เหตุใดการทดสอบในสถานการณ์ภัยพิบัตินอกเหนือจากการผลิตจึงมีความจำเป็นสำหรับการรักษาความปลอดภัยโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญ

การหยุดทำงานของ FAA ที่ไม่เคยมีมาก่อนซึ่งส่งผลให้เที่ยวบินในประเทศทั้งหมดถูกระงับ ทำให้ทุกคนถามคำถาม:

มันเกิดขึ้นได้อย่างไร?

ใครเป็นผู้รับผิดชอบ

เราจะป้องกันไม่ให้สิ่งที่คล้ายกันเกิดขึ้นอีกได้อย่างไร

การหยุดทำงานนี้ทำให้เราต้องแจ้งให้ทราบ โดยเน้นว่าแม้แต่ระบบที่เราพิจารณาว่าปลอดภัย เชื่อถือได้ และผ่านการตรวจสอบมากที่สุดก็อาจล้มเหลวได้

แม้ว่าการหยุดทำงานในลักษณะนี้ที่ไปถึงระดับการรับรู้ของสาธารณชนนั้นหาได้ยาก แต่เมื่อเกิดขึ้นในระบบที่มีความสำคัญต่อชีวิต อาจนำไปสู่ผลลัพธ์หายนะที่ส่งผลกระทบต่อความปลอดภัย ความมั่นคง และเศรษฐกิจ เราเห็นสิ่งนี้ในขณะนี้ด้วยการหยุดชะงักของการขนส่งและการแตกสาขาไปยังบริการเว็บ/แอพที่ล้นเกินซึ่งท่วมท้นไปด้วยผู้โดยสารหลายพันคนที่ต้องตะเกียกตะกายเพื่อไปยังจุดหมายปลายทาง

แม้ว่าการหยุดทำงานของ FAA ในวันนี้ถือเป็นความล้มเหลวของระบบ ซึ่งหมายความว่าโชคดีที่ไม่มีผู้เสียชีวิตอันเป็นผลมาจากความล้มเหลว และระบบจะปิดตัวลงอย่างมีประสิทธิภาพก่อนที่จะเกิดความเสียหายไปมากกว่านี้

นี่เป็นโชคดี แต่ไม่สนับสนุน

การทดสอบมักใช้ในการผลิตเพื่อตรวจหาข้อบกพร่อง เช่น การจำลองข้อผิดพลาดเป็นวิธีการ "ทำลาย" อุปกรณ์เทียมเพื่อดูว่าการทดสอบวินิจฉัยจะตรวจหาและแยกความล้มเหลวจากสาเหตุที่แท้จริงได้หรือไม่ เมื่อออกแบบซอฟต์แวร์ วิศวกรจะได้รับการสอนให้ออกแบบตามข้อกำหนดของสิ่งที่ควรทำหน้าที่ ใช้ความพยายามน้อยลงมากในการมองหาสถานการณ์ภัยพิบัติหรือ "พายุที่สมบูรณ์แบบ" ของเงื่อนไขที่ต้องเกิดขึ้นซึ่งนำไปสู่ความล้มเหลวของระบบ การคาดการณ์เงื่อนไขเหล่านี้สามารถช่วยเราในการสร้างกลไกเชิงรุกเพื่อตรวจจับและป้องกันความล้มเหลวเชิงรุก

ป้องกันการหยุดทำงานในอนาคตและความล้มเหลวของโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญอื่นๆ

ด้วยการขยายตัวของคลาวด์คอมพิวติ้งและโซลูชันปัญญาประดิษฐ์ ทำให้ตอนนี้เรามีพลังในการคำนวณที่มีประสิทธิภาพเพียงพอในการประเมินสถานการณ์การปฏิบัติงานนับล้านเพื่อตรวจหาว่ากรณีใดที่อาจส่งผลให้เกิดสถานการณ์ภัยพิบัติ

สำหรับ FAA ตอนนี้ควรสามารถวิเคราะห์เงื่อนไขและข้อมูลเชิงรุกจากสนามบินในประเทศทั้งหมด เครื่องบินบนท้องฟ้าและบนพื้นดิน ตลอดจนกำหนดการใช้งานในอนาคต การสื่อสารของหอควบคุมและโครงสร้างพื้นฐานที่เกี่ยวข้อง ผู้โดยสาร สภาพอากาศ และการรักษาความปลอดภัยเพื่อกำจัดสถานการณ์ที่อาจส่งผลให้ระบบล้มเหลว

หากมีใครพิจารณาถึงความซับซ้อนของการโต้ตอบและการพึ่งพาระหว่างกันของระบบนี้ ก็เป็นที่ชัดเจนว่ามันเป็นเรื่องที่น่ากลัวที่จะพิจารณาจุดล้มเหลวทั้งหมด

ปัญญาประดิษฐ์สามารถช่วยวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลนี้เพื่อค้นหารูปแบบและพฤติกรรมเชิงรุกที่อาจก่อให้เกิดความท้าทายต่อระบบ FAA

สิ่งนี้ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน เนื่องจากมีการใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อตรวจสอบรูปแบบทราฟฟิกได้ดีขึ้นเพื่อการจัดตารางเวลาและลอจิสติกส์ที่เหมาะสมที่สุด

เทคโนโลยีนี้ยังสามารถปรับใช้เป็นกลไกการป้องกันที่มีประสิทธิภาพเพื่อให้ตรวจจับการโจมตีทางไซเบอร์และ/หรือพฤติกรรมที่ผิดปกติในระบบได้ตั้งแต่เนิ่นๆ กุญแจสำคัญในการปรับใช้ระบบดังกล่าวอย่างมีประสิทธิภาพคือการแยกค่าผิดปกติและเงื่อนไขเฉพาะเหล่านั้น เพื่อให้ผู้เชี่ยวชาญของมนุษย์สามารถตรวจสอบได้

มีบทเรียนมากมายที่ต้องเรียนรู้จากการหยุดทำงานของ FAA และในที่สุดเราจะได้เห็นภาพที่ชัดเจนว่าเกิดอะไรขึ้น แต่สำหรับตอนนี้ เห็นได้ชัดว่าเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่ เช่น ปัญญาประดิษฐ์ ที่ช่วยให้ตรวจจับความล้มเหลวของระบบในเชิงรุกและความท้าทายอื่น ๆ ที่อาจเกิดขึ้นได้มีบทบาทสำคัญในการรักษาโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญของเราให้ก้าวไปข้างหน้า