航管塔台是航空業的象徵。一家加拿大公司希望利用自家技術，讓塔台變成一項歷史洪流裡的遺跡。
機場迷或許會對這件事感到哀傷不已，但總部位於安大略省的 Searidge Technologies 認為這個說法有著充分的理由。
Searidge Technologies 覺得人工智慧影片系統能夠更嚴密地監看跑道、滑行道和登機門。通過多達200具攝影機「觀看」機場的運作情況，航空管制員便無需端坐在高塔之上。
這不代表航管員就會消失。Searidge 提出遠端塔台這項新的替代方案。對於不願接受變革的行業來說，並不容易相信這件事，而且對於機場安全要做出讓步，也抱持著敏感的態度。
只不過很難否認這個作法帶來的好處，包括減少滑行和等待時間、每小時能多處理 15-30% 的飛機數量，還有減少飛機跑道事故的數量。
「這個行業逐漸開始適應，現在會讓航管員坐在一般的建築物裡，讓他們擁有比從塔台看出去更好的視野。」Searidge 研發部門主管 Chris Thurow 說。
從遠端塔台使用 Searidge 的技術來觀看機場運作情況。
最初是用來取代雷達裝置
Searidge 最早將心力放在為昂貴的雷達系統提供較廉價的替代品，用於追蹤和辨識跑道及滑行道上的物體。該公司最早的產品使用傳統的電腦視覺演算法，在 CPU 上分析影片。它們當時可滿足系統的要求，但那已是十多年前的事。
從那時之後，影片的解析度及對即時智慧的需求皆快速增長。CPU 無法滿足這些需要使用大量資源的功能。
他說：「使用 GPU 技術，我們便能以更低的價格和更少的伺服器數量來提供這項服務。」
Searidge 在約兩年前改為採用 GPU，還加入了 NVIDIA 的 CUDA 函式庫、TensorRT 深度學習推論優化器和 Caffe 深度學習框架等深度學習工具。
後來機場開始不僅要求監看跑道和滑行道，還要求監看停機坪及登機門，Searidge 為此擴大了自家技術的能力。
該公司開始研究更先進的人工智慧技術，以納入更廣泛的業務規則，使它能偵測更多種類的物體，甚至能推論出這些物體何時可能會造成意外的延誤情況。
「我們還在試著要找出這項技術的限制。」Thurow 說。
Searidge Technologies 管制工作站。
使用綜合機場資料進行訓練
Searidge一直在運行著 NVIDIA Quadro P6000 GPU 的工作站上訓練其深度學習網路。該系統不斷從其服務的機場收集影像，以增加其訓練資料。訓練作業通常要五到七天，因此 Searidge 最近開始在使用 GPU 的 Google Cloud 雲端環境進行訓練，以加快訓練過程。
Searidge 在運行 Quadro P6000 GPU 的工作站上部署了自家技術，可以即時對20具高畫質攝影機所拍攝的影像，進行目標定位、分類和拼接影像的作業。而一旦在新機場進行部署時，便會對機場的24小時正常運作情況進行註釋，並且將這些資料跟二十國約三十餘個機場的客戶資料結合起來，因此該公司的演算法會不斷變得更完善。
Searidge 的人工智慧創新內容是建立在他們的「遠端塔台」平台之上。Thurow 說機場不會興建新的塔台或是整修舊塔台，而是改由地面設施執行空中交通管制作業，甚至考慮在機場外的地點進行管制。在遠端塔台加入人工智慧技術後，他們提供高水準的態勢感知及航管員支援服務。
他說某些小型機場也在考慮採用，讓一處遠端塔台能管理多個機場。
最近在匈牙利布達佩斯開設了首個歐盟認證的中型多跑道遠端塔台，使用 Searidge 的技術。所有塔台控制裝置都有在系統上進行訓練，最初用於應變措施、即時訓練和備援系統。到2020年時，HungaroControl 的目標是在布達佩斯運行一個全時遠端塔台。
最後，Thurow 覺得未來的人工智慧創新項目將產生出一個功能更完善的「人工智慧助理」，可以察覺出人類可能錯失的事物、預測情況和識別模式，以協助航管員執行各項任務。
「我希望在未來的五到十年內人工智慧助理會真正派上用場。」他說。