Orbit Communication Systems Ltd., une société multinationale spécialisée dans les terminaux SATCOM maritimes et aéroportés, les solutions de stations au sol trac et d'autres applications, a présenté une nouvelle technologie adaptative de réduction du bruit (ANR) améliorée par l'IA. Cette fonctionnalité avancée remplacera les difficultés des pilotes face au bruit ambiant et apportera des informations critiques avec clarté. Dans l’ensemble, cela améliorera la sécurité et l’efficacité opérationnelle de l’aviation.
L'ANR améliore la clarté des communications dans le cockpit
Le système ANR d'Orbit est un système de reconnaissance vocale intelligent qui utilise un algorithme trac spectrale adaptatif basé sur les principes d'activation de l'intelligence pour dent et apprendre le son environnant au niveau du microphone.
Il garantit que les commandes et les conversations du pilote sont de la plus haute qualité lors du fonctionnement et en fonction des conditions sonores, même dans des environnements où le bruit provenant des rotors et des moteurs des hélicoptères est trop élevé.
Cette technologie fonctionne avec l'algorithme DSP (Digital Signal Processing) qui combine et trac les fréquences clés des signaux vocaux transmis et supprime les composants de bruit non pertinents.
Ainsi, les paroles seront entendues et les messages parfaitement communiqués à tous les membres d’équipage à bord au moment précis nécessaire pendant le vol. Le processus de commandement sera facilité et la concentration sera améliorée.
L'IA sur l'efficacité de la sécurité pour les pilotes
La technologie d'IA diversifiée d'Orbit a fait l'objet de preuves complètes de sa capacité à maintenir deux modes de communication dans un bruit extrême, c'est-à-dire jusqu'à une saturation quatre fois supérieure au signal sonore de la parole humaine. Il est plus important d'améliorer le commandement de vol et la communication, en particulier dans le cas du contrôle aérien et d'autres missions importantes où la précision et la fiabilité sont cruciales.
Daniel Eschar, PDG d'Orbit, Elizar a souligné que la tâche et la fonction principales des systèmes ANR actuels pour l'aviation sont les suivantes : « Nos dispositifs TSM améliorés sont désormais utilisés sur tous les types d'avions, des avions d'entraînement aux avions de mission et de transport plus gros, y compris les chasseurs. Ces plates-formes peuvent subir un bruit en vol important pouvant entraîner des difficultés de communication. Nous veillons à ce qu’ils ne submergent pas l’équipage grâce à notre dernière technologie ANR basée sur l’IA, qui minimise les niveaux de bruit susceptibles de compromettre la communication externe et la mission elle-même.
Improvisation et adoption futures
Avec l’avènement des avions humanisés, la réduction du bruit, Orbit AI, concurrente, semble constituer la prochaine étape clé dans la technologie des systèmes de communication aéronautiques. Alors que d’autres problèmes tels que la sécurité et l’efficacité restent un défi pour de nombreux secteurs, le déploiement de telles solutions technologiques avancées pourrait devenir une nouvelle norme dans peu de temps.
L'intégration de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans les produits d'Orbit Company établira non seulement une nouvelle norme pour les systèmes de contrôle informatisés des avions, mais démontrera également le potentiel de l'entreprise en tant que leader des avancées technologiques dans le domaine spatial.
Le nouveau système de réglementation du bruit aéronautique (ANR) est conçu pour être rapide et fonctionnel. Il devrait donc gagner trac terrain auprès des exploitants de l'aviation militaire et commerciale. Il garantit que des solutions idéales pour gérer le bruit et optimiser une communication claire sont fournies.
Orbit Communication Systems est depuis resté à la frontière des derniers développements de la technologie aéronautique et continue de garantir que l'on peut se permettre d'interférer avec des bruits gênants dans le cockpit pour des sons améliorés.
L'histoire originale est parue dans EDR Magazine
