År 2036: Ombord på ett elektriskt flygplan i ett autonomt ekosystem

Ute vid gaten väntar ett mindre elektriskt regionalflygplan. 

Jag har inte bokat resan själv. När mötet i Helsingfors dök upp i kalendern ordnade min AI-agent resten. Flyg, hotell och hyrbil bokades samtidigt, utifrån mina preferenser och med rätt marginaler före och efter. Jag hade först tänkt ta båten, men agentens beräkning visade ett lägre klimatavtryck med elflyget den här gången. 

Sedan bokningen har avgången ändrats en gång. Jag märkte det först när kalendern uppdaterades. Den nya avgången gav fortfarande tillräcklig marginal till konferensen och gjorde samtidigt att flygbolagets system kunde utnyttja kapaciteten bättre. 

Så kort tid som möjligt på marken 

Incheckningen går snabbt. När tiden på marken ska hållas så kort som möjligt kan varje moment bli en flaskhals. Identifiering och ombordstigning sker i stort sett automatiskt, medan avvikelser fångas upp för mänsklig kontroll. 

Medan vi resenärer slussas igenom laddas flygplanen enligt ett komplext schema där flera faktorer vägs mot varandra. Flera plan behöver energi samtidigt, men har olika avgångstider, olika mycket laddning kvar och olika stora marginaler. 

Ett plan som ska lyfta om 35 minuter kan behöva prioriteras framför ett som har två timmar på sig. Samtidigt kan systemet förutse att flera flygplan snart kommer att landa och börja konkurrera om samma begränsade effekt. Då kan det vara klokt att ladda mer redan nu, innan belastningen ökar. 

Men snabbast möjliga laddning är inte alltid det bästa valet. Upprepad snabbladdning sliter på batterierna, och information om exempelvis temperatur, spänning och tidigare laddcykler ger samtidigt en bild av batteriets hälsa över tid. 

Målet är därför inte att alltid ladda fullt så fort som möjligt, utan att ge varje flygplan rätt mängd energi vid rätt tidpunkt utan att i onödan förkorta batteriets livslängd eller skapa ett nytt problem någon annanstans i systemet. 

Autonomin fortsätter i luften 

När vi lyfter är rutten förstås planerad. Men den är inte huggen i sten. 

Vindar förändras. Trafiken i luftrummet förändras. Den beräknade ankomsttiden förändras. Höjd, hastighet och flygbana kan därför behöva justeras under resans gång för att använda energin så effektivt som möjligt. 

Ju fler autonoma flygplan som delar luftrummet, desto mer komplex blir också koordinationen. På avstånd skulle rörelserna nästan kunna påminna om en flock flyttfåglar: varje individ följer sin egen väg, men reagerar samtidigt på rörelserna runt omkring och justerar riktning och hastighet för att helheten ska fungera. 

Skillnaden är förstås att flygplanens rörelser bygger på ett ständigt utbyte av information och beräkningar. 

Det är en annan bild av autonomi än den som präglade den allmänna föreställningen tio år tidigare, när mycket kretsade kring det enskilda självkörande fordonet. Här handlar autonomi lika mycket om förmågan att samordna sig med andra som om att själv kunna fatta beslut. 

Och ju fler system som ska samspela, desto viktigare blir också frågan om vad de faktiskt optimerar för. Restid, energianvändning, kostnad, batterihälsa och kapacitet behöver hela tiden vägas mot varandra. 

Mycket återstår 

Men hur smidigt det fungerar just här säger inte så mycket om hur det ser ut i resten av världen. Sträckan till Helsingfors är en av de första där hela det autonoma ekosystemet faktiskt fungerar tillsammans i reguljär trafik. Flygplan, flygplatser, laddning, energisystem och flygledning är tillräckligt väl integrerade för att resan ska upplevas som enkel. 

På många andra håll brottas man fortfarande med integrationen mellan systemen. Länder har kommit olika långt när det gäller kompetens, infrastruktur och implementering, och regelverken skiljer sig fortfarande mellan olika länder. Det som fungerar sömlöst här kan därför kräva betydligt mer mänsklig inblandning någon annanstans. 

Även utbildningssystemen har ställt om i olika takt. I flera länder har AI, optimering och autonoma system fått betydligt större plats i ingenjörsutbildningarna, ibland på bekostnad av mer klassiska kurser. Samtidigt är bristen på rätt kompetens fortfarande en av flaskhalsarna när tekniken ska skalas upp. 

Toppen av ett isberg 

En stund senare börjar vi gå ner mot Helsingfors. Jag tittar igenom presentationen jag snart ska hålla. Rubriken är: When autonomy became infrastructure. 

Det är svindlande att tänka på hur mycket som har förändrats på tio år, och hur mycket som fortfarande återstår. 

Flygningen till Helsingfors är i praktiken toppen av ett isberg av beräkningar. Bakom varje beslut, vilken höjd, vilket laddschema, vilken rutt genom luftrummet, ligger ett samspel mellan klassisk matematisk optimering och AI-tekniker som förstärkningsinlärning. Systemen har fått pröva miljontals möjliga scenarier i simulerade världar för att lära sig vilka val som fungerar bäst. 

Det vi som resenärer upplever som en helt vanlig flygning är resultatet av en lång rad beslut som hela tiden behöver anpassas till varandra, i luften, på marken och i energisystemet. 

Kanske är det just så autonomi blir en del av infrastrukturen. Inte genom ett enda spektakulärt tekniksprång, utan genom att allt fler intelligenta system lär sig att fatta beslut tillsammans tills komplexiteten nästan försvinner ur sikte. 

Vill du veta mer? 

På RISE utforskar vi hur AI, optimering och autonoma system kan användas för att lösa komplexa problem inom bland annat mobilitet, energi och elektrifiering. Genom forskning och innovation undersöker vi hur systemen kan lära sig att fatta bättre beslut och hur många intelligenta system kan samspela i en alltmer uppkopplad fysisk värld. 

Jonas Hellgren är forskare på RISE och arbetar bland annat med förstärkningsinlärning (reinforcement learning), matematisk optimering och elektrifierade transportsystem. Tillsammans med Johannes Lindgren har han skrivit boken Reinforcement Learning Explained: A Practical Problem-Solving Approach. Boken lär ut förstärkningsinlärning på ett annorlunda sätt, genom många små och konkreta exempel som steg för steg bygger förståelse för metoderna. 

Läs mer om Jonas arbete på RISE. 

Läs mer om boken på relexp.com.