為建置我國民航安全資訊平台，已有效利用龐大飛航安全相關資訊，交通部民用航空局與國立成功大學民航所合作，評估建置平台之可行性與預期準備工作。本期接續計畫期中研究內容，加入探討當前各國際民航組織及國家對於人工智慧(Artificial Intelligence, AI)及大數據應用於民用航空安全層面之發展，統整歐洲、美國及其他國家目前之發展狀況及可應用之建議，同時藉由介紹當今 AI 及大數據應用於航空安全評估層面之研究及應用方向，發覺可應用於飛航安全之方法，；接續期中針對廣播式自動相關監視(Automatic Dependence Surveillance Broadcast,ADS-B)公開飛航數據之研究，擴大研究數據，蒐集香港國際機場及成田國際機場之國籍與外籍航班飛航數據，以大數據及數據科學方法進行飛航風險評估分析目標機場降落階段狀況，比較國籍與外籍航空於此些國際機場之降落風險並推測差異及潛在因素。最後加入機器學習方法，針對於前述機場就航班不穩定因素進行辨識，從而瞭解影響航班不穩定之肇因，便利驗證異常事件航班資料與分析結果之一致性。關鍵字：AI、大數據、ADS-B