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ASTRA는 항공교통관제사(ATCO) 교육을 위해 자율형 심파일럿을 갖춘 차세대 시뮬레이터를 소개합니다. 현지 음성 모델과 ASR 파이프라인을 통해 단어 오류율(WER)을 획기적으로 낮추고, AI 기반의 무선 통신 성능 평가 프레임워크를 제공합니다.
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원문 바로가기항공교통관제사 (ATCOs)는 항공 교통의 안전하고 질서 있으며 효율적인 흐름을 보장하는 데 필수적이지만, 교육 역량은 시뮬레이션된 공역 내에서 조종사와 ATCO 역할을 모두 수행해야 하는 심파일럿 (simpilots)이라 불리는 전문 인력에 대한 의존도로 인해 제한을 받고 있습니다. 기존의 자동화된 솔루션들은 서구 중심적인 음성 모델에 의존하고 있어 싱가포르의 운영 환경에서는 성능이 저하되며, 기성 시스템들은 싱가포르 억양이 섞인 항공 음성에 대해 최대 107.80%의 단어 오류율 (WER)을 보입니다. 우리는 ATCO의 음성을 전사하고, 지시 사항을 해석하며, 현지에 맞게 조정된 음성 모델을 사용하여 적절한 조종사 및 ATCO 응답을 생성하는 파이프라인을 통해 이러한 심파일럿 역할을 자동화하는 엔드 투 엔드 (end-to-end) 교육 시뮬레이터인 ASTRA를 소개합니다. 우리가 미세 조정 (fine-tuned)한 자동 음성 인식 (ASR) 파이프라인은 WER을 23.45%로 낮추어, 이 분야의 기존 방식들을 실질적으로 능가합니다. 교통 시뮬레이션을 넘어, ASTRA는 교육생의 무선 통신 (radiotelephony)을 정확성, 간결성, 완전성 측면에서 평가하는 AI 보조 성능 평가 프레임워크를 통합하였으며, 최적화 후 각각 91.7%, 88.2%, 86.9%의 점수를 달성했습니다. DSPy 및 Unsloth와 같은 오픈 소스 기반으로 구축된 이 접근 방식은 강사 업무량을 줄이면서 확장 가능하고 표준화된 ATCO 평가를 가능하게 합니다.