La inteligencia artificial llega a las torres de control para ejercer de controlador aéreo en las ciudades. En proyecto de la NASA facilitar el control aéreo en un espacio aéreo urbano que, de triunfar la movilidad aérea urbana, podría congestionarse y saturar el cielo, y a los controladores.
Las ciudades son lugares complicados para volar. Los edificios altos, vientos propios encauzados por las calles, térmicas del asfalto, turbulencias y rotores a sotavento de los edificios… y otros factores presentan desafíos para los vehículos aéreos actuales, como los helicópteros de la policía o de emergencias, y futuras aeronaves de movilidad aérea urbana. Y ahí es donde el proyecto Data & Reasoning Fabric (DRF) de la NASA puede ayudar a gestionar el espacio aéreo urbano y permitir la integración de una gran cantidad de aeronaves en él sin saturarlo. La intención de la NASA con el proyecto DRF es desarrollar una tecnología que ayude a formar un tejido (fabric) de inteligencia conectado y entrelazado que envíe información específica y adaptada a cada aeronave, dondequiera que se encuentre.
Esto es, DRF es un sistema basado en una inteligencia artificial capaz de procesar y distribuir datos en tiempo real a cada una de las aeronaves que esté volando en la ciudad, gestionando el espacio aéreo para permitir la implementación de las soluciones de movilidad aérea urbana, manteniendo los altos estándares de seguridad de la aviación, permitiendo el vuelo seguro dentro de la ciudad.
En resumen, un sistema automatizado y autónomo de control aéreo, entenderemosv que supervisado por controladores aéreos.
En febrero y marzo, el equipo realizará la primera prueba de su tecnología en un área urbana simulada, modelada en el área metropolitana de Phoenix.
Los ensayos
A principios de febrero, la NASA y otras empresas, universidades y oros socios comenzaron las pruebas de campo del prototipo actual
Esta actividad puede ayudar a los proveedores de datos y servicios de apoyo a la toma de decisiones a comprender mejor las necesidades de los futuros usuarios del espacio aéreo y los beneficios de DRF. Los usuarios pueden comparar múltiples servicios para seleccionar el que mejor se adapte a sus necesidades: datos meteorológicos de esta fuente, actualizaciones de tráfico aéreo de otra. Con un mayor desarrollo, esperamos que este modelo impulse potencialmente la innovación en la industria, lo que podría conducir a mejoras en la calidad de los servicios del espacio aéreo.
Kenneth Freeman, investigador principal de DRF en el Centro de Investigación Ames de la NASA en Silicon Valley, California.
La prueba de Phoenix analiza escenarios específicos donde DRF podría ser útil, estudiándolos en el contexto de un vuelo simulado de drones para entregar equipos y suministros médicos desde el centro de Phoenix a las áreas más alejadas de la gran región.
Los escenarios futuros podrían involucrar la administración de insulina para personas en lugares con acceso limitado a los servicios de atención médica o cambiar la ruta de un taxi aéreo en caso de eventos meteorológicos adversos.
Los participantes de la prueba están trabajando dentro del ecosistema digital habilitado por DRF, evaluando su capacidad para seleccionar datos y servicios de razonamiento que respalden un vuelo seguro y autónomo.
El potencial de DRF para acelerar la respuesta de emergencia aerotransportada se ilustró en una prueba anterior con el ala californiana de Civil Air Patrol. Usando vuelos simulados de drones, la tecnología DRF ayudó a localizar más rápido de lo habitual incendios forestales inducidos por rayos.
Respuestas ágiles a anomalías
Los ensayos actuales estudian cómo de rápido puede admitir el cambio de ruta de una aeronave debido a varias anomalías diferentes: interrupciones de comunicación, por ejemplo, entre la aeronave y los sensores que envían los datos meteorológicos a la aeronave, ayudas para la navegación o control de tierra, un dron no identificado o inesperado en la ruta de vuelo, y cambios repentinos en las condiciones climáticas locales. ¿Tendrán en cuenta también las bandadas de pájaros?
En tales escenarios, la tecnología DRF está diseñada para alertar a una aeronave que se acerca a una de estas anomalías y conectarla a servicios que pueden proporcionar más información y orientación para responder con agilidad.
Para lograr sus objetivos, DRF utiliza computación perimetral, un sistema en el que los datos se manejan, procesan y almacenan localmente, en lugar de enviarse a una nube o un centro de datos, para reducir la latencia. Esto reduce los retrasos asociados con la transmisión de grandes conjuntos de datos y permite una toma de decisiones más rápida en situaciones donde el tiempo de procesado y distribución es crítico.
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Fuente: NASA
