I ricercatori stanno lavorando a un progetto di ricerca interdisciplinare finanziato dalla NASA che mira a progettare e sviluppare un sistema di gestione della sicurezza per velivoli elettrici autonomi. Ricercatore presso il Dipartimento di Ingegneria Meccanica e Aerospaziale, si occupa di controllo, ottimizzazione, apprendimento automatico e Intelligenza Artificiale (AI) nel trasporto aereo e nell'aviazione. Il suo laboratorio costruisce la piattaforma di volo e l'automazione a terra e strumenti di supporto alle decisioni per migliorare e garantire la sicurezza per i tipi di aeromobili emergenti e le operazioni di volo.
Mentre gran parte dell'innovazione nell'intelligenza artificiale e nelle applicazioni di apprendimento automatico si è concentrata sulla rivoluzione di Internet e della connettività digitale, un gruppo di ricercatori è concentrato sull'espansione di tali vantaggi nella trasformazione del trasporto aereo per la connettività fisica e la mobilità futura.
I ricercatori stanno indagando su un nuovo progetto di sovvenzione della NASA System-Wide Safety di tre anni da 2.5 milioni di dollari. Il team di ricerca studierà la progettazione del sistema per ridurre al minimo i rischi per i velivoli elettrici a decollo e atterraggio verticale (eVTOL) e le loro missioni avanzate di mobilità aerea in ambienti urbani.
La progettazione del sistema proposta dal team mira a ridurre al minimo i rischi stratificati per gli aerei autonomi. Condizioni meteorologiche avverse come il vento, su cui si concentrerà il laboratorio del ricercatore, influiscono sulla capacità di un aereo elettrico di volare e atterrare in sicurezza. Ulteriori rischi includono guasti o degradi dei componenti della propulsione elettrica e minacce da altri velivoli non cooperativi a causa di spoofing GPS o dirottamento del software durante il volo. Il progetto della NASA cerca di affrontare queste tre diverse aree di interesse: rischio a livello di missione, rischio a livello di aeromobile e rischio a livello di spazio aereo.
“Una volta che un aereo autonomo diventa non cooperativo, che si tratti di un dirottamento, o un guasto all'autonomia, o un problema al motore/batteria, o a causa del vento, quell'aereo inizia ad allontanarsi dalla sua rotta, come lo rileviamo e come fanno gli altri aerei evitare tali potenziali collisioni o conflitti.
L'adozione diffusa di auto senza conducente sicure rimane lontana anni. Lo stesso si può dire degli aerei autonomi, il ricercatore ha affermato che i viaggi aerei senza pilota probabilmente inizierebbero con il trasporto di piccoli pacchi o la consegna del pranzo dai ristoranti locali. Se queste applicazioni si dimostreranno sicure e di successo, potrebbero essere introdotti voli cargo più grandi e il trasporto aereo autonomo di passeggeri, migliorando potenzialmente la congestione del traffico e consentendo alle persone di vivere più lontano dai loro luoghi di lavoro.
“Se un algoritmo di apprendimento automatico commette un errore su Facebook, TikTok, Netflix, non importa molto. “Ma se si verifica un errore dell'algoritmo di apprendimento automatico in un'applicazione critica per la sicurezza, come l'aviazione o la guida autonoma, le persone potrebbero avere incidenti. Potrebbero esserci risultati fatali”.
Nelle applicazioni aeronautiche, la sicurezza viene sempre al primo posto. Nuovi tipi di aeromobili - elettrificazione nell'aviazione, intelligenza artificiale e funzioni di autonomia basate sull'apprendimento automatico - stanno portando grandi sfide e opportunità per la ricerca sulla sicurezza aerea.
Progetti aggiuntivi
Il ricercatore ha ricevuto una sovvenzione di due anni dalla Federal Aviation Administration per concentrarsi sulla progettazione e l'implementazione di un quadro di verifica della sicurezza per i sistemi aeronautici basati sull'apprendimento.
Vogliono esplorare come verificare o certificare queste funzioni avioniche basate sull'intelligenza artificiale e sull'apprendimento automatico. I ricercatori stanno pianificando di sviluppare alcuni strumenti per la verifica sia offline che online per garantire la sicurezza.
I ricercatori hanno anche ricevuto un premio NASA SBIR Phase I di sei mesi per lavorare con Intelligent Automation, Inc. su un progetto per supportare il grande volume emergente di traffico di mobilità aerea urbana mitigando la potenziale congestione nello spazio aereo. Il team si concentrerà su come abilitare le alte tariffe di arrivo e partenza ai vertiporti, i principali colli di bottiglia per il traffico aereo eVTOL.
Gli aerei elettrici senza equipaggio sono vulnerabili alla congestione del traffico aereo perché la potenza della batteria è limitata rispetto al carburante tradizionale. Gli aeroplani elettrici possono consumare risorse significative se non sono in grado di atterrare nei tempi previsti.
Non possono permettersi di sedersi nel traffico in aria, se si librano o si tengono nel cielo, consumeranno le loro batterie.
Il terzo progetto è una collaborazione di un anno con l'Università della Virginia e la George Mason University. Il team di ricerca ha ricevuto una sovvenzione dalla Virginia Commonwealth Cyber Initiative (CCI) per affrontare le minacce dei veicoli autonomi quando diventano vittime di attacchi informatici emergenti. Il progetto Smart City integra due nuovi meccanismi: l'intelligenza video su scala cittadina per rilevare gli attacchi e la pianificazione del rinforzo multiagente per reagire agli attacchi e ai veicoli non cooperativi.
Hanno in programma di utilizzare le telecamere per identificare i movimenti dell'auto potenzialmente anomali, che vanno dalla guida aggressiva o in stato di ebbrezza a un veicolo autonomo hackerato. I ricercatori mirano in definitiva a rilevare e prevedere questo tipo di comportamento per mitigare il rischio sulla strada. L'esperienza di laboratorio del ricercatore con la prevenzione delle collisioni e la risoluzione dei conflitti è la chiave di questo sforzo.
Prepararsi per domani
L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico saranno fondamentali per il futuro dell'innovazione tecnologica e c'è spazio significativo per l'espansione nel trasporto aereo e nell'aviazione.
Nei prossimi decenni, ci sarà una crescente necessità di una forza lavoro dell'industria aeronautica rigorosamente focalizzata sulla sicurezza che possa applicare e sviluppare l'Intelligenza Artificiale (AI) e machine learning la tecnologia. Anche i funzionari eletti e il loro staff, i politici e i regolatori della Federal Aviation Administration dovranno avere conoscenze sufficienti per valutare i cambiamenti tecnologici.