Come sta rivoluzionando l’intelligenza artificiale il futuro dell’aviazione?

L’intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando il settore dell’aviazione, migliorando l’efficienza operativa e la sicurezza. Un esempio emblematico è l’uso dell’IA da parte dei piloti dell’Alaska Airlines, che lo scorso 5 gennaio hanno utilizzato sistemi di intelligenza artificiale per pianificare una rotta di ritorno all’aeroporto di Portland, nell’Oregon, dopo lo scoppio di un pannello su un Boeing 737 Max. Questi sistemi, installati sugli aerei della compagnia dal 2021, esaminano le condizioni meteorologiche, gli spazi aerei e i piani di volo per suggerire il percorso più efficiente, aiutando i piloti a mantenere i nervi saldi in situazioni di emergenza totale.

L’intelligenza artificiale è salita a bordo degli aerei commerciali e militari da qualche anno, e le compagnie aeree la stanno utilizzando per risparmiare carburante, tenere informati i clienti e rendere più agile la gestione dei voli in ritardo. Questa evoluzione tecnologica sta cambiando i profili del settore, dalla gestione del traffico aereo (ATM) ai sistemi di gestione del volo (FMS). Le macchine imparano e memorizzano dati, diventando sempre più sofisticate e affidabili, al punto che in futuro potrebbero sostituirsi all’uomo nella gestione degli aeromobili.

L’agenzia europea per il traffico aereo, EASA, ha elaborato una roadmap che prevede entro il 2050 l’adozione della tecnologia cognitiva a tutti i livelli, dai sistemi di assistenza a terra e in volo ai suggerimenti forniti dalle macchine agli operatori, fino alla gestione autonoma delle situazioni di emergenza. L’intelligenza artificiale generativa è in rapida evoluzione, e potremmo arrivare a vedere aerei decollare e atterrare senza l’intervento dell’uomo.

Progetti Europei per un’Aviazione Sicura e Sostenibile

Deep Blue, la prima PMI in Italia per progetti di ricerca e innovazione finanziati dai programmi europei Horizon, sta lavorando su quattro progetti di ricerca che utilizzano l’intelligenza artificiale per migliorare la sicurezza e l’efficienza del settore dell’aviazione.

1. *ASTRA: Questo progetto, finanziato da SESAR 3 Joint Undertaking, coinvolge partner di Malta, Spagna, Italia e Svizzera. L’obiettivo è sviluppare uno strumento basato sull’IA per migliorare la gestione del traffico aereo e mitigare i punti critici di congestione. Deep Blue coordina la ricerca e il disegno sperimentale, oltre alla comunicazione del progetto.

2. SynthAIr: Finanziato da SESAR Horizon Europe, questo progetto affronta la sfida della disponibilità di dati per l’IA nell’aviazione. SynthAIr sviluppa un Universal Time Series Generator (UTG) per creare dati sintetici da nuovi dataset, facilitando lo sviluppo di strumenti basati sull’IA. Deep Blue valuta l’impatto e coordina la comunicazione tra i partner europei.

3. TRUSTY: Questo progetto mira a implementare l’IA nelle Remote Digital Towers (RDT), consentendo la gestione remota del traffico aeroportuale attraverso trasmissioni video. TRUSTY si concentra sul miglioramento della trasparenza e dell’affidabilità degli algoritmi, aumentando la fiducia negli strumenti digitali. Deep Blue analizza i risultati e redige un “Rapporto di Validazione” per valutare i benefici operativi delle soluzioni proposte.

4. CODA*: Questo progetto sviluppa sistemi per migliorare la collaborazione tra esseri umani e IA nella gestione del traffico aereo. CODA monitora e prevede gli stati mentali e i compiti dei controllori, ottimizzando il carico di lavoro e la consapevolezza situazionale. Deep Blue coordina il progetto e si occupa della validazione del prototipo.

Innovazioni Abilitate dall’IA: Droni e U-space

L’integrazione di aeromobili pilotati e non pilotati, insieme alla condivisione sicura dello spazio aereo e all’implementazione di servizi U-space avanzati, si basa sull’automazione e su tecnologie rivoluzionarie come l’IA e il machine learning (ML). L’adozione precoce di soluzioni AI/ML è cruciale per operazioni complesse di droni in ambienti in rapida evoluzione, come aree urbane e regioni con torri di controllo congestionate.

Le soluzioni AI/ML possono facilitare risposte dinamiche rapide, cambiamenti autonomi di traiettoria e adattamenti a improvvisi cambiamenti nell’ambiente operativo. Queste soluzioni sono fondamentali per l’esecuzione sicura delle operazioni dei droni, rilevando ostacoli, prevedendo condizioni di formazione di ghiaccio e valutando i rischi a terra.

L’implementazione efficiente dello spazio U e delle operazioni simultanee di numerosi droni richiede un cambiamento di approccio rispetto ai metodi tradizionali. L’IA/ML è un elemento chiave per soddisfare i requisiti di performance delle operazioni nello spazio U, migliorando i sistemi di rilevamento e evitamento (DAA), la deconfliction adattativa e le soluzioni di localizzazione/navigazione autonome senza dipendere dal GPS.

Intelligenza Artificiale e Fattori Umani

L’integrazione dell’intelligenza artificiale nell’aviazione non riguarda solo la tecnologia, ma anche il modo in cui essa interagisce con gli operatori umani. La roadmap per l’ingresso dell’IA in aviazione, delineata dall’Agenzia europea per la sicurezza aerea (EASA), prevede un approccio graduale, con l’IA che inizialmente assiste l’operatore umano migliorandone le prestazioni, per poi passare a una maggiore collaborazione tra uomo e macchina e, infine, a una piena autonomia delle macchine.

Il Fly AI Report 2020 di EUROCONTROL presenta una ventina di applicazioni di intelligenza artificiale disponibili o in sviluppo, molte delle quali mirano a ottimizzare le rotte di volo, migliorare le previsioni del traffico aereo e meteorologiche e facilitare il trasferimento dei passeggeri negli aeroporti. Tuttavia, l’impatto delle nuove tecnologie sul lavoro degli operatori è limitato a un ruolo di supporto e aiuto, che crescerà con l’implementazione delle tecnologie.

Un approccio human-centered è essenziale per l’ingresso dell’IA nell’aviazione. Gli esperti di Human Factors sottolineano l’importanza di capire l’impatto dei diversi livelli di automazione sul lavoro degli operatori del traffico aereo. La piena automazione potrebbe ridurre il carico di lavoro e lo stress dei lavoratori, ma potrebbe anche comportare la perdita di “flessibilità” umana nella gestione degli imprevisti e delle competenze umane dovuta alla diminuzione della formazione pratica.

Bullet Executive Summary

In sintesi, l’intelligenza artificiale sta trasformando il settore dell’aviazione, migliorando l’efficienza operativa e la sicurezza. I progetti di ricerca europei, come quelli di Deep Blue, stanno sviluppando soluzioni innovative per la gestione del traffico aereo, la generazione di dati sintetici, la gestione remota del traffico aeroportuale e la collaborazione tra esseri umani e IA. Tuttavia, l’integrazione dell’IA richiede un approccio graduale e human-centered, che tenga conto dei fattori umani e dei rischi associati all’automazione.

L’intelligenza artificiale, con la sua capacità di analizzare grandi quantità di dati in tempo reale, può migliorare la sicurezza e l’efficienza del trasporto aereo. Tuttavia, è essenziale che l’IA sia trasparente e comprensibile per gli operatori umani, per garantire che le decisioni prese siano affidabili e sicure. La collaborazione tra esseri umani e IA è fondamentale per sfruttare al meglio le potenzialità di questa tecnologia, mantenendo sempre l’uomo al centro del processo decisionale.

Inoltre, l’IA avanzata, come il machine learning e il deep learning, può essere utilizzata per sviluppare algoritmi predittivi che anticipano e prevengono problemi operativi, migliorando ulteriormente la sicurezza e l’efficienza del settore dell’aviazione. Investire nella ricerca e nello sviluppo di queste tecnologie è cruciale per rimanere all’avanguardia delle innovazioni tecnologiche e massimizzare i benefici dell’IA nel trasporto aereo.