Horizonte Europa: Investigación y validación industrial para la interoperabilidad y coordinación civil-militar

Resultados esperados

Se espera que los resultados del proyecto contribuyan a los siguientes resultados previstos.

• Medio ambiente. La IA permitirá optimizar las trayectorias de los aviones, reduciendo potencialmente la huella medioambiental de la aviación.
• Capacidad. La IA desempeñará un papel fundamental en la aviación/ATM para solucionar la escasez de capacidad del espacio aéreo, permitiendo una configuración dinámica del mismo y permitiendo una separación dinámica entre las aeronaves.
• Rentabilidad. La IA enriquecerá los conjuntos de datos de la aviación con nuevos tipos de datos, desbloqueando la cooperación aire-tierra mediante aplicaciones basadas en la IA, fomentando el intercambio de datos y creando una asociación inclusiva entre la aviación y la gestión del tráfico aéreo. Esto ayudará a los responsables de la toma de decisiones, a los pilotos, a los ATCOs y a otras partes interesadas, aportando beneficios en la eficiencia de costes al aumentar la productividad de los ATCOs (reduciendo la carga de trabajo y aumentando las capacidades de complejidad).
• Eficiencia operativa. Aumentar la previsibilidad será una función clave de la IA, ya que permitirá realizar predicciones y pronósticos de tráfico que impulsarán la puntualidad.
• La seguridad. La ciencia de la seguridad también tendrá que evolucionar para hacer frente a los retos de seguridad que plantea la introducción del ML. Los niveles actuales de seguridad se mantendrán, como mínimo, con esta tecnología.
• Seguridad. La IA permitirá mantener la ciberresistencia frente a las nuevas tecnologías y amenazas; el objetivo es mantener un alto nivel de seguridad.

Alcance

Para lograr los resultados esperados, deben abordarse todos o algunos de los siguientes aspectos.

• Entorno ATM de confianza impulsado por la IA. Se refiere al desarrollo de aplicaciones avanzadas de IA (por ejemplo, que soporten el nivel 4 de automatización) para su uso en tierra o en el aire, con especial atención a la demostración de nuevas metodologías para la validación y certificación de aplicaciones avanzadas de IA que garanticen su transparencia, solidez y estabilidad en todas las condiciones. Incluye aspectos como la explicabilidad, el aseguramiento del aprendizaje, los métodos formales, las pruebas, la concesión de licencias, la experiencia en servicio y el aseguramiento del aprendizaje en línea (necesidad de I+D: entorno ATM de confianza impulsado por la IA).
• IA para la aviación prescriptiva. Esto se refiere al desarrollo de soluciones y servicios digitales que aprovechan las tecnologías más avanzadas para demostrar cómo la IA puede utilizarse en un entorno altamente automatizado y crítico para la seguridad, con el fin de ofrecer beneficios de rendimiento sustanciales y verificables, al tiempo que se abordan plenamente las cuestiones de seguridad y se utilizan las habilidades humanas. También incluye, por ejemplo, la gestión de situaciones anormales. La IA/ML tiene un gran potencial para las predicciones/previsiones en circunstancias normales, pero será necesario evolucionar más si se quiere utilizar en la gestión de situaciones anormales: será necesario un enfoque prescriptivo para supervisar la realidad y especificar los precursores que indiquen posibles desviaciones de lo esperado. Esto abarca la explotación de los centros de datos de la aviación. Los desarrollos en este ámbito podrían incluir, por ejemplo, soluciones para la detección de situaciones anómalas y del comportamiento de las aeronaves (es decir, desviaciones de lo esperado); el ML, los big data y las técnicas de análisis predictivo permitirán analizar situaciones, predecir posibles trayectorias de las aeronaves y detectar aeronaves sospechosas (necesidad de I+D: IA para la aviación prescriptiva)
• Colaboración entre humanos e inteligencia artificial. Este elemento implicará el desarrollo de soluciones digitales que aprovechen las tecnologías más avanzadas para apoyar a los agentes de la aviación en un entorno altamente automatizado (nivel de automatización 4), garantizando al mismo tiempo que los seres humanos comprendan lo que están haciendo los sistemas y mantengan el nivel adecuado de conocimiento de la situación (necesidad de I+D: colaboración entre humanos e inteligencia artificial: asistentes digitales). Incluye, por ejemplo,:
  • aplicaciones avanzadas de IA para aerolíneas, proveedores de servicios de navegación aérea y gestores de aeropuertos en una serie de ámbitos como la gestión de flotas, la supervisión de infraestructuras, la sectorización y la planificación del personal;
  • aplicaciones avanzadas de IA para los reguladores, con nuevos indicadores de seguridad y protección que apoyan la detección (temprana) y la predicción de nuevos riesgos;
  • nuevos HMI para los ATCO (por ejemplo, realidad aumentada) y la capacidad de supervisar la carga de trabajo de los ATCO en tiempo real basada en la IA, así como nuevas habilidades y nuevos métodos de formación para apoyar estos nuevos sistemas conjuntos hombre-máquina.

Plazo

13 de Octubre de 2022

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