当 LFV 工程师致力于融资和数据收集时，来自丹麦哥本哈根的 IBM Garage 专家吸引了IBM Research团队和 IBM Streams 分析平台的开发人员。扩大后的 LFV 和 IBM 团队在 IBM Enterprise Design Thinking Workshop™ 期间进行了合作。由于 IBM Garage Methodology 注重以用户为中心的设计，因此 LFV 包括两名空中交通管制员，他们提供有关飞机限制、燃油负载和飞行员合作等因素的见解。

凭借坚实的愿景和技术计划，该团队已准备好开始开发高级自动规划器（AAP），这是一款由瑞典交通管理局资助的人工智能驱动的自动空中交通管制解决方案。但是 COVID-19 来袭，北欧国家进入封锁状态。颠覆性是敏捷 IBM Garage Methodology 的 DNA，因此该项目仍保持在正轨上。欧洲和美国的团队成员保持着敏捷的站立会议、回放和技术状态电话会议的固定节奏，从而成功开发了第一个 AAP 最简化可实施产品 (MVP)。

航空标准要求每架飞行中的飞机始终保持五海里。在构建 AAP 时，LFV 和 IBM Garage 团队添加了一个缓冲区，需要 6 海里。如果飞机距离比这更近，则称为“失去分离”，随着时间的推移，可能会导致碰撞。AAP分两个阶段运作，负责监督特定的空域区域。首先，基于点阵的 3D 空间探索技术持续实时跟踪和预测飞机位置。如果该应用程序确定飞机将失去分离，它能够在一秒钟内运行近 800 种可能的场景，稍微改变飞机的方向、速度或高度。AAP 会像 3D 棋盘一样研究场景的轨迹将如何影响整个区域的空域，然后确定避免未来冲突的安全行动。

其次，该解决方案使用基于规则的方法对第一阶段确定的操作进行排名，并将最佳选项发送给飞行员。飞行员可以执行指令，也可以告知无法执行。例如，如果指令是将飞机的高度增加 1,000 英尺，而飞行员确定这不可行，则应用程序将提供替代指令，例如向东调整航向 5 度。AAP还跟踪飞机何时可以安全恢复其原始飞行计划。

令人惊讶的是，流行性疾病对该项目的一个重要方面产生了积极影响。由于 LFV 控制着瑞典的民用和军用空中交通，因此其数据高度安全，因此无法在异地访问。在封锁期间，扩展团队不再被允许在现场访问构建 AAP 解决方案的 AI 模型所需的数据。该小组被迫重新思考人工智能的发展，决定建立一个基于与 NLR（荷兰国家航空航天实验室）空中交通管制研究模拟器（NARSIM）集成的人工智能模型。

数据科学家在 IBM Streams 分析平台上使用自定义算法构建了确定性 AI 模型，然后在 NARSIM 模拟器和 IBM Cloud上运行的 IBM Streams 之间建立了连接。他们模拟了确定空域的交通情况，并根据输出继续完善算法并迭代人工智能模型。IBM Db2 数据库为 IBM Streams 应用程序存储数据， IBM Cloudant 数据库为空中交通控制员和飞行员存储 AAP 解决方案的指令。

LFV （链接位于 ibm.com 外部）总部位于瑞典诺尔雪平，为瑞典的民用和军用航空提供空中交通管制和相关服务。在正常情况下（流行性疾病前），LFV 空中交通管制员每天在瑞典领空管理大约 2,000 架飞机。 LFV 拥有 1,100 名员工，年营业额达 31 亿瑞典克朗。