@ Scorpion-delta,
1. Это не я, это Тесла сознательно совместила испытания с эксплуатацией. Такой метод сейчас во многих областях получает широкое распространение, где есть возможность иметь постоянное мобильное интернет подключение. В автопроме можно, т.к. дороги почти на 100% покрыты мобильной сетью. В авиации - нет.
Я довольно хорошо знаю эту тему, т.к. работаю непосредственно рядом с людьми, которые занимаются автомобильным софтом, и хожу с ними обедать 🙂
2. Вас вдохновляют авиационные стандарты, потому что вы их знаете. Почитайте для интереса современные стандарты автопрома и методики испытаний. Или стандарты в любой другой отрасли, где требования завязаны на риск для жизни людей.
3. Любое программное обеспечение "алгоритмическое", других не бывает. У нейросетки тоже алгоритм. И ошибки и непритные особенности тоже бывают у любого ПО, причем чем оно сложнее - тем больше ошибок. Вопрос сертификации системы машинного зрения для визуальной посадки - это только вопрос суммы денег, которую согласен потратить на сертификацию производитель.
Рынок самолетов, которые регулярно совершают визуальные заходы, имеют автопилот и Auto Throttle, и владельцы которых согласны потратить деньги на такую систему, просто мизерный. Ну вряд ли больше 10 000 самолетов во всем мире таких.
Не окупится сертификация.
А чисто технически - задача простая: надо классифицировать один единственный тип объекта (ВПП со стандартной разметкой) на фоне остальных объектов, которые классифицировать не надо. Это примерно в 1000 раз дешевле, чем обучить нейросетку автомобильного зрения, которая должна классифицировать сотни и тысячи разных объектов (машины, экскаваторы, велосипеды, люди, ишаки, слоны, кенгуру, ....).
И, например, она должна отличать велосипед, едущий по дороге, от велосипеда, стоящего на крыше машины- и это только один из тысячи вариантов.
А для самолета все это не нужно.
