Los investigadores están trabajando en un proyecto de investigación interdisciplinario financiado por la NASA que tiene como objetivo diseñar y desarrollar un sistema de gestión de seguridad para aviones eléctricos autónomos. Profesor asistente en el Departamento de Ingeniería Mecánica y Aeroespacial, investiga control, optimización, aprendizaje automático e Inteligencia Artificial (IA) en transporte aéreo y aviación. Su laboratorio construye la cabina de vuelo y las herramientas de soporte de decisiones y automatización basadas en tierra para mejorar y garantizar la seguridad de los tipos de aeronaves emergentes y las operaciones de vuelo.
Si bien gran parte de la innovación en las aplicaciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático se ha centrado en revolucionar Internet y la conectividad digital, el grupo de investigadores se centra en expandir esos beneficios para transformar el transporte aéreo para la conectividad física y la movilidad futura.
Los investigadores están investigando un nuevo proyecto de subvención de seguridad en todo el sistema de la NASA por tres años y $ 2.5 millones. El equipo de investigación estudiará el diseño del sistema para minimizar los riesgos de las aeronaves eléctricas de despegue y aterrizaje vertical (eVTOL) y sus misiones avanzadas de movilidad aérea en entornos urbanos.
El diseño del sistema propuesto por el equipo tiene como objetivo minimizar los riesgos estratificados para las aeronaves autónomas. Las condiciones climáticas adversas como el viento, que es en lo que se centrará el laboratorio del investigador, afectan la capacidad de una aeronave eléctrica para volar y aterrizar de forma segura. Los riesgos adicionales incluyen fallas o degradaciones de los componentes de propulsión eléctrica y amenazas de otras aeronaves que no cooperan debido a la suplantación de GPS o el secuestro de software durante el vuelo. El proyecto de la NASA busca abordar estas tres diversas áreas de preocupación: riesgo a nivel de misión, riesgo a nivel de aeronave y riesgo a nivel del espacio aéreo.
“Una vez que una aeronave autónoma deja de cooperar, ya sea que esté siendo secuestrada, o una falla de autonomía, o un problema de motor / batería, o debido a los vientos, esa aeronave comienza a alejarse de su trayectoria, ¿cómo detectamos eso y cómo lo hacen otras aeronaves? Evite esas posibles colisiones o conflictos.
Falta años para la adopción generalizada de vehículos seguros sin conductor. Lo mismo se puede decir sobre los aviones autónomos, el investigador dijo que los viajes aéreos sin piloto probablemente comenzarían con el transporte de paquetes pequeños o la entrega del almuerzo de los restaurantes locales. Si se demuestra que esas aplicaciones son seguras y exitosas, se podrían introducir vuelos de carga más grandes y transporte aéreo autónomo de pasajeros, lo que podría mejorar la congestión del tráfico y permitir que las personas vivan más lejos de sus lugares de trabajo.
“Si un algoritmo de aprendizaje automático comete un error en Facebook, TikTok, Netflix, eso no importa demasiado. “Pero si ocurre un error en el algoritmo de aprendizaje automático en una aplicación crítica para la seguridad, como la aviación o la conducción autónoma, las personas pueden sufrir accidentes. Puede haber resultados fatales ".
En las aplicaciones de aviación, la seguridad siempre es lo primero. Los nuevos tipos de aeronaves (electrificación en la aviación, inteligencia artificial y funciones de autonomía basadas en aprendizaje automático) están trayendo grandes desafíos y oportunidades para la investigación de seguridad de la aviación.
Proyectos adicionales
El investigador recibió una subvención de dos años de la Administración Federal de Aviación para centrarse en el diseño y la implementación de un marco de verificación de seguridad para sistemas de aviación basados en el aprendizaje.
Quieren explorar cómo verificar o certificar estas funciones de aviónica basadas en inteligencia artificial y aprendizaje automático. Los investigadores están planeando desarrollar algunas herramientas para la verificación tanto en línea como fuera de línea para garantizar la seguridad.
Los investigadores también recibieron un premio SBIR Phase I de la NASA por seis meses para trabajar con Intelligent Automation, Inc. en un proyecto para apoyar el gran volumen emergente de tráfico de movilidad aérea urbana mitigando la congestión potencial en el espacio aéreo. El equipo se centrará en cómo habilitar las altas tasas de llegada y salida en los vertiports, los principales cuellos de botella para el tráfico aéreo de eVTOL.
Los aviones eléctricos no tripulados son vulnerables a la congestión del tráfico aéreo porque la energía de la batería es limitada en comparación con el combustible tradicional. Los aviones eléctricos pueden consumir recursos importantes si no pueden aterrizar a tiempo.
No pueden permitirse el lujo de sentarse en el tráfico en el aire, si flotan o se mantienen en el cielo, consumirán sus baterías.
El tercer proyecto es una colaboración de un año con la Universidad de Virginia y la Universidad George Mason. El equipo de investigación recibió una subvención de la Iniciativa Cibernética de la Commonwealth de Virginia (CCI) para abordar las amenazas de los vehículos autónomos a medida que se convierten en víctimas de ataques cibernéticos emergentes. El proyecto Smart City integra dos mecanismos novedosos: inteligencia de video a escala de ciudad para detectar ataques y planificación de refuerzo de múltiples agentes para reaccionar ante ataques y vehículos no cooperativos.
Planean usar cámaras para identificar movimientos de automóviles potencialmente anormales, desde conducción agresiva o intoxicada hasta un vehículo autónomo pirateado. En última instancia, los investigadores tienen como objetivo detectar y predecir este tipo de comportamiento para mitigar el riesgo en la carretera. La experiencia de laboratorio del investigador con la prevención de colisiones y la resolución de conflictos es clave para este esfuerzo.
Preparándose para el mañana
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático serán fundamentales para el futuro de la innovación tecnológica, y hay un espacio significativo para la expansión en el transporte aéreo y la aviación.
Durante las próximas décadas, habrá una necesidad creciente de una fuerza laboral de la industria de la aviación rigurosamente centrada en la seguridad que pueda aplicar y desarrollar Inteligencia Artificial (IA) y máquina de aprendizaje la tecnología. Los funcionarios electos y su personal, los formuladores de políticas y los reguladores de la Administración Federal de Aviación también deberán tener conocimientos suficientes para evaluar la tecnología cambiante.