El proyecto AISA, en el que participan investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid, ha concluido sus experimentos para conocer cómo los controladores de tráfico aéreo podrían cooperar con la inteligencia artificial. Aunque ha sido menos visible en los últimos años, debido al menor tráfico aéreo a causa de la pandemia mundial del Covid-19, existe un problema de capacidad en el sistema europeo de gestión del tráfico aéreo, especialmente en el ámbito del control de tráfico aéreo.
La digitalización y las soluciones de automatización son fundamentales para resolver este problema. El uso de la inteligencia artificial (IA) es cada vez más común dentro de la automatización y el control del tráfico aéreo no puede ser una excepción. Uno de los proyectos que apuntan a la futura aplicación de la IA en el control del tráfico aéreo es AISA: AI Situational Awareness Foundation for Advancing Automation. El objetivo no es, obviamente, sustituir al ser humano, sino todo lo contrario: garantizar que los controladores aéreos obtengan más y mejor información para realizar su trabajo.
El proyecto, financiado por SESAR, ha explorado la construcción de un sistema inteligente y consciente de la situación, impulsado por la IA, en lugar de herramientas aisladas como los sistemas de detección de conflictos o predicción de la trayectoria. AISA ha evaluado si se puede desarrollar un sistema inteligente que adquiera la misma consciencia situacional que el controlador de tráfico aéreo (ATCO), y si el hecho de compartir la misma conciencia situacional de equipo entre los ATCO y la IA, les permite llegar a las mismas conclusiones cuando se enfrentan a la situación de tráfico aéreo, así como ser capaces de alcanzar un similar razonamiento para la toma de decisiones.
Experimentos realizados
Para explorar la idea del proyecto, se llevaron a cabo varios experimentos en colaboración con la Universidad de Ciencias Aplicadas de Zúrich, Skyguide (proveedor de servicios de navegación aérea de Suiza) y la Universidad de Zagreb.
Se realizó un primer experimento en noviembre de 2021 con 20 controladores aéreos con licencia. El objetivo era evaluar la conciencia de la situación de cada uno de los ATCO y, posteriormente, compararla con la conciencia de la situación artificial. Se utilizaron varios métodos para medir la conciencia de la situación de los ATCO: calificación subjetiva, análisis de la mirada mediante seguimiento ocular y medición implícita del rendimiento.
En enero de 2022 se realizó un segundo experimento. Los resultados del sistema de conciencia de la situación de la IA se tradujeron en entradas orales y se dieron a 16 controladores de tráfico aéreo con licencia. En uno de los escenarios, los participantes pudieron interactuar libremente con los pilotos (condición interactiva); en el resto de los escenarios, los controladores aéreos observaron y ejecutaron las acciones que se registraron previamente en el experimento 1 (condición «sólo observar»). Se pidió a los controladores aéreos que juzgaran la utilidad de las entradas de conocimiento de la situación de la IA y que dieran su opinión sobre su experiencia al interactuar con la herramienta basada en la IA.
Para cuantificar adecuadamente la precisión y la funcionalidad de las estimaciones y predicciones del sistema de conocimiento de la situación de la IA en la fase de implementación del proyecto, se realizaron más simulaciones en abril de 2022. Basándose en los datos recogidos en el experimento inicial, se volvieron a calcular las estimaciones y predicciones del sistema de conciencia de la situación de la máquina.
Participación de la UPM
El proyecto AISA ha estado coordinado por la Facultad de Ciencias del Transporte y del Tráfico de la Universidad de Zagreb y el consorcio europeo participante lo conforman otras cuatro universidades: la Universidad Johaness Kepler de Linz, la Universidad Técnica Braunschweig, la Universidad de Ciencias Aplicadas de Zurich, y la Universidad Politécnica de Madrid (UPM); el proveedor de servicios de navegación aérea Skyguide y la pyme Slot Consulting. Estas investigaciones están financiadas por SESAR Joint Undertaking, dentro del programa Horizontes de la UE 2020.
La participación de la UPM se ha realizado a través del Grupo de Investigación en Navegación Aérea (GINA), que ha participado en dos paquetes de trabajo. El primero de ellos ha consistido en diseñar una herramienta utilizando técnicas de machine learning para identificar pérdidas de separación en el espacio aéreo. El segundo, en paralelo a los experimentos, una evaluación de riesgos sobre ese futuro sistema AISA.
“Se trata de un análisis de seguridad mediante la identificación de peligros, el análisis de los mismos y sus riesgos (basados en la probabilidad y la gravedad) y la aportación de medidas de mitigación ante la introducción de la inteligencia artificial junto a los controladores de tráfico aéreo”, sostienen los investigadores de la UPM.
Durante los dos años y medio de duración del proyecto, se han incorporado al mismo varios alumnos de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Aeronáutica y del Espacio (ETSIAE), a través de prácticas curriculares y extracurriculares. “Este proyecto ha permitido acercar a los estudiantes a las líneas de investigación tanto de GINA como del departamento de Sistemas Aeroespaciales, Transporte Aéreo y Aeropuertos (SATAA) y, dar a alumnos en los últimos años de grado y máster, la oportunidad de trabajar en un campo relacionado con su ámbito de estudio”, explican desde GINA.
