In Europa si progetta il futuro dell’aviazione con l’intelligenza artificiale, che sta trasformando questo settore, migliorando la sicurezza attraverso l’identificazione dei rischi in tempo reale e l’analisi di grandi quantità di dati da sensori e radar. Sistemi di avviso predittivo aiutano a prevenire incidenti, e la manutenzione predittiva i guasti degli aeromobili. Algoritmi avanzati ottimizzano le rotte di volo, riducendo tempi e consumo di carburante. Inoltre, l’AI supporta piloti e personale di terra nelle decisioni complesse e migliora la formazione con simulazioni realistiche, automatizzando anche processi come la pianificazione dei voli e la gestione del carico.
Quattro progetti di ricerca finanziati dalla Ue
Tutto questo è in fase di studio avanzato all’interno di quattro progetti di ricerca europei finanziati all’interno del programma SESAR3 Joint Undertaking, un partenariato pubblico-privato europeo istituito per accelerare attraverso la ricerca e l’innovazione la realizzazione del Digital European Sky. Alla guida di questi progetti c’è Deep Blue, azienda italiana attiva nel settore dell’aviazione e della gestione del traffico aereo, prima PMI in Italia per progetti di ricerca realizzati nei programmi Horizon.
“Deep Blue ha iniziato a lavorare sull’intelligenza artificiale quando gli algoritmi di Machine Learning si sono dimostrati utili per ottenere informazioni in tempo reale sul carico di lavoro dei controllori di volo e dei piloti – dichiara Stefano Bonelli, Head of Innovative Human Factors in Deep Blue. “Abbiamo da subito utilizzato l’innovazione per misurare la performance umana e per sviluppare team ibridi in cui esseri umani e assistenti digitali condividano compiti e responsabilità. Ancora oggi, in quanto esperti di fattori umani, ci concentriamo sul trovare dei modi per rendere queste squadre efficienti e sicure”.
Astra: un algoritmo per la gestione del traffico aereo
Astra è il primo di questi progetti, e vede al lavoro un team multidisciplinare composto da cinque partner provenienti da quattro diversi Paesi. Il consorzio include partner con competenze complementari, in una combinazione tra accademici, tecnici, ricercatori ed esperti in fattori umani. Grazie allo sviluppo di uno strumento innovativo basato sull’intelligenza artificiale, Astra mira a trasformare il modo in cui viene gestito il traffico aereo e a mitigare i punti critici di congestione.
Gli strumenti predittivi basati sull’AI sviluppati da Astra serviranno per trasformare il modo in cui vengono gestiti i flussi di traffico, per supportare i flow managers aumentando la loro capacità di predire problematiche (ad esempio un numero eccessivo di aerei previsti per un dato settore di spazio aereo), per migliorare la pianificazione del traffico e per creare un ecosistema dell’aviazione più efficiente e sostenibile.
Synthair: un passo avanti nella generazione di dati sintetici per l’aviazione
Il progetto SynthAIr, sostenuto da Sesar e Horizon Europe, rappresenta una pietra miliare nell’uso dell’intelligenza artificiale per generare dati sintetici nell’aviazione. Con l’industria aeronautica che affronta una crescente necessità di dati critici per sviluppare strumenti di AI, SynthAIr offre una soluzione innovativa. Al centro del progetto vi è lo Universal Time Series Generator (UTG), un modello in grado di apprendere da dataset temporali esistenti e generare nuovi dati sintetici. Questo approccio è cruciale poiché la disponibilità di dati reali, specialmente quelli relativi a eventi critici, è limitata.
Lo UTG può essere addestrato con dati di aeroporti specifici e utilizzato per simulare ambienti aeroportuali completamente nuovi, consentendo un addestramento più completo e robusto delle intelligenze artificiali. Il progetto non solo migliora la capacità di previsione e sicurezza delle operazioni di volo, ma facilita anche la manutenzione predittiva e l’ottimizzazione delle rotte di volo.
Trusty: intelligenza artificiale per le torri di controllo remoto
Il progetto Trusty punta a innovare la gestione del traffico aereo attraverso l’uso dell’intelligenza artificiale nelle Remote Digital Tower (RDT). Queste torri digitali permettono di gestire i flussi di traffico aeroportuale da remoto, utilizzando la trasmissione video per fornire agli operatori una supervisione visiva delle piste e delle vie di rullaggio, simile a quella offerta dalle torri di controllo convenzionali. Questo consente un miglioramento significativo dell’efficienza operativa e della sicurezza, oltre a incrementare la consapevolezza situazionale dei controllori.
Il progetto Trusty si distingue per il suo impegno nel migliorare la trasparenza e la spiegabilità (explainability) degli algoritmi di intelligenza artificiale, elementi cruciali per costruire la fiducia degli operatori nei nuovi strumenti tecnologici. L’AI viene integrata con tecniche avanzate di visualizzazione delle informazioni, come l’analisi visiva, il data-driven storytelling e l’immersive analytics, migliorando l’interazione uomo-macchina. Questo approccio consente agli operatori di massimizzare le proprie risorse cognitive, concentrandosi sulle attività dove la loro expertise è essenziale.
Coda: assistenti digitali adattivi per il controllo del traffico aereo
Il progetto Coda, focalizzato sull’incremento dell’efficienza, capacità e sicurezza nella gestione del traffico aereo, punta a migliorare la collaborazione tra esseri umani e intelligenza artificiale. Coda sviluppa un sistema che distribuisce dinamicamente le attività tra controllori del traffico aereo e assistenti digitali, basandosi sull’automazione adattiva. Il sistema monitora e prevede gli stati mentali degli operatori, ottimizzando il carico di lavoro, la consapevolezza della situazione e riducendo lo stress.
“In aviazione, la principale priorità è la sicurezza: il livello di attenzione ai possibili rischi e quindi il numero di controlli che è necessario superare per essere autorizzati a usare nuove tecnologie è molto alto e questo è uno dei motivi per cui l’aviazione è uno dei domini con il miglior safety-record”, conclude Bonelli.
In Coda, la PMI italiana Deep Blue coordina il progetto, occupandosi della parte di Human-AI teaming, della validazione del prototipo e dell’analisi dei risultati. Un contributo fondamentale anche per la roadmap tracciata da EASA per l’introduzione dell’AI in aviazione.
