In Italia, oltre ai colossi come Leonardo e Fincantieri, l’industria aerospaziale è fatta anche da tante Pmi eccellenti. Una di queste è Deep Blue e la sua esperienza ci aiuta a comprendere i trend tecnologici che interessano il settore.
L’azienda romana ha oltre 20 anni di esperienza nel campo dell’aviazione e lavora a diversi progetti di ricerca e innovazione finanziati nei programmi europei Horizon; al momento ne sta seguendo quattro focalizzati sull’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale. Come spiega Stefano Bonelli, Head of Innovative Human Factors: “Abbiamo iniziato a lavorare sull’intelligenza artificiale quando gli algoritmi di Machine Learning si sono dimostrati utili per ottenere informazioni in tempo reale sul carico di lavoro dei controllori di volo e dei piloti. Abbiamo da subito utilizzato l’innovazione per misurare la performance umana e per sviluppare team ibridi in cui esseri umani e assistenti digitali condividano compiti e responsabilità”. L’IA può essere di supporto in molti degli aspetti che riguardano l’aviazione. Dice ancora Bonelli: “Nell’ambito della ricerca, l’IA spazia dal supporto agli operatori, alla gestione di complessi flussi di traffico a livello europeo, all’individuazione di oggetti caduti in pista negli aeroporti, alla realizzazione di nuovi materiali, alla manutenzione preventiva”.
Il primo progetto è Astra e ha l’obiettivo di trasformare il modo in cui viene gestito il traffico aereo e mitigare i punti critici di congestione. Gli strumenti predittivi basati sull’IA sviluppati da Astra supporteranno i flow manager nel predire problematiche (ad esempio un numero eccessivo di aerei previsti per un dato settore di spazio aereo) e migliorare la pianificazione del traffico. SynthAir (Synthetic Data Generation for ATM Systems) è invece un progetto che mira a definire un nuovo percorso per l’uso di strumenti basati sull’IA per la generazione di dati sintetici in aviazione. Qui il punto cruciale sono i dati critici per la sicurezza: per addestrare le intelligenze artificiali è infatti necessaria una grande quantità di dati e, a volte, questi non sono sufficientemente disponibili. Al centro del progetto si trova il concetto di Universal Time Series Generator: un modello progettato per apprendere da più dataset di serie temporali e generare dati sintetici che rappresentano accuratamente nuovi dataset non visti in precedenza. Nel settore dell’aviazione, per esempio l’UTG può essere addestrato sui dati di aeroporti specifici e successivamente utilizzato per generare dati sintetici per ambienti aeroportuali completamente nuovi. Un terzo progetto, Trusty, implementa l’IA nelle Remote Digital Tower (RDT). Siamo nel campo della gestione del traffico aereo e l’obiettivo è migliorare i concetti di trasparenza e spiegabilità in modo da potenziare la fiducia da parte degli operatori nei nuovi strumenti. Le Rdt consentono di gestire i flussi di traffico negli aeroporti da remoto sfruttando la trasmissione video. In particolare, Deep Blue si occupa di testare gli algoritmi sviluppati e di stilare le linee guida per valutare l’affidabilità delle decisioni basate sull’IA. Infine, c’è Coda (Controller adaptive Digital Assistant), progetto che mira ad aumentare l’efficienza, la capacità e la sicurezza della gestione del traffico aereo, attraverso il potenziamento della collaborazione tra l’essere umano e l’IA. Con Coda sarà sviluppato un prototipo che guidi dinamicamente l’assegnazione dei compiti tra controllori del traffico aereo e assistenti digitali.
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