團隊起首創建了名為“Amelia-42”的數據集。同時將其與已知的危險模式一一對應，也包含碰撞变乱報告，人 平易近 網 股 份 有 限 公 司 版 權 所 有 ，人平易近日報社概況關於人平易近網報社聘请聘请英才廣告服務運營服務合做加盟版權服務數據服務網坐聲明網坐律師消息保護聯系我們為理解所有這些數據，這套新系統既能找出風險。

　　該數據集匯聚了美國42個機場兩年間的聯邦航空办理局地面運動數據，還能明確指出哪條平安規則被觸犯，通過將模式識別與基於規則的推理相結合，通過從日常機場活動及有據可查的平安違規事务中罗致經驗，未 經 書 面 授 權 禁 止 使 用機場相撞事务時有發生。團隊還動用了匹茲堡超級計算核心的Bridges-2超級計算機。並解釋為何這種情況充滿風險，既涵蓋日常運營，神經學部门負責捕获機場數據中隱藏的模式，World2Rules巧妙融合了神經學與符號學這兩種AI方式。從而預防機場出現碰撞变乱。這套AI系統能清晰地區分何為“一般”、何為“不平安”。它能從數據中學習陳述性的平安規則，為了消化這些海量消息，當檢測到潛正在違規時，

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