영국 순항 공역의 AI 기반 디지털 트윈의 정확성과 충실도 보증을 위한 프레임워크

A framework for assuring the accuracy and fidelity of an AI-enabled Digital Twin of en route UK airspace

디지털 트윈은 시뮬레이션, 운영 데이터 및 인공지능(AI)을 결합하며, 항공 산업 전반에 걸쳐 상당한 이점을 가져올 잠재력을 가지고 있습니다. 산학 협력인 프로젝트 블루버드(Project Bluebird)는 AI 항공교통관제(ATC) 에이전트를 훈련하고 테스트하기 위한 환경으로서 영국 순항 공역의 확률론적 디지털 트윈을 개발했습니다. 이러한 신기술에 대한 규제 환경이 발전하고 있습니다. 규제 요건은 애플리케이션별로 구체적일 것으로 예상되며, 각 특정 사용 사례에 맞춰 조정되어야 할 수도 있습니다. 우리는 보증 프레임워크를 제시하기 위해 디지털 트윈 개발 및 항공교통관리(ATM)에서의 인공지능/머신러닝(AI/ML) 사용에 대한 최신 지침을 활용합니다. 이 프레임워크는 디지털 트윈이 물리적 대응 대상을 정확하게 표현하고 목표 사용 사례 전반에 걸쳐 충분한 기능을 제공한다는 것을 입증하는 데 필요한 실행 가능한 목표와 증거를 정의합니다. 이는 연구자들이 디지털 트윈의 강점과 한계를 평가, 이해 및 문서화하는 동시에 충실도를 개선할 수 있는 영역을 식별할 수 있도록 구조화된 접근 방식을 제공합니다. 또한, 이는 이해관계자 및 규제 기관과의 참여를 위한 기반 역할을 하며, 미래 응용 분야에 대한 규제 요구 사항 관련 논의를 지원하고, 구체적이고 작동하는 디지털 트윈 예시를 통해 최신 지침 수립에 기여합니다. 이 프레임워크는 보증 케이스를 개발하기 위해 신뢰 가능하고 윤리적인 보증(TEA)이라 알려진 방법론을 활용합니다. 보증 케이스는 최상위 목표가 어떻게 실현되었는지에 대한 정당한 증거를 제공하는 구조화된 주장의 중첩된 집합입니다. 본 논문에서는 각 구조화된 주장에 대한 개요와 더불어, 필요한 증거, 가정 및 정당성을 포함하여 특정 주장을 더 자세히 설명하는 다수의 심층 분석을 제공합니다.

Digital Twins combine simulation, operational data and Artificial Intelligence (AI), and have the potential to bring significant benefits across the aviation industry. Project Bluebird, an industry-academic collaboration, has developed a probabilistic Digital Twin of en route UK airspace as an environment for training and testing AI Air Traffic Control (ATC) agents. There is a developing regulatory landscape for this kind of novel technology. Regulatory requirements are expected to be application specific, and may need to be tailored to each specific use case. We draw on emerging guidance for both Digital Twin development and the use of Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML) in Air Traffic Management (ATM) to present an assurance framework. This framework defines actionable goals and the evidence required to demonstrate that a Digital Twin accurately represents its physical counterpart and also provides sufficient functionality across target use cases. It provides a structured approach for researchers to assess, understand and document the strengths and limitations of the Digital Twin, whilst also identifying areas where fidelity could be improved. Furthermore, it serves as a foundation for engagement with stakeholders and regulators, supporting discussions around the regulatory needs for future applications, and contributing to the emerging guidance through a concrete, working example of a Digital Twin. The framework leverages a methodology known as Trustworthy and Ethical Assurance (TEA) to develop an assurance case. An assurance case is a nested set of structured arguments that provides justified evidence for how a top-level goal has been realised. In this paper we provide an overview of each structured argument and a number of deep dives which elaborate in more detail upon particular arguments, including the required evidence, assumptions and justifications.