Deep Blue rivoluziona l’aviazione: ecco come l’IA sta cambiando i cieli europei

Negli ultimi dieci anni, Deep Blue, un’azienda italiana leader nella ricerca e innovazione, ha lavorato incessantemente per integrare e potenziare l’intelligenza artificiale (IA) nel settore dell’aviazione. Stefano Bonelli, Head of Innovative Human Factors di Deep Blue, ha raccontato: “Deep Blue ha iniziato a lavorare sull’intelligenza artificiale con algoritmi di Machine Learning che si sono dimostrati utili per ottenere informazioni in tempo reale sul carico di lavoro di controllori di volo e piloti. Abbiamo utilizzato l’innovazione per misurare la performance umana e sviluppare team ibridi di esseri umani e assistenti digitali che condividano compiti e responsabilità. Oggi, come esperti di Fattori Umani, ci concentriamo su modi per rendere le squadre più efficienti e sicure”.

L’intelligenza artificiale può supportare molti aspetti dell’aviazione. Può migliorare la sicurezza, identificando rischi in tempo reale, analizzando dati da sensori, radar e sistemi con un livello di analisi e velocità superiori agli strumenti tradizionali. Può aiutare a prevedere e prevenire incidenti attraverso sistemi di avviso. Viene utilizzata per la manutenzione predittiva, prevedendo possibili guasti e problemi degli aeromobili. Gli algoritmi possono analizzare dati meteorologici, traffico aereo e altre variabili per ottimizzare le rotte di volo, riducendo i tempi di viaggio e il consumo di carburante. L’IA può fornire supporto ai piloti e al personale di terra nell’analisi dei dati e nella presa di decisioni complesse, durante situazioni di emergenza e nell’ottimizzazione delle operazioni di volo. Nell’ambito della formazione e simulazione, l’IA può essere utilizzata per addestrare piloti, controllori del traffico aereo e personale di manutenzione in scenari realistici e complessi, migliorando l’efficacia della formazione. Inoltre, l’IA può automatizzare processi di pianificazione dei voli e gestione del carico, supportando i controllori nel controllo del traffico aereo.

Progetti di Ricerca Europei

Deep Blue sta affrontando questi temi attraverso quattro progetti di ricerca europei che stanno compiendo progressi significativi.

*Astra è un progetto finanziato da Sesar 3 Joint Undertaking, che vede un team multidisciplinare composto da cinque partner provenienti da quattro paesi: Malta, Spagna, Italia e Svizzera. Il consorzio include istituzioni accademiche, fornitori di servizi di navigazione aerea, sviluppatori di software e Deep Blue. Grazie allo sviluppo di uno strumento innovativo basato sull’intelligenza artificiale, Astra mira a trasformare il traffico aereo e mitigare i punti critici di congestione. Deep Blue si occupa del disegno sperimentale e delle azioni di disseminazione e comunicazione. Gli strumenti predittivi basati sull’IA sviluppati da Astra trasformeranno i flussi di traffico, supportando i flow managers e aumentando la capacità di predire problematiche legate a un numero eccessivo di aerei, migliorando la pianificazione del traffico e creando un ecosistema dell’aviazione efficiente e sostenibile.

SynthAIr (Synthetic Data Generation for ATM Systems) è un progetto finanziato da Sesar e Horizon Europe, una pietra miliare per un nuovo percorso per l’uso di strumenti basati sull’intelligenza artificiale per la generazione di dati sintetici in aviazione. Con l’avanzamento rapido delle tecnologie dell’IA, l’industria dell’aviazione si trova in un momento critico in cui la disponibilità dei dati pone sfide allo sviluppo di nuovi strumenti basati sull’IA, in particolare relativi ai dati critici per la sicurezza. Per addestrare le intelligenze artificiali è necessaria una grande quantità di dati, che non sono sufficientemente disponibili, soprattutto quelli relativi a eventi critici. SynthAIr è pronto per affrontare questo problema urgente con un approccio innovativo. Al centro del progetto c’è il concetto di Universal Time Series Generator (UTG): un modello progettato per apprendere da più dataset di serie temporali e generare dati sintetici per nuovi dataset non visti. Nel settore dell’aviazione, l’UTG può essere addestrato sui dati di aeroporti specifici e utilizzato per generare dati sintetici per ambienti aeroportuali nuovi. Deep Blue si occupa della valutazione degli effetti dei metodi sviluppati e dei modelli di previsione sulle prestazioni delle operazioni di trasporto aereo e del coordinamento delle azioni di comunicazione tra i partner europei.

Trusty, finanziato da Sesar 3 Joint Undertaking, mira a implementare l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nelle Remote Digital Tower (RDT). Trusty opera nella gestione del traffico aereo per un uso maggiore dell’intelligenza artificiale, focalizzandosi sul miglioramento della trasparenza e dell’explainability del comportamento dell’IA, soluzioni chiare e comprensibili per gli operatori, migliorando la fiducia (trust) nei nuovi strumenti. Le RDT offrono la possibilità di gestire i flussi di traffico negli aeroporti da remoto: le torri di controllo convenzionali ospitano operatori per la supervisione visiva diretta delle piste e delle vie di rullaggio, mentre le RDT sfruttano la trasmissione video per fornire informazioni. Questo progresso consente la fornitura di servizi di traffico aereo aeroportuale da qualsiasi luogo, promettendo miglioramenti nell’efficienza operativa, nella sicurezza e nella consapevolezza della situazione per i controllori. Il progetto incorpora tecniche di visualizzazione delle informazioni, visual analytics, data-driven storytelling e immersive analytics per le interazioni tra l’essere umano e la macchina. L’ambizione è consentire ai lavoratori di preservare e massimizzare le risorse cognitive per utilizzarle nelle attività essenziali. Disporre di algoritmi trasparenti, affidabili e “spiegabili” può fare una forte differenza nella loro implementazione. Deep Blue si occuperà di testare gli algoritmi sviluppati da Trusty e di eseguire l’analisi dei risultati attraverso la stesura di un “Rapporto di Validazione” (Validation Report) per trarre conclusioni sulla fattibilità operativa e sui benefici delle soluzioni proposte. Inoltre, stilerà linee guida per valutare l’affidabilità delle decisioni basate sull’intelligenza artificiale nelle remote digital towers.

Coda (COntroller adaptive Digital Assistant) è un progetto che mira ad aumentare l’efficienza, la capacità e la sicurezza della gestione del traffico aereo, attraverso il potenziamento della collaborazione tra l’essere umano e l’intelligenza artificiale e lo sviluppo di un sistema in cui le attività vengono eseguite in modo collaborativo da team ibridi, affidate in modo dinamico secondo i principi dell’automazione adattiva. Gli aspetti del progetto includono il monitoraggio e la previsione degli stati mentali e dei compiti dei controllori del traffico aereo, la definizione di strategie per mantenere gli operatori in uno stato ottimale di carico di lavoro, affaticamento, consapevolezza della situazione e stress. L’obiettivo è favorire l’efficienza complessiva del sistema congiunto di lavoro tra umani e automazione. Coda svilupperà un prototipo di sistema per anticipare e prevenire problemi di prestazione umana, per guidare l’assegnazione dei compiti tra controllori del traffico aereo e assistenti digitali. Il progetto è coordinato da Deep Blue, che si occupa di Human-AI teaming, validazione del prototipo e generazione dei risultati finali.

Progetti Futuri e Sfide

Deep Blue continua a guidare l’innovazione con nuovi progetti come Astair e Hucan. Astair (Auto-Steer Taxi at AIRport) promette un salto nelle operazioni aeroportuali di terra attraverso l’utilizzo dell’automazione avanzata e dell’intelligenza artificiale. Il progetto mira a progettare uno strumento di supporto per gli aeroporti, che supervisionerà le operazioni di terra automatizzate, portando un nuovo livello di efficienza e sostenibilità nel settore dell’aviazione. Il progetto prevede l’utilizzo dell’intelligenza artificiale per supportare la gestione del traffico aeroportuale di terra, fornendo autorizzazioni ai velivoli sui piazzali e sulle vie di rullaggio e gestendo flotte di rimorchiatori autonomi per migliorare l’utilizzo della capacità di terra. L’automazione sarà in prima linea, ma il ruolo degli operatori umani rimarrà centrale per supervisionare le operazioni e intervenire quando necessario. La chiave dell’approccio di Astair è nell’ottimizzazione della collaborazione tra operatori umani e intelligenza artificiale, adattando i sistemi intelligenti al modus operandi dei controllori del traffico aereo e dei piloti, garantendo coerenza logica tra controllo manuale e automatizzato. L’iniziativa introdurrà strumenti interattivi e algoritmi di IA che sfruttano l’esperienza degli operatori per controllare e interagire con l’automazione a vari livelli, garantendo che non sostituiscano l’intervento umano, ma che l’automazione collabori, impari e si adatti.

Hucan (Holistic Unified Certification Approach for Novel systems based on advanced automation) è incentrato sulla gestione delle sfide legali e normative legate alla crescente integrazione dell’automazione e dell’intelligenza artificiale nella gestione del traffico aereo (ATM). Il progetto mira a stabilire nuovi standard per i processi di trasparenza, certificazione e approvazione, garantendo sicurezza ed efficienza nel settore dell’aviazione. Nei prossimi mesi, Hucan effettuerà un’analisi parallela dei differenti approcci alla certificazione e delle caratteristiche tecniche e operative delle tecnologie basate sull’intelligenza artificiale, che potrebbero impattare gli attuali processi di certificazione dedicati. Si concentrerà su casi studio specifici di nuove soluzioni tecnologiche per l’uso dinamico dello spazio aereo nelle aree terminali e a quote di crociera, nonché per i veicoli aerei urbani. I casi studio alimenteranno e convalideranno la ricerca teorica, la progettazione e l’approvazione delle linee guida per il design del progetto. Nei prossimi due anni, Hucan svilupperà un nuovo approccio di certificazione olistico su misura per i sistemi ATM in volo e a terra, abilitati all’intelligenza artificiale, e svilupperà linee guida dedicate per la progettazione dei sistemi.

Bullet Executive Summary

L’introduzione dell’intelligenza artificiale nel settore dell’aviazione rappresenta una rivoluzione senza precedenti, con un impatto significativo su sicurezza, efficienza e sostenibilità. Deep Blue, con la sua esperienza ventennale, sta guidando questa trasformazione attraverso progetti innovativi che mirano a migliorare la gestione del traffico aereo, generare dati sintetici, implementare Remote Digital Towers e sviluppare team ibridi di esseri umani e assistenti digitali. La collaborazione tra enti di sicurezza, industrie e ricerca è essenziale per garantire che l’IA possa portare a una maggiore efficienza operativa, miglioramenti nella sicurezza e nell’affidabilità, e una migliore esperienza per passeggeri e operatori nel settore dell’aviazione.

Nozione base di intelligenza artificiale correlata al tema: L’intelligenza artificiale può analizzare grandi quantità di dati in tempo reale, identificando pattern e anomalie che possono indicare potenziali rischi o opportunità di ottimizzazione. Questo è particolarmente utile nel settore dell’aviazione, dove la sicurezza e l’efficienza sono di primaria importanza.

Nozione avanzata di intelligenza artificiale applicabile al tema:* L’Explainable AI (XAI) è un campo emergente che mira a rendere i modelli di intelligenza artificiale più trasparenti e comprensibili per gli esseri umani. Questo è cruciale in settori come l’aviazione, dove gli operatori devono essere in grado di comprendere e fidarsi delle decisioni prese dagli algoritmi di IA, specialmente in situazioni critiche.

In conclusione, l’adozione dell’intelligenza artificiale nell’aviazione non è solo una questione di tecnologia, ma anche di fiducia e collaborazione tra esseri umani e macchine. La strada verso un’aviazione più sicura ed efficiente è tracciata da progetti come quelli di Deep Blue, che pongono l’accento sulla trasparenza, l’affidabilità e la collaborazione uomo-macchina.