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World File Search System事故原因
开展调查，查找印尼境内发生的民用航空器事故原因
事故是一系列不良事件的结果。虽然各种航空法规已经缩小了事故发生的可能性，但现实中仍然会发生事故。而一般而言，航空事故的原因可以包括人为因素、飞机因素和天气因素，其中人为因素占航空事故原因的70%-80%。本论文采用的研究方法是法律规范和比较内经验描述分析。为了防止类似事故再次发生，提高飞行安全，需要统一航空事故的报告标准和比较，以便与国家或其他机构作出的航空事故报告进行分析和比较。在调查的早期，需要了解和理解航空事故分类的定义，以确定将要应用的调查实施形式。KNKT 调查程序采用基于国家和国际法规的指导方针进行。组织 KNKT 事故调查的唯一目的是找出影响事故发生的任何原因。此外，此次调查的结果可用于改善条件和安全措施，以防止未来因同样原因发生航空事故。而当整个调查结束时，KNKT 将发布最终报告，作为对印度尼西亚航空事故调查的一种问责形式
研究论文：识别事故原因以提高航空运输安全：提出一种深度学习方法
航空是一种复杂的运输系统，安全至关重要，因为飞机故障往往会造成人员伤亡。预防显然是航空运输安全的最佳策略。从过去的事故数据中学习以防止潜在事故的发生已被证明是一种成功的方法。为了防止潜在的安全隐患并制定有效的预防计划，航空安全专家从事故报告中确定主要因素和促成因素。然而，如今安全专家的审查过程已经变得非常昂贵。由于信息技术的加速发展以及商业和私人航空运输业的增长，事故报告的数量正在迅速增加。因此，应应用先进的文本挖掘算法来帮助航空安全专家促进事故数据提取过程。本文重点介绍如何构建基于深度学习的模型来识别事故报告中的因果因素。首先，我们使用来自航空安全报告系统 (ASRS) 的约 200,000 份合格事故报告准备用于训练、验证和测试的数据集。第十，我们采用开源自然语言模型作为基线，该模型经过大量维基百科文本训练，并根据事件报告中的文本对其进行微调，使其更适合我们的特定研究任务。最后，我们建立并训练基于注意力的长短期记忆 (LSTM) 模型，以识别每份事件报告中的主要因素和促成因素。我们提出的解决方案具有多标签功能，并且是自动化和可定制的，并且比现有研究中的传统机器学习方法更准确、适应性更强。深度学习算法在事件报告系统中的这种新应用可以有效提高航空安全。
加米施地区周围的危险道路
B23 高速公路，从加米施-帕滕基兴前往奥地利，位于格赖瑙-格里森之间，靠近“Oxenhuette”。冬季事故不仅是由于该地区缺乏阳光造成的，还由附近滑雪胜地的造雪机产生的雪引起。其他事故原因： - 超速行驶（2003 年 - 10 起事故 - 6 起因于超速行驶） B 23 号公路，OBERAU - ETTAL 之间 事故原因： - 在危险的 S 形弯道上打滑（由于新铺设了沥青路面，2003 年在 S 形弯道顶部仅发生 5 起事故） B 2 号公路，GARMISCH-KALTENBRUNN 之间，又称“SCHWABE KURVE”（2003 年 - 10 起事故） 事故原因： - 超速行驶 - 黑冰 - 雪和冰 B 2 号公路，MURNAU-SPATZENHAUSEN 之间 事故原因： - 超速行驶 2062 号街道，BAD KOHLGRUB - MURNAU 之间（2003 年发生 1 起死亡事故） 事故原因： - 超速行驶（现在大部分路段的限速为 70 公里）路）
附录 3 - 项目航空安全计划 - 国家公园管理局
（环境条件是那些无法由人为控制的条件。预测或已知的环境条件不是事故原因因素。例如，飞入预测的严重湍流造成的结构损坏不是事故原因因素。飞行员决定飞入预测或已知的严重湍流是一个原因因素。原因因素通常由人为控制，可以消除。管理人员必须意识到，他们的行为可能会鼓励飞行员超越现有能力进行操作。飞行员必须始终了解他们应在哪些环境条件下安全操作，并且是基于环境和安全考虑做出 GO/NO-GO 决定的最终权威）
基于HFACS的空中危险接近事故分析和启示
组织影响，从显性因素到隐性因素，阐释了事故发生的本质原因。本文基于HFACS模型，对日本一起临近空难案例进行了系统分析，建立了四层逻辑体系，找出了该案例航空事故原因中的人为因素，并根据相关分析提出了保障飞行安全的建议。案例分析表明，HFACS方法适用于分析各类航空事故，寻找事故发生的根本原因。
健康和使用情况监测系统工具包
• 信息记录器既可以被动使用（事故发生后），也可以主动使用（监控前兆事件和 SMS 所需的数据）。信息记录设备将使事故调查人员能够获得有关事故情况的重要信息，从而更好地了解事故原因和安全改进的潜力。主动使用记录器使操作员能够对单个飞机的飞行操作进行监督，并在不良习惯和 [标准操作程序 (SOP)] 不合规行为升级为事故之前发现并纠正这些不良习惯和不合规行为。（建议 # IN2）
人工智能，简单地定义就是模仿人类的智力或人类的行为。人工智能在我们日常生活中的出现变得更加明显。出现的问题是，我们的专利法是否足以将人工智能纳入其专利性标准。此外，另一个未解答的问题是如何处理人工智能对人类社会造成的伤害或损害的责任。需要回答的重要问题是谁应该对这种损害负责。
在调查涉及自动驾驶汽车的事故时，这个问题并不值得考虑。由于车辆将由计算机而非人类操作，事故重建专家将只关注产品本身，而车辆乘员的行为或不作为与确定事故原因无关。这将需要事故重建专家检查各种技术故障，例如用于控制自动驾驶汽车的软件和硬件。这将要求事故重建专家拥有机械工程和生物力学领域以外的专业知识，并且需要在计算机科学、数据分析和编程领域拥有额外的专业知识。
最终报告 - 航空安全网络
本报告第 1 节提供了与事故相关的准备工作，第 2 节解释了事实信息。第 3 节详细阐述了对民航总体潜在危险活动的管理，特别是关于这起事故的管理。第 4 节回顾了类似的事故，第 5 节对前面几节中提出的问题进行了分析。第 6 节陈述了结论，包括调查结果、事故原因和其他促成因素，最后，第 7 节列出了伊朗采取的安全行动以及对管理空域的国家、监督航空公司活动的国家、国际民航组织和欧洲民航组织的安全建议。
