Nel 2017, una Tesla ha superato l'ingegnere aeronautico Robin Hughes. Sapendo che l’azienda innovativa stava testando veicoli a guida autonoma, Hughes pensò: “Se le auto a guida autonoma sono fattibili in un ambiente caotico, il controllo autonomo del traffico aereo potrebbe essere fattibile in un ambiente controllato?” Insaziabilmente curioso, Hughes si mise alla ricerca della risposta.
Per accelerare in sicurezza il flusso del traffico in uno spazio aereo assegnato, i controllori del traffico aereo utilizzano un radar per monitorare la posizione degli aerei e comunicare con i piloti via radio. Per prevenire le collisioni, i controllori applicano regole di separazione che garantiscono che ciascun aereo mantenga una quantità minima di spazio vuoto attorno a sé. I controllori del traffico aereo svolgono un lavoro altamente stressante con poco margine di errore. Poiché la domanda di viaggi aerei è in costante aumento, i controllori hanno dovuto gestire una maggiore capacità di voli. Per anni, l’industria aeronautica ha cercato di aumentare l’efficienza nella gestione del traffico aereo per alleviare la pressione sui controllori e ridurre i relativi costi.
In qualità di capo dell'ingegneria presso Luftfartsverket (LFV), un fornitore di servizi di navigazione aerea svedese, Hughes aveva in mente tutto questo, insieme ai ricordi di quando guardava il computer IBM Watson battere i migliori concorrenti nel quiz show Jeopardy!. Ha pensato: “Se IBM può utilizzare l’intelligenza artificiale per farlo, può sicuramente aiutarmi in questo”. Qualche mese dopo, un team dell'IBM Garage™, un framework per la trasformazione digitale, si trovava negli uffici di LFV per condurre workshop di scoperta tecnica e architettura. Attraverso questi workshop, il team congiunto ha confermato che il concetto di controllo autonomo del traffico aereo dovrebbe effettivamente essere possibile.
Maggiore capacità
La soluzione mantiene la separazione nelle simulazioni di controllo del traffico aereo a circa il 200% della capacità normale
Aumento della potenza
In un secondo, l'app può eseguire quasi 800 risoluzioni alternative dei conflitti
Mentre gli ingegneri di LFV lavoravano sui finanziamenti e sulla raccolta dei dati, gli esperti di IBM Garage dalla sede di Copenaghen, in Danimarca, hanno coinvolto il team IBM Research e gli sviluppatori per la piattaforma di analisi IBM Streams . Il team allargato di LFV e IBM ha collaborato durante un IBM Enterprise Design Thinking Workshop™. Poiché la metodologia IBM Garage si concentra sulla progettazione incentrata sull'utente, LFV ha incluso due controllori del traffico aereo che hanno fornito informazioni su fattori quali limitazioni dell'aeromobile, carico di carburante e cooperazione dei piloti.
Con una visione solida e un piano tecnico, il team era pronto a iniziare a sviluppare l'Advanced Autoplanner (AAP), una soluzione di controllo autonomo del traffico aereo basata sull'intelligenza artificiale finanziata dall'Amministrazione dei trasporti svedese. Tuttavia, con l'arrivo del COVID-19, i paesi nordici sono entrati in lockdown. Risollevarsi è nel DNA della metodologia agile IBM Garage, quindi il progetto è rimasto in carreggiata. I membri del team in Europa e negli Stati Uniti hanno mantenuto una cadenza regolare di incontri agili, simulazioni e chiamate di stato tecniche, che hanno portato al successo dello sviluppo del primo prodotto adatto minimo AAP (MVP).
Gli standard aeronautici richiedono sempre cinque miglia nautiche intorno a ciascun aereo in volo. Durante la costruzione dell'AAP, il team LFV e IBM Garage ha incluso un buffer, che richiedeva sei miglia nautiche. Se gli aerei non rispettano questa distanza, si parla di “perdita di separazione” che, nel tempo, può provocare una collisione. L'AAP opera in due fasi poiché supervisiona un settore dello spazio aereo specifico. Innanzitutto, una tecnica di esplorazione spaziale 3D basata su reticoli traccia e prevede continuamente le posizioni degli aerei in tempo reale. Se l'app determina che un piano subirà una perdita di separazione, è in grado di eseguire circa 800 possibili scenari in un secondo, modificando leggermente la direzione, la velocità o l'altitudine dell'aereo. L'AAP esamina come la traiettoria di uno scenario influirebbe sull'intero spazio aereo del settore, come una scacchiera in 3D, e quindi identifica azioni sicure che evitino conflitti futuri.
In secondo luogo, la soluzione utilizza un approccio basato su regole per classificare le azioni identificate nella prima fase e inviare la migliore opzione al pilota. Il pilota può eseguire l'istruzione o comunicare che non è possibile. Ad esempio, se l'istruzione è di aumentare l'altitudine dell'aereo di 1.000 piedi e il pilota stabilisce che ciò non è fattibile, l'app fornirà quindi un'istruzione alternativa, come regolare la rotta di cinque gradi est. AAP tiene traccia anche quando l'aereo è sicuro per riprendere il suo piano di volo originale.
Sorprendentemente, la pandemia ha avuto un impatto positivo su un aspetto vitale del progetto. Poiché la LFV controlla il traffico aereo civile e militare in Svezia, i suoi dati sono altamente sicuri e quindi inaccessibili fuori sede. Durante il blocco, al team esteso non è stato più consentito accedere in sede ai dati necessari per creare il modello di intelligenza artificiale della soluzione AAP. Costretto a ripensare lo sviluppo dell'AI, il gruppo ha deciso di costruire un modello AI basato sull'integrazione con un simulatore di ricerca sul controllo del traffico aereo (NARSIM) del NLR (Dutch National Aviation and Aerospace Laboratory).
I data scientist hanno creato un modello di IA deterministico con un algoritmo personalizzato sulla piattaforma di analisi IBM Streams e poi hanno aperto una connessione tra il simulatore NARSIM e IBM Streams eseguito su IBM Cloud. Il traffico è stato simulato attraverso lo spazio aereo determinato e, in base ai risultati, hanno continuato a perfezionare l’algoritmo e a ripetere il modello AI. Un database IBM Db2 archivia i dati per l'applicazione IBM Streams e un database IBM Cloudant archivia le istruzioni della soluzione AAP per il controller del traffico aereo e il pilota.
LFV e IBM hanno co-creato il primo AAP MVP in soli quattro mesi, cosa che ha impressionato Hughes. “Nessuno mi crede quando dico che l’abbiamo realizzato in circa 17 settimane. Di solito, i nostri tempi di sviluppo sono compresi tra i due e i cinque anni".
La profondità, la portata e il ritmo del lavoro completato testimoniano la dedizione dei membri del team LFV e IBM e l'efficacia dell'approccio IBM Garage. Hughes afferma: "IBM Garage è stato un percorso diretto ed efficiente per impostare il progetto, gestirlo e ottenere l'accesso alle competenze che risiedono in IBM". Era particolarmente entusiasta della capacità della metodologia di creare, testare e convalidare i componenti più rischiosi dell'applicazione prima di passare alle fasi successive.
La sicurezza sarà sempre la priorità del settore dell'aviazione. Quindi, mentre lo sviluppo di concetti innovativi come il controllo autonomo del traffico aereo è entusiasmante da vedere sui simulatori, l’implementazione nel mondo reale richiederà tempo e si evolverà in modo incrementale. Le future iterazioni dell'AAP terranno conto delle condizioni meteorologiche e delle zone di interdizione al volo e incorporeranno capacità non deterministiche di intelligenza artificiale e apprendimento automatico. Inoltre, LFV prevede di espandersi dallo spazio aereo svedese ad altre parti d'Europa, e i gruppi di lavoro europei sono ansiosi di essere coinvolti. AAP continua a eseguire simulazioni di successo a circa il 200% della capacità normale.
La soluzione è sulla buona strada per alleviare parte del carico sui controllori del traffico aereo e migliorare l’efficienza negli spazi aerei. D'ora in poi, la gestione automatica del traffico aereo potrebbe diventare uno standard. Ci stupiremo di quanto fosse stressante una volta e di come l'insaziabile curiosità di un ingegnere abbia trasformato un settore.
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Con sede a Norrköping, Svezia, LFV (link esterno a ibm.com) fornisce il controllo del traffico aereo e i servizi associati per l'aviazione civile e militare in Svezia. In situazioni normali (pre-pandemiche), i controllori del traffico aereo LFV gestiscono circa 2.000 aerei ogni giorno all'interno dello spazio aereo svedese. LFV impiega 1.100 persone e ha un fatturato annuo di 3,1 miliardi di SEK.
Legale
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Prodotto negli Stati Uniti d'America, aprile 2022.
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