# Инженер NASA Венди Около: когда появятся летающие авто и заменит ли ИИ пилотов

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=O8D94RblQ6I
Канал: StarTalk
Опубликовано: 30.11.2023

---

В новом выпуске подкаста StarTalk астрофизик Нил Деграсс Тайсон и его соведущий Мэтт Киршен обсуждают будущее авиации с доктором Венди Около, аэрокосмическим инженером Исследовательского центра Эймса (NASA). В центре дискуссии — переход от традиционных самолетов к интеллектуальным системам, сложности полетов в разреженной атмосфере Марса и этические дилеммы полной автоматизации неба.

## 🚀 NASA и «система систем»: за пределами космоса
[[JUMP:00:01]]

Хотя NASA чаще всего ассоциируется с освоением космоса, первая буква в аббревиатуре названия агентства означает «Аэронавтика» (Aeronautics). По словам Венди Около, значительная часть бюджета организации выделяется именно на авиационные исследования, хотя точные цифры в сравнении с космическими программами она не называет [03:06]. Около работает в Отделе интеллектуальных систем в Центре Эймса (Калифорния), где исторически располагались крупнейшие в мире аэродинамические трубы [01:35].

Венди Около ввела в дискуссию понятие «система систем» (system of systems), которое описывает современный подход к инженерии:

*   **Иерархия сложности:** компонент входит в систему, а системы объединяются в «систему систем» [05:56].
*   **Пример:** управление воздушным пространством региона, где взаимодействуют десятки самолетов и дронов. Это требует холистического взгляда на трафик, а не просто проектирования одной машины [06:21].
*   **Оптимизация:** инженерный подход учитывает не только движение транспорта, но и светофоры, пешеходов и даже окружающую среду [07:14].

## 🌬️ Физика атмосферы: от Земли до Марса
[[JUMP:08:45]]

Движение через воздух — это постоянная борьба с давлением. Как объясняет Венди Около, любое тело, движущееся в атмосфере, возмущает распределение давления на своей поверхности, что порождает силы, препятствующие движению [09:14].

Ключевые факторы аэродинамики, упомянутые в интервью:

1.  **Уравнение подъемной силы:** она зависит от плотности воздуха, скорости полета, площади крыла и коэффициента подъемной силы [12:04].
2.  **Гравитация и вес:** на других планетах, таких как Марс, вес аппарата меняется из-за другой гравитационной постоянной, что требует иных параметров для взлета [10:06].
3.  **Плотность среды:** хотя на Марсе гравитация слабее и вес меньше, атмосфера там крайне разрежена. Это снижает способность аппарата генерировать подъемную силу [12:31].

Нил Деграсс Тайсон отметил, что именно из-за разреженного воздуха в высокогорных аэропортах (например, в Денвере) взлетно-посадочные полосы длиннее обычного [12:45]. По мнению Венди Около, изменение климата также влияет на аэронавтику: повышение температуры и влажности усложняет навигацию, заставляя пилотов чаще облетать штормовые системы [15:08].

## ✈️ Дизайн крыльев: почему самолеты не летают на границе космоса
[[JUMP:17:19]]

Слушатели StarTalk поинтересовались, почему коммерческие рейсы не летают выше, где сопротивление воздуха (drag) меньше. Около объясняет это необходимостью «золотой середины» в оптимизации [18:25].

*   **Проблема кислорода:** чем выше летит самолет, тем более разреженным становится воздух. Реактивному двигателю приходится тратить больше энергии на сжатие воздуха, чтобы получить достаточно кислорода для сгорания топлива [18:52].
*   **U2 против SR-71:** эти самолеты решают проблему высоты по-разному. Разведывательный самолет U2 имеет огромный размах крыльев и летит относительно медленно. SR-71 Blackbird, напротив, имеет небольшие крылья, но компенсирует разреженность воздуха колоссальной скоростью [20:10].
*   **Схема «Канард» (утки):** наличие передних горизонтальных рулей может увеличить подъемную силу, но создает проблемы со статической и динамической стабильностью [24:51]. В случае резкого порыва ветра такой самолет сложнее вернуть в нейтральное состояние без вмешательства компьютера.

По словам Около, современные цифровые расчеты и технология электродистанционного управления (fly-by-wire) позволяют проектировать самолеты, которые были бы неуправляемыми для человека в прошлом [26:52].

## 🚗 Летающие автомобили: где они и когда их ждать?
[[JUMP:31:48]]

На вопрос Нила Деграсса Тайсона «Где, черт возьми, наши летающие машины?» Венди Около ответила, что проблема не только в технологиях, но и в инфраструктуре [32:38].

Препятствия на пути к массовому использованию летающих авто по версии Около:

*   **Управление трафиком:** человечество еще не до конца освоило беспилотное вождение на земле, а управление трехмерным потоком в небе на порядок сложнее [33:05].
*   **Вес батарей:** для перехода на электрическую тягу нужны легкие и емкие аккумуляторы, которые смогут удерживать заряд при перелетах на значительные расстояния [33:46].
*   **Шум и общественное согласие:** хотя современные самолеты стали значительно тише, чем в 1960-х (Тайсон вспомнил, что раньше во время пролета самолета приходилось прерывать разговор на улице), шум винтов над жилыми кварталами остается проблемой [34:52].

Венди Около считает, что летающие машины станут реальностью, но реалистичные сроки — это вопрос десятилетий, а не ближайших лет [34:13].

## 🤖 Пилот против ИИ: кто спасет самолет в критической ситуации?
[[JUMP:38:12]]

Современные пилоты не управляют самолетом вручную на протяжении всего полета — большая часть процесса автоматизирована [38:27]. Однако Около подчеркивает важность человеческого фактора при встрече с «неизвестными неизвестными» (unknown unknowns) [43:31].

Позиции участников дискуссии:

*   **Нил Деграсс Тайсон** склоняется к доверию компьютерам, утверждая, что они принимают решения быстрее людей и не подвержены депрессии или суицидальным наклонностям, в отличие от некоторых реальных случаев с пилотами [41:17].
*   **Венди Около** возражает, указывая на ограниченность алгоритмов. Программы управления часто проектируются для конкретных рабочих режимов. Если система выходит за эти рамки (становится нелинейной), компьютер может повести себя непредсказуемо [42:49].
*   **Мэтт Киршен** считает, что человек незаменим для исправления ошибок («багов») в программном обеспечении, которые могут привести к абсурдным действиям машины [41:05].

Венди Около утверждает, что главная задача NASA сейчас — научить ИИ имитировать человеческую интуицию и адаптивность через обучение с подкреплением (reinforcement learning), чтобы системы могли справляться с ситуациями, которые не были предусмотрены при программировании [43:31].