Em 2017, um Tesla ultrapassou o engenheiro de aviação Robin Hughes. Sabendo que a empresa inovadora estava testando veículos autônomos, Hughes pensou consigo mesmo: “Se os carros autônomos são viáveis em um ambiente caótico, o controle de tráfego aéreo autônomo poderia ser viável em um ambiente controlado?” Insaciavelmente curioso, Hughes decidiu procurar a resposta.
Para agilizar com segurança o fluxo de tráfego em um espaço aéreo atribuído, os controladores de tráfego aéreo usam radar para monitorar a localização das aeronaves e se comunicar com pilotos por rádio. Para evitar colisões, os controladores impõem regras de separação que garantem que cada aeronave mantenha um mínimo de espaço vazio ao seu redor. Os controladores de tráfego aéreo têm um trabalho altamente estressante, com pouco espaço para erros. Como a demanda por viagens aéreas tem aumentado constantemente, os controladores tiveram que lidar com uma capacidade maior de voos. Durante anos, o setor da aviação procurou aumentar a eficiência na gestão de tráfego aéreo para aliviar a tensão sobre os controladores de tráfego aéreo e reduzir os custos relacionados.
Como chefe de engenharia da Luftfartsverket (LFV), provedor de serviços de navegação aérea sueco, Hughes tinha todas essas ideias na mente, junto com a lembrança de quando viu o computador IBM Watson derrotar os principais concorrentes no quiz show Jeopardy!. Pensou: "Se a IBM pode usar IA para fazer isso, certamente pode me ajudar com essa ideia." Alguns meses depois, uma equipe do IBM Garage™— uma estrutura para transformação digital — estava nos escritórios da LFV conduzindo workshops de descoberta técnica e de arquitetura. Nesses workshops, a equipe conjunta validou que o conceito de controle autônomo do tráfego aéreo deveria de fato ser possível.
Maior capacidade
A solução mantém a separação em simulações de controle de tráfego aéreo em aproximadamente 200% da capacidade normal
Maior potência
Em um único segundo, o aplicativo pode executar quase 800 resoluções alternativas de conflitos
Enquanto os engenheiros da LFV trabalhavam em financiamento e coleta de dados, os especialistas da IBM Garage da Copenhague, Dinamarca, reuniram a equipe e desenvolvedores da IBM Research para a plataforma de análise IBM Streams. A equipe ampliada da LFV e da IBM trabalhou durante um IBM Enterprise Design Thinking Workshop™. Como a metodologia da garagem IBM se concentra no design com foco no usuário, a LFV incluiu dois controladores de tráfego aéreo que forneceram informações sobre fatores como limitações de aeronaves, carga de combustível e cooperação piloto.
Com uma visão sólida e um plano técnico, a equipe estava pronta para começar a desenvolver o Advanced Autoplanner (AAP), uma solução de controle de tráfego aéreo autônomo orientada por IA financiada pela Administração Sueca de Transportes. Mas a COVID-19 chegou e os países nórdicos entraram em quarentena. A disrupção está no DNA da ágil IBM Garage Methodology, de modo que o projeto permaneceu no caminho certo. Os membros da equipe da Europa e dos EUA mantiveram uma cadência regular de reuniões rápidas ágeis, reproduções e chamadas de status técnico, levando ao desenvolvimento bem-sucedido do primeiro produto mínimo viável (MVP) do AAP.
Os padrões de aviação exigem cinco milhas náuticas constantes em torno de cada aeronave em voo. Ao construir o AAP, a equipe da LFV e da IBM Garage incluiu um buffer, exigindo seis milhas náuticas. Se os aviões ficarem mais próximos do que isso, isso é denominado "perda de separação", que com o passar do tempo pode resultar em colisão. O AAP opera em duas fases, pois supervisiona um setor de espaço aéreo específico. Primeiro, uma técnica de exploração espacial em 3D baseada em reticulados rastreia e prevê continuamente a localização das aeronaves em tempo real. Se o aplicativo determinar que um avião sofrerá uma perda de separação, poderá executar quase 800 cenários possíveis em um segundo sobre como alterar ligeiramente a direção, a velocidade ou a altitude do avião. O AAP analisa como a trajetória de um cenário afetaria todo o espaço aéreo do setor, como um tabuleiro de xadrez em 3D, e identifica ações seguras que evitam conflitos futuros.
Em segundo lugar, a solução usa uma abordagem baseada em regras para classificar as ações identificadas na fase um e enviar a melhor opção para o piloto. O piloto pode executar a instrução ou comunicar que não é possível. Por exemplo, se a instrução for para aumentar a altitude do avião em 1.000 pés e o piloto determinar que isso não é possível, o aplicativo fornecerá uma instrução alternativa, como ajustar o curso cinco graus a leste. O AAP também acompanha quando a aeronave pode retomar seu plano de voo original com segurança.
Surpreendentemente, a pandemia afetou positivamente um aspecto vital do projeto. Como a LFV controla o tráfego aéreo civil e militar na Suécia, seus dados são altamente seguros e, portanto, inacessíveis externamente. Durante a quarentena, a equipe estendida não tinha mais permissão para acessar no local os dados necessários para criar o modelo de IA da solução de AAP. Forçado a repensar o desenvolvimento de IA, o grupo decidiu construir um modelo de IA baseado na integração com o Simulador de Pesquisa de Controle de Tráfego Aéreo (NARSIM) do NLR (Laboratório Nacional de Aviação e Aeroespacial dos Países Baixos).
Os cientistas de dados criaram um modelo de IA determinístico com um algoritmo personalizado na plataforma de análise do IBM Streams e, em seguida, abriram uma conexão entre o simulador NARSIM e o IBM Streams rodando no IBM Cloud. Eles simularam o tráfego no espaço aéreo determinado e, com base nos resultados, continuaram refinando o algoritmo e iterando o modelo de IA. Um banco de dados IBM Db2 armazena dados para o aplicativo IBM Streams e um banco de dados IBM Cloudant armazena as instruções da solução AAP para o controlador e piloto de tráfego aéreo.
A LFV e a IBM cocriaram o primeiro MVP da AAP em apenas quatro meses, o que impressionou Hughes. “Ninguém acredita quando digo que fizemos isso em cerca de 17 semanas. Quero dizer, normalmente nossos tempos de desenvolvimento ficam entre dois e cinco anos.”
A profundidade, a amplitude e o ritmo do trabalho concluído são uma prova da dedicação dos membros da equipe da LFV e da IBM e da eficácia da abordagem do IBM Garage. Hughes afirma: "O IBM Garage tem sido uma rota direta e eficiente na configuração do projeto, na execução do projeto e na obtenção de acesso aos conjuntos de habilidades disponíveis na IBM." Ele estava especialmente animado com a possibilidade da metodologia de construir, testar e validar os componentes mais arriscados do aplicativo antes de passar para as próximas etapas.
Segurança será sempre a prioridade no setor da aviação. Assim, embora o desenvolvimento de conceitos inovadores, como controle autônomo de tráfego aéreo, seja empolgante para ver sobre simuladores, a implementação no mundo real levará tempo e evoluirá gradualmente. As iterações futuras do AAP levarão em conta as condições climáticas e as zonas de exclusão aérea e incorporarão IA não determinística e recursos de aprendizado de máquina. A LFV também pretende expandir do espaço aéreo sueco para outras partes da Europa, e os grupos de trabalho europeus estão ansiosos para se envolverem. O AAP continua executando simulações bem-sucedidas em aproximadamente 200% da capacidade normal.
A solução está no caminho certo para aliviar parte da carga sobre os controladores de tráfego aéreo e melhorar a eficiência em todos os espaços aéreos. Dentro de décadas, o gerenciamento automatizado do tráfego aéreo poderá ser o padrão. Ficaremos maravilhados com o quão estressante isso já foi e como a curiosidade insaciável de um engenheiro transformou um setor.
Quer transformar sua empresa? Fale com um especialista em IBM Garage.
Sediada em Norrköping, Suécia, a LFV (link fora de ibm.com) oferece controle de tráfego aéreo e serviços associados para aviação civil e militar na Suécia. Durante situações normais (pré-pandemia), os controladores de tráfego aéreo LFV da gerenciavam aproximadamente duas mil aeronaves diariamente dentro do espaço aéreo sueco. A LFV emprega 1.100 pessoas e tem uma rotatividade anual de SEK 3,1 bilhões.
Legal
© Copyright IBM Corporation 2022. IBM Corporation, IBM Garage, New Orchard Road, Armonk, NY 10504
Produzido nos Estados Unidos da América, abril de 2022.
IBM, o logotipo IBM, ibm.com, Cloudant, Db2, Enterprise Design Thinking, IBM Cloud, IBM Garage, IBM Research e IBM Watson são marcas comerciais da International Business Machines Corp., registradas em diversas jurisdições em todo o mundo. Outros nomes de produtos e serviços podem ser marcas comerciais da IBM ou de outras empresas. Há uma lista atualizada de marcas comerciais da IBM disponível na Web em ibm.com/trademark.
Este documento é atual na data de sua publicação inicial, podendo ser alterado pela IBM a qualquer momento. Nem todas as ofertas estão disponíveis em todos os países em que a IBM opera.
Os dados de desempenho e exemplos de clientes citados são apresentados apenas para fins ilustrativos. Os resultados reais de desempenho podem variar de acordo com configurações e condições operacionais específicas. AS INFORMAÇÕES CONTIDAS NESTE DOCUMENTO SÃO FORNECIDAS NO ESTADO EM QUE SEM ENCONTRAM, SEM QUALQUER GARANTIA, EXPRESSA OU IMPLÍCITA, INCLUINDO SEM QUAISQUER GARANTIAS DE COMERCIALIZAÇÃO, ADEQUAÇÃO A DETERMINADO FIM E QUALQUER GARANTIA OU CONDIÇÃO DE NÃO INFRAÇÃO. Os produtos IBM têm garantia de acordo com os termos e condições dos contratos sob os quais são fornecidos.