistenzbasierter Spracherkennung bei der Eingabe von Lotsenkommandos Fehlerraten von unter zwei Prozent möglich sind und dass durch die reduzierte Arbeitsbelastung des Lotsen mehr Landungen pro Stunde und kürzere Flugwege möglich sind.
Allerdings lassen sich einmal entwickelte ABSR-Systeme nicht ohne weiteres in unterschiedlichen Arbeitsumgebungen wie zum Beispiel an einem anderen Flughafen einsetzen. Jedes ABSR-System ist an spezifische Standortbedürfnisse angepasst. Dies beinhaltet regionale Akzente der Sprecher oder besondere Luftraummerkmale. Ein Transfer oder Einsatz in eine andere Umgebung ist somit mit hohen Kosten verbunden. Das Horizon 2020 SESAR-Projekt MALORCA (Machine Learning of Speech Recognition Models for Controller Assistance) setzt hier an. Es wird dazu beitragen, die Kosten zu reduzieren, um ein ABSR-System an lokale Bedürfnisse anzupassen. Mittels Algorithmen des Maschinellen Lernens werden große Mengen von Sprachdaten zusammen mit den zugehörigen Radardaten von dem Zielflughafen automatisch analysiert, um ABSR automatisch für den örtlichen operationellen Betrieb vorzubereiten. Die Notwendigkeit, das Spracherkennungssystem „von Hand“ entfällt damit.
Das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt, die Universität des Saarlandes, das Forschungsinstitut Idiap, die österreichische Flugsicherung Austro Control und die tschechische Flugsicherung ANS CR arbeiten zusammen, um Spracherkennungsmodelle automatisch und effizient zu verbessern, damit Lotsen überall und preiswert von einem assistenzbasierten Spracherkennung profitieren können.
This project has received funding from the SESAR Joint Undertaking under Grant Agreement No. 698824, under European Union’s Horizon 2020 Research and Innovation programme.