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Big data World & AI Madrid

09 Dec 2020

Big data e IA para optimizar el tráfico aéreo durante las tormentas

Marta Sánchez. Content Manager
Foto: Jason Leung en Unsplash

¿Cuántas veces habremos visto la palabra ‘cancelled’ en el panel de vuelos por culpa de una tormenta? Un contratiempo meteorológico bastante habitual que ni siquiera tiene porqué afectar al aeropuerto en el que nos encontramos -o al de destino-, pero que, aun así, provoca retrasos o modificaciones de las rutas aéreas. Hablamos de fenómenos meteorológicos que pueden ir acompañados de granizo y aparato eléctrico, y que son difíciles de pronosticar, sobre todo dónde se producirá el foco tormentoso con exactitud. Pues bien, este revés tanto para pasajeros como para compañías aéreas podría tener los días contados gracias al proyecto científico START.

El estudio con sello europeo, que ha arrancado este año y finalizará en 2022, combina big data e inteligencia artificial (IA) para desarrollar algoritmos que permitan optimizar la red de transporte aéreo en términos de resiliencia. Para ello, la metodología que siguen los científicos implicados se centra, por un lado, en el modelo epidemiológico de IA que utilizan para simular cómo se propagan los retrasos en el sistema a nivel de red. Por otro lado, utilizan big data para analizar cómo se pueden procesar grandes volúmenes de información de manera continua, además del desarrollo de algoritmos que permitan optimizar los vuelos.

“Las tormentas que analizamos en este proyecto son de tipo convectivo, típicamente cumulonimbus (un tipo de nubes), que son muy energéticas y peligrosas para un avión en vuelo, de manera que los pilotos tienden a evitarlas sistemáticamente”, señala el coordinador del proyecto, Manuel Soler, del departamento de Bioingeniería e Ingeniería Aeroespacial de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M). Además de lluvia intensa, estas tormentas a menudo presentan granizo, fenómenos turbulentos y aparato eléctrico, y pueden llegar a bloquear un aeropuerto o grandes corredores del espacio aéreo, puntualiza la UC3M en un comunicado de prensa.

MEJORA PARA PASAJEROS Y COMPAÑÍAS

El objetivo de dicho proyecto es desarrollar un software de “planificación de vuelo que permitirá mejorar los indicadores del sistema del transporte aéreo, reduciendo los retrasos, aumentando su capacidad y mejorando la seguridad”, indica la misma fuente. Una mejora de la que se verán beneficiados los pasajeros al contar con información más precisa y permitir a las aerolíneas actuar en consecuencia y mejorar así sus indicadores económicos al reducir costes y aumentar ingresos con la mejora en la puntualidad de los vuelos, según los investigadores.

El proyecto START está coordinado por la UC3M, pero también cuenta con la participación de los siguientes socios europeos: la Universitat Politècnica de Catalunya, el Boeing Deutschland (Alemania), el Centro Aeroespacial Alemán (DLR), la Escuela Nacional de Aviación Civil (Francia), la compañía de planificación de vuelos Flightkeys (Austria) y la Universidad Técnica de Estambul (Turquía). Una colaboración científica sin precedentes que busca impulsar la tecnología en el sector aéreo, en línea con otros proyectos de gran envergadura.

Entre ellos, destaca el que Indra presentó a principios de año: una solución de torre remota digital de control aéreo a través del deep learning. Una apuesta que, según la multinacional española, ofrece unos niveles de seguridad y de eficiencia sin precedentes en el aterrizaje y despegue. “El nuevo sistema ofrece ahorros que pueden alcanzar el 50%, al eliminar los costes ligados a la construcción de la torre física e incrementar por otra parte la eficiencia en la explotación operativa, principalmente mediante el balanceo de carga de trabajo en sistemas ‘multi-aeropuerto’”, explican en una nota de prensa.

En Big Data & AI World Madrid veremos de la mano de desarrolladores, expertos y clientes finales los últimos proyectos en big data & AI así como las aplicaciones más exitosas en todo tipo de sectores y estrategias de negocio.

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