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junio, miércoles 7, 2023

«AI Roadmap 2.0» o cómo abordar la inteligencia artificial en aviación

El plan se centra en los aspectos técnicos, pero también en las consideraciones e implicaciones éticas

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Aviación Digital, Sp. – La inteligencia artificial (IA) está llegando a todos los sectores de nuestra vida cotidiana. En el caso de la aviación, no iba a ser menos: por eso, es necesario un consenso supranacional que determine de qué manera se aplicará en el sector aéreo. EASA lleva años trabajando en ello, lo que se refleja en el AI Roadmap 2.0, una actualización de la hoja de ruta publicada en 2020.

A través de la experiencia del uso de la IA en la aviación, EASA ha podido ir recopilando datos para utilizarlos en esta nueva hoja de ruta, la cual permitirá una integración eficaz y segura de la inteligencia artificial en el mundo aeronáutico. Entre las preguntas que se plantea EASA -y para las que no había respuesta con los escritos anteriores- están el cómo establecer la confianza del público en los productos de aviación habilitados para la IA; cómo preparar la certificación y homologación de la automatización avanzada; cómo integrar la dimensión ética de la IA (transparencia, no discriminación, equidad, etc.) en los procesos de supervisión; o qué procesos, métodos y normas adicionales debemos desarrollar para liberar el potencial de la IA y seguir mejorando el nivel actual de seguridad del transporte aéreo.

Este documento vivo estará sujeto a revisión continua, por lo que no hay que preocuparse si, lógicamente, la tecnología avanza ya que esta hoja de ruta le seguirá el ritmo. Además, la EASA es consciente de que para que el plan funcione todas las partes de la cadena de valor del sector de la aviación deben unirse y cooperar en vistas a una correcta integración de la IA en el mismo.

Objetivos

EASA ha identificado cinco objetivos principales:

  • Desarrollar un marco de fiabilidad de la IA centrado en el ser humano
  • Convertir a la EASA en una autoridad líder en la supervisión de la IA
  • Apoyar el liderazgo de la industria aeronáutica europea en materia de IA
  • Contribuir a un programa europeo eficaz de investigación sobre IA
  • Contribuir activamente a las estrategias e iniciativas de la UE en materia de IA

La Unión Europea y la inteligencia artificial

Según la Unión Europea, la inteligencia artificial es la «tecnología que puede, para un conjunto determinado de objetivos definidos por el ser humano, generar resultados tales como contenidos, predicciones, recomendaciones o decisiones que influyen en los entornos con los que interactúan».

A través de los programas Horizonte Europa y Europa Digital, la Comisión tiene previsto invertir mil millones de euros al año en IA. Movilizará inversiones adicionales del sector privado y de los Estados miembros para alcanzar un volumen de inversión anual de 20.000 millones de euros durante la próxima década, principalmente para apoyar la investigación, la sanidad, el transporte y los espacios comunes de datos.

Esto se suma a los 2.160 millones de euros anuales ya asignados en el marco del programa Horizonte Europa (clúster 5), que ha allanado el camino a la empresa común SESAR3 y a la empresa común Clean Aviation. Ambas empresas comunes contribuyen a configurar el futuro sistema de aviación con una mayor dependencia de las nuevas tecnologías, ya que supervisan un gran número de proyectos relacionados con el despliegue de la IA en la aviación.

El impacto en diferentes sectores de la aviación

La inteligencia artificial podría ser de ayuda para detectar el tráfico mediante cámaras de alta resolución o la asistencia en la comunicación ATC mediante la capacidad de conversión de voz a texto. Puede servir tanto a nivel más personal (ayudar a la tripulación) como más matemático o técnico (optimización de las leyes de control de vuelo, calibración de sensores, evaluación de la cantidad de combustible en el depósito, detección de la formación de hielo, etc.).

Desde una perspectiva más amplia, la aplicación más discutida de la IA es el vuelo autónomo. Sin embargo, en el punto en que nos encontramos en esta búsqueda, resulta evidente que la tecnología actual disponible no alcanza los niveles previstos de adaptabilidad, racionalidad y gestión de la incertidumbre que deberían cumplir los productos de aviación para alcanzar la autonomía. No obstante, el mercado de los drones allana el camino hacia la automatización avanzada y podemos ver la aparición de nuevos modelos de negocio que aspiran a la creación de sistemas de taxi aéreo para responder a la demanda de movilidad aérea urbana.

Estos vehículos tendrán que recurrir inevitablemente a sistemas que permitan tomar decisiones complejas, por ejemplo para garantizar la seguridad del vuelo y el aterrizaje o para gestionar la separación entre vehículos aéreos con distancias reducidas en comparación con las prácticas actuales de la ATM. Aquí es donde entra en juego la IA: para permitir una automatización avanzada, serán necesarios modelos de IA muy potentes para procesar y utilizar la enorme cantidad de datos generados por los sensores integrados y por las comunicaciones de máquina a máquina para apoyar los vuelos sin intervención humana.

Será importante también en el ámbito de la gestión del tráfico aéreo, donde ya se han introducido asistentes dotados de IA en las operaciones para ayudar a los controladores del tráfico aéreo u otros usuarios finales del ámbito ATM/ANS. Mediante el análisis de datos sobre patrones meteorológicos, configuraciones de sectores, congestiones del tráfico aéreo y otros factores, los modelos de IA/ML podrían apoyar la optimización de las rutas de vuelo para reducir el tiempo de vuelo, el consumo de combustible y, en última instancia, los costes.

Otro tema que podría mejorar es el de la seguridad en los aeródromos, facilitando las correctas entradas y salidas de la pista; o por supuesto el desarrollo de drones y otros vehículos no tripulados, los cuales como se mencionaba anteriormente pueden ser el futuro de la aviación.

Retos a abordar

De momento, habrá que adaptar los marcos de garantía para cubrir las especificidades de las técnicas de IA identificadas y abordar los errores de desarrollo en los sistemas basados en IA y sus componentes. Además, hay que tener en cuenta las implicaciones morales que tiene la introducción de la IA en muchos de los sectores de la aviación pertinentes. Es necesario orientar sobre la forma de introducir y utilizar eficazmente este concepto de trabajo en equipo de la IA y el ser humano. Esto implica, en particular, los retos de la comprensión compartida de los objetivos y los procesos de toma de decisiones entre los sistemas humanos y los basados en IA.

7 requisitos éticos clave para una IA fiable – EASA

Debido a la naturaleza estadística de las aplicaciones basadas en datos y estadísticas, éstas están sujetas a la variabilidad de sus resultados para pequeñas variaciones en sus entradas (que pueden ser incluso imperceptibles para un humano). Es necesario investigar nuevos métodos para verificar la estabilidad y robustez de las aplicaciones de IA, así como para evaluar la exhaustividad de la verificación.

Dado que las principales funciones de seguridad de la Agencia (certificación, desarrollo de reglas y normas, aprobación de organizaciones) se verán afectadas por la introducción de la IA, es de suma importancia garantizar que el personal de la Agencia obtendrá el nivel adecuado de conocimientos sobre IA para llevar a cabo sus tareas. No sólo es necesario formar al personal de la AESA en materia de IA, sino también exponerlo a las prácticas de IA/ML lo antes posible.

¿Cuándo se hará?

En el ámbito del transporte aéreo, la introducción de esta hoja de ruta se hará progresivamente. EASA divide el proceso en tres pasos:

  • Asistencia humana/aumentación (2023-2025+)
  • Trabajo en equipo humano-I.A. (2025-2035+)
  • Automatización avanzada e IA autónoma (2035-2050+)

Además, para regular todo correctamente se seguirá la siguiente estructura:

SourceEASA
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