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Revolucionando la Industria de la Aviación con la AI
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La industria de la aviación siempre ha estado a la vanguardia de los avances tecnológicos, empujando constantemente los límites de la innovación. A lo largo de los años, hemos sido testigos de un progreso notable en este campo. Sin embargo, una tecnología ha tomado recientemente el centro de atención, prometiendo revolucionar la industria de la aviación como nunca antes: la inteligencia artificial (AI).
En los últimos tres años, la EASA ha colaborado con todas las partes interesadas de la industria de la aviación para alcanzar sus objetivos. Sus primeros dos documentos conceptuales sobre AI han allanado el camino para aprobar e implementar sistemas de AI que mejoran la seguridad para los usuarios finales como pilotos y controladores de tráfico aéreo. Estos conceptos ya se están aplicando en proyectos de certificación a través de condiciones especiales.
Sin embargo, todavía existen temas importantes relacionados con AI en la aviación que requieren atención:
- Establecer la confianza pública en los productos de aviación habilitados con AI.
- Prepararse para la certificación y aprobación de la automatización avanzada.
- Integrar consideraciones éticas, como la transparencia y la equidad, en los procesos de supervisión.
- Desarrollar procesos, métodos y estándares adicionales para desbloquear el potencial de la AI para mejorar la seguridad del transporte aéreo.
Hoja de Ruta de la AI de la EASA: Bloques de Construcción Para el Concepto de Confiabilidad de la AI
El Concepto de Confiabilidad de la AI es un marco integral diseñado para guiar y garantizar la confiabilidad, seguridad y consideraciones éticas de los sistemas de AI.
Se identifican cuatro bloques de construcción como fundamentales para establecer un marco de confiabilidad de la AI y permitir la preparación para el uso de AI en la aviación. Los cuatro bloques de construcción constituyen la columna vertebral de la hoja de ruta de la AI de la EASA.
BLOQUE 1: Análisis de confiabilidad de la AI
El análisis de confiabilidad de la AI comienza caracterizando la aplicación de AI e incluye la evaluación de la seguridad y la seguridad, que son componentes cruciales del concepto de análisis de confiabilidad.Con el fin de enfatizar un aspecto significativo de las futuras regulaciones de la UE sobre AI, el análisis de confiabilidad de la AI aborda el nivel de «supervisión humana» en la aplicación de AI, teniendo en cuenta los tres niveles de aplicaciones de AI:
BLOQUE 2: Concepto de garantía de la AI
El bloque de construcción de garantía de la AI aborda la orientación para sistemas basados en AI. Incluye la garantía de aprendizaje, que se centra en el cambio de programación a aprendizaje en AI/aprendizaje automático (ML), y la explicabilidad del desarrollo/post-operaciones, que proporciona información comprensible sobre cómo una aplicación de AI/ML produce sus resultados. Este bloque también implica capacidades de registro de datos para la monitorización continua de la seguridad e investigación de incidentes.BLOQUE 3: Factores humanos para la AI
El bloque de construcción de factores humanos para la AI proporciona orientación para abordar los requisitos específicos de factores humanos asociados con la implementación de AI. Un aspecto importante es la explicabilidad operativa de la AI, que implica proporcionar a los usuarios finales humanos información comprensible, confiable y relevante sobre cómo una aplicación de AI/ML produce sus resultados, con el nivel adecuado de detalle y en el momento oportuno. Además, este bloque introduce el concepto de colaboración entre humanos y la AI, enfatizando la necesidad de una cooperación y colaboración efectivas entre los usuarios finales humanos y los sistemas basados en AI para lograr los objetivos deseados.BLOQUE 4: Mitigación de riesgos de seguridad de la AI
El bloque de construcción de mitigación de riesgos de seguridad de la AI reconoce que la transparencia completa de la «caja negra» de la AI no siempre es factible y reconoce la necesidad de abordar los riesgos restantes asociados con la incertidumbre inherente de la AI.Innovaciones Habilitadas por la AI en Drones, U-space y Movilidad Aérea
La exitosa integración de aeronaves tripuladas y no tripuladas, asegurando el uso seguro del espacio aéreo y la implementación de servicios avanzados de U-space, depende en gran medida de la automatización y tecnologías disruptivas como la AI/aprendizaje automático (AI/ML).
La adopción temprana de soluciones de AI/ML es crucial para permitir operaciones complejas de drones en entornos en rápida evolución con requisitos estrictos, como áreas urbanas o regiones congestionadas de torres de control. Estas soluciones pueden facilitar respuestas dinámicas y rápidas, como cambios autónomos de trayectoria, en respuesta a cambios repentinos en el entorno operativo, como encuentros o amenazas, o la necesidad de reconfiguración/restricción dinámica del espacio aéreo. Las soluciones de AI/ML desempeñan un papel crítico en garantizar la ejecución segura de las operaciones de drones, incluso en situaciones de contingencia o emergencia. Pueden detectar obstáculos como grúas, predecir condiciones de formación de hielo y evaluar riesgos en tierra, como la presencia del público en lugares de aterrizaje planificados.
La implementación eficiente de U-space, que se ocupa de las operaciones simultáneas de numerosos drones en el mismo volumen de espacio aéreo, requiere un cambio de enfoque enfoque tradicional. La AI/ML emerge como un habilitador clave para cumplir con los requisitos de rendimiento asociados con las operaciones de U-space.
Específicamente, las soluciones de AI/ML sirven como un requisito técnico para:
- Sistemas de Detección y Evitación (DAA), aprovechando las capacidades de AI/ML para analizar datos de sistemas basados en radar o cámaras.
- Desconflicción adaptable, donde la AI/ML predice el riesgo de encontrarse con otras aeronaves a lo largo de una ruta de vuelo y ajusta la trayectoria de los drones con anticipación para garantizar una separación continua.
- Soluciones de localización/navegación autónomas que operan sin depender únicamente del GPS. Las técnicas de AI/ML pueden mejorar los sensores de posicionamiento, la agregación de datos y el rendimiento general, simplificando y mejorando estas funciones.
AI en la Aviación: Reglas, Competencia, Investigación y Ciberseguridad
Si bien la integración de la inteligencia artificial (AI) en la industria de la aviación presenta posibilidades inmensas, también plantea desafíos adicionales que deben abordarse. Más allá del marco de confiabilidad y seguridad, hay varias áreas que requieren atención y acción.
En primer lugar, es crucial crear reglas y regulaciones sólidas específicas para la implementación de AI en la aviación. A medida que los sistemas de AI se vuelven más frecuentes, es esencial establecer pautas integrales que rijan su uso, abordando aspectos como la formación, las pruebas y los requisitos operativos. Mediante el desarrollo de reglas claras y adaptables, la industria puede garantizar un enfoque estandarizado y seguro para la integración de AI.
En segundo lugar, es fundamental mejorar la competencia del personal. A medida que AI se convierte en una parte integral de las operaciones de aviación, los profesionales deben adquirir las habilidades y el conocimiento necesarios para interactuar de manera efectiva con los sistemas de AI. Los programas de capacitación, talleres e iniciativas de educación continua pueden dotar al personal de aviación de la experiencia para aprovechar el potencial de AI al tiempo que mantienen la conciencia situacional y las habilidades de toma de decisiones críticas.
Además, los esfuerzos de investigación y desarrollo deben intensificarse para mantenerse al día con el panorama de AI en constante evolución. La exploración continua de algoritmos avanzados, técnicas de aprendizaje automático y análisis de datos es crucial para desbloquear nuevas posibilidades y perfeccionar las aplicaciones de AI existentes en la aviación. Al invertir en investigación, la industria puede mantenerse a la vanguardia de los avances tecnológicos y maximizar los beneficios de AI.
Además, las consideraciones de ciberseguridad son fundamentales en un ecosistema de aviación impulsado por AI. A medida que los sistemas de AI se vuelven más interconectados y basados en datos, proteger la información crítica y garantizar medidas sólidas de ciberseguridad se vuelve imperativo. Mediante la implementación de protocolos sólidos de ciberseguridad y evaluando regularmente las vulnerabilidades, la industria de la aviación puede protegerse contra posibles amenazas y mantener la integridad y la resiliencia de los sistemas de AI.
En conclusión, si bien la integración de AI en la aviación presenta perspectivas emocionantes, también exige atención a una serie de desafíos. Al abordar temas como la creación de reglas, la competencia del personal, la investigación y el desarrollo, y la ciberseguridad, la industria puede enfrentar estos desafíos de manera efectiva y aprovechar todo el potencial de AI al tiempo que garantiza seguridad, eficiencia y confiabilidad en el transporte aéreo. A medida que las partes interesadas colaboran, innovan y se adaptan, la industria de la aviación seguirá adoptando AI como una fuerza transformadora que dará forma al futuro del vuelo.