En 2017, un Tesla superó al ingeniero de aviación Robin Hughes. Al saber que la innovadora empresa estaba probando vehículos autónomos, Hughes pensó para sí mismo, "Si los coches autónomos son viables en un entorno caótico, ¿podría serlo el control autónomo del tráfico aéreo en un entorno controlado?" Con una curiosidad insaciable, Hughes se propuso encontrar la respuesta.
Para acelerar de forma segura el flujo de tráfico en un espacio aéreo asignado, los controladores aéreos utilizan el radar para monitorizar la ubicación de las aeronaves y comunicarse con pilotos por radio. Para evitar colisiones, los controladores aplican normas de separación que garantizan que cada aeronave mantenga una cantidad mínima de espacio vacío a su alrededor. Los controladores aéreos tienen un trabajo altamente estresante con poco margen de error. A medida que ha ido aumentando la demanda de viajes aéreos, los controladores han tenido que gestionar una mayor capacidad de vuelos. Durante años, el sector de la aviación ha tratado de aumentar la eficiencia en la gestión del tráfico aéreo para aliviar la presión sobre los controladores y reducir los costes relacionados.
Como jefe de ingeniería de Luftfartsverket (LFV), un proveedor sueco de servicios de navegación aérea, Hughes tenía todo esto en mente, además de recuerdos de haber visto al ordenador IBM Watson derrotar a los mejores concursantes del concurso Jeopardy! Pensó: "Si IBM puede usar la IA para hacerlo, sin duda pueden ayudarme con esto". Unos meses más tarde, un equipo de IBM Garage™, un entorno para la transformación digital, estaba en las oficinas de LFV realizando talleres de descubrimiento técnico y arquitectura. A través de esos talleres, el equipo conjunto validó que el concepto de control autónomo del tráfico aéreo debería ser posible.
Mayor capacidad
La solución mantiene la separación en las simulaciones de control de tráfico aéreo en aproximadamente un 200% de la capacidad normal
Mayor potencia
En un solo segundo, la aplicación puede ejecutar cerca de 800 resoluciones alternativas de conflictos
Mientras que los ingenieros de LFV trabajaron en la financiación y la recopilación de datos, los expertos de IBM Garage de Copenhague (Dinamarca) incorporaron el equipo y desarrolladores de IBM Research para la plataforma de análisis IBM Streams. El equipo ampliado de LFV e IBM colaboró durante un IBM Enterprise Design Thinking Workshop™. Como la Metodología de IBM Garage pone el foco en el diseño centrado en el usuario, LFV incluyó dos controladores aéreos que proporcionaron información sobre factores como las limitaciones de la aeronave, la carga de combustible y la cooperación de los pilotos.
Con una visión sólida y un plan técnico, el equipo estaba listo para comenzar a desarrollar Advanced Autoplanner (AAP), una solución autónoma de control de tráfico aéreo impulsada por IA financiada por la Dirección General de Tráfico de Suecia. Pero llegó la COVID-19 y los países nórdicos quedaron bloqueados. La disrupción está en el ADN de la ágil Metodología de IBM Garage, por lo que el proyecto se mantuvo en marcha. Los miembros del equipo de Europa y EE. U.U. mantuvieron una cadencia regular de reuniones ágiles, repeticiones y llamadas de estado técnico, lo que permitió desarrollar con éxito el primer producto mínimo viable (MVP) de AAP.
Los estándares de aviación requieren cinco millas náuticas alrededor de cada aeronave en vuelo en todo momento. Al crear AAP, el equipo de LFV e IBM Garage incluyó un búfer que requería seis millas náuticas. Si los aviones están más cerca, se denomina "pérdida de separación" y, con el tiempo, puede provocar una colisión. AAP opera en dos fases, ya que supervisa un sector de espacio aéreo especificado. En primer lugar, una técnica de exploración espacial 3D basada en entramados rastrea y prevee continuamente las ubicaciones de las aeronaves en tiempo real. Si la aplicación determina que un avión sufrirá una pérdida de separación, podrá ejecutar casi 800 escenarios posibles (en un segundo) en los que se alterará ligeramente la dirección, la velocidad o la altitud de un avión. AAP analiza cómo la trayectoria de un escenario afectaría al espacio aéreo de todo el sector, como un tablero de ajedrez 3D, y luego identifica acciones seguras que eviten conflictos futuros.
En segundo lugar, la solución utiliza un enfoque basado en reglas para clasificar las acciones identificadas en la fase uno y envía la mejor opción al piloto. El piloto puede ejecutar la instrucción o comunicar que no es posible. Por ejemplo, si la instrucción es aumentar la altitud del avión en 1.000 pies y el piloto determina que esto no es factible, la aplicación proporcionará una instrucción alternativa, como ajustar el curso cinco grados al este. AAP también rastrea cuando el avión es seguro para reanudar su plan de vuelo original.
Sorprendentemente, la pandemia afectó positivamente a un aspecto vital del proyecto. Dado que LFV controla el tráfico aéreo civil y militar en Suecia, sus datos son muy seguros y, por tanto, inaccesibles fuera de sus instalaciones. Durante el confinamiento, el equipo ampliado ya no podía acceder in situ a los datos necesarios para construir el modelo de IA de la solución AAP. Forzados a replantearse el desarrollo de la IA, el grupo decidió diseñar un modelo de IA basado en la integración con un simulador de investigación de control del tráfico aéreo (NARSIM) del NLR (Laboratorio Nacional Holandés de Aviación y Aeroespacial).
Los expertos en datos crearon un modelo de IA determinista con un algoritmo personalizado en la plataforma de análisis IBM Streams y luego abrieron una conexión entre el simulador NARSIM e IBM Streams ejecutándose en IBM Cloud. Simularon el tráfico en el espacio aéreo determinado y, basándose en los resultados, siguieron perfeccionando el algoritmo e iterando el modelo de IA. Una base de datos IBM Db2 almacena datos para la aplicación IBM Streams y una base de datos IBM Cloudant almacena las instrucciones de la solución AAP para el controlador aéreo y el piloto.
LFV e IBM crearon conjuntamente el primer MVP de AAP en solo cuatro meses, lo que impresionó a Hughes. "Nadie me cree cuando les digo que hicimos esto en unas 17 semanas. Normalmente, nuestros tiempos de desarrollo están entre dos y cinco años".
La profundidad, amplitud y ritmo del trabajo completado es un testimonio de la dedicación de los miembros del equipo de LFV e IBM y la efectividad del método de IBM Garage. Hughes afirma: "IBM Garage ha sido una ruta directa y eficiente para configurar el proyecto, ejecutarlo y obtener acceso a las habilidades que residen en IBM". Estaba especialmente entusiasmado con la capacidad de la metodología para diseñar, probar y validar los componentes más arriesgados de la aplicación antes de pasar a los siguientes pasos.
La seguridad siempre será la prioridad del sector de la aviación. Entonces, si bien el desarrollo de conceptos innovadores como el control autónomo del tráfico aéreo es emocionante de ver en simuladores, la implementación en el mundo real llevará tiempo y evolucionará de manera gradual. Las futuras iteraciones de AAP tendrán en cuenta las condiciones meteorológicas y las zonas de exclusión aérea e incorporarán capacidades no deterministas de IA y aprendizaje automático. LFV también planea expandirse desde el espacio aéreo sueco a otras partes de Europa, y los grupos de trabajo europeos deseando involucrarse. AAP sigue ejecutando simulaciones con éxito a aproximadamente un 200% de la capacidad normal.
La solución está en camino para aliviar parte de la carga de los controladores aéreos y mejorar la eficiencia en los espacios aéreos. Dentro de unas décadas, la gestión automatizada del tráfico aéreo podría ser un estándar. Nos maravillaremos de lo estresante que fue en su día y de cómo la insaciable curiosidad de un ingeniero transformó un sector.
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Con sede en Norrköping (Suecia), LFV (enlace externo a ibm.com) proporciona control de tráfico aéreo y servicios asociados para la aviación civil y militar en Suecia. En situaciones normales (antes de la pandemia), los controladores aéreos de LFV gestionan aproximadamente 2.000 aeronaves diarias dentro del espacio aéreo sueco. LFV emplea a 1.100 personas y tiene una facturación anual de 3.100 millones de coronas suecas.
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Producido en los Estados Unidos de América, abril de 2022.
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