Aeroespacial

  • Gestión del Tráfico Aéreo (ATM)

Big Data Analytics para Control de Tráfico Aéreo

Problema

  • De acuerdo con la Asociación Internacional de Transporte Aéreo (IATA):
    • Cada día unos 100.000 vuelos llevan a personas y mercancías a sus destinos.
    • Cada día viajan por aire más de $18,6 billones en mercancías, un tercio de todo el comercio global.
    • El sector aéreo emplea directa e indirectamente a más de 63 millones de personas en todo el mundo.
    • Más de 3,7 billones de personas volarán a lo largo de este año.
  • Un aspecto clave de este sistema es el Control de Tráfico Aéreo (ATC), vital para dirigir con seguridad la navegación de aviones tanto en el espacio aéreo local, como cuando permanecen en tierra, así como durante el despegue y el aterrizaje. El ATC aplica reglas de separación a cada aeronave que dirigen para regular la distancia entre los aviones, mediante la exigencia de una distancia mínima entre ellos. Esto sirve para aumentar la seguridad y reducir el riesgo innecesario para los pilotos y pasajeros.
  • Para resolver la saturación del sistema de transporte aéreo existen dos iniciativas en marcha cuyo objetivo es revisar completamente el espacio aéreo y la gestión del tráfico aéreo (ATM): El llamado Cielo Único Europeo, Single European Sky ATM Research (SESAR), en Europa y el proyecto NextGen en EE.UU.
  • El Proyecto SESAR se basa en una serie de conceptos clave nuevos:
    • El plan de operación de la red, un plan dinámico para operaciones continuas que garantice una visión común de la situación de la red.
    • La integración completa de las operaciones aeroportuarias como parte del proceso de planificación y el control del tráfico aéreo.
    • La gestión de trayectoria, reduciendo al mínimo las restricciones del espacio aéreo al mínimo.
    • Nuevos modos de separación de aeronaves que permitan una mayor seguridad, capacidad y eficiencia.
    • Un sistema conjunto de gestión de la información (SWIM), que conecte de forma segura a todos los actores implicados en la gestión del tráfico aéreo, para que puedan compartir los mismos datos.
    • Los controladores y los pilotos aliviarán su carga de trabajo mediante nuevas funciones automatizadas que les permitan manejar los procesos de toma de decisiones complejos.
  • Se necesitan toda una serie de herramientas para entender, modelizar, planear, predecir y controlar las operaciones aéreas bajo en virtud de los nuevos paradigmas.

Solución

  • Las tecnologías que usamos en Eris combinan la estadística tradicional con técnicas de “machine learning” como la clasificación bayesiana, el análisis de agrupamiento, la regresión multivariante, las redes neuronales profundas y las redes neuronales recursivas, para reconocer y clasificar patrones o detectar anomalías en los datos de vuelo.
  • Estas herramientas de análisis de datos se combinan con potentes y realistas simulaciones del comportamiento dinámico de las aeronaves para calcular la información útil, como los márgenes seguros de operación, el consumo de combustible o la eficiencia del vuelo.
  • Este amplio abanico de herramientas de análisis y simulación permite el desarrollo de diferentes soluciones:
    • El consumo de combustible obtenido de los datos de trayectoria ayudará a las aerolíneas y al control de tráfico aéreo a mejorar el diseño y la eficiencia de los planes de vuelo.
    • El reconocimiento de patrones anómalos en los vuelos ayudará a detectar situaciones peligrosas en tiempo real y le dará al personal de control de tráfico aéreo más tiempo para resolverlas.
    • Los indicadores de eficiencia pueden ser usados para analizar la evolución de la red de control de vuelo país por país, contribuyendo a la futura integración en el llamado Cielo Único Europeo.