A inteligência artificial está mudando o futuro do transporte aéreo

Atualização: 13 de junho de 2021
A inteligência artificial está mudando o futuro do transporte aéreo

Os pesquisadores estão trabalhando em um projeto de pesquisa interdisciplinar financiado pela NASA que visa projetar e desenvolver um sistema de gerenciamento de segurança para aeronaves elétricas autônomas. Professor assistente do Departamento de Engenharia Mecânica e Aeroespacial, pesquisa controle, otimização, aprendizado de máquina e Inteligência Artificial (IA) em transporte aéreo e aviação. Seu laboratório constrói cabine de comando e automação baseada no solo e ferramentas de suporte à decisão para melhorar e garantir a segurança de tipos de aeronaves e operações de voo emergentes.

Embora muitas das inovações em aplicativos de inteligência artificial e aprendizado de máquina tenham se concentrado em revolucionar a internet e a conectividade digital, o grupo de pesquisadores está focado em expandir esses benefícios para transformar o transporte aéreo para conectividade física e mobilidade futura.

Os pesquisadores estão investigando um novo projeto de subsídio de segurança em todo o sistema da NASA de US $ 2.5 milhões com duração de três anos. A equipe de pesquisa estudará o projeto do sistema para minimizar os riscos para aeronaves elétricas de decolagem e pouso vertical (eVTOL) e suas missões de mobilidade aérea avançada em ambientes urbanos.

O projeto do sistema proposto pela equipe visa minimizar os riscos em camadas para aeronaves autônomas. Condições climáticas adversas como o vento - que é o foco do laboratório do pesquisador - afetam a capacidade de uma aeronave elétrica de voar e pousar com segurança. Os riscos adicionais incluem falhas ou degradações nos componentes de propulsão elétrica e ameaças de outras aeronaves não cooperativas devido a falsificação de GPS ou sequestro de software durante o vôo. O projeto da NASA busca abordar essas três áreas de preocupação - risco em nível de missão, risco em nível de aeronave e risco em nível de espaço aéreo.

“Uma vez que uma aeronave autônoma se torna não cooperativa, seja ela sendo sequestrada, ou uma falha de autonomia, ou um problema de motor / bateria, ou devido a ventos, aquela aeronave começa a se afastar de sua rota, como podemos detectar isso e como outras aeronaves evitar essas colisões ou conflitos potenciais.

A adoção generalizada de carros sem motorista seguros ainda vai demorar anos. O mesmo pode ser dito sobre aeronaves autônomas, o pesquisador disse que as viagens aéreas sem piloto provavelmente começarão com o transporte de pequenos pacotes ou entrega de almoço de restaurantes locais. Se essas aplicações forem comprovadamente seguras e bem-sucedidas, voos de carga maiores e transporte aéreo autônomo de passageiros podem ser introduzidos, melhorando potencialmente o congestionamento do tráfego e permitindo que as pessoas vivam longe de seus locais de trabalho.

“Se um algoritmo de aprendizado de máquina cometer um erro no Facebook, TikTok, Netflix, isso não importa muito. “Mas se um erro de algoritmo de aprendizado de máquina acontecer em uma aplicação crítica para a segurança, como aviação ou direção autônoma, as pessoas podem sofrer acidentes. Pode haver resultados fatais. ”

Em aplicações de aviação, a segurança sempre vem em primeiro lugar. Novos tipos de aeronaves - eletrificação na aviação, IA e funções de autonomia baseadas no aprendizado de máquina - estão trazendo grandes desafios e oportunidades para a pesquisa de segurança da aviação.

Projetos Adicionais

O pesquisador recebeu uma bolsa de dois anos da Federal Aviation Administration para se concentrar no projeto e implementação de uma estrutura de verificação de segurança para sistemas de aviação baseados no aprendizado.

Eles querem explorar como verificar ou certificar essas funções aviônicas baseadas em IA e aprendizado de máquina. Os pesquisadores estão planejando desenvolver algumas ferramentas para verificação offline e online para garantir a segurança.

Os pesquisadores também receberam um prêmio NASA SBIR Fase I de seis meses para trabalhar com a Intelligent Automation, Inc. em um projeto para apoiar o grande volume emergente de tráfego de mobilidade aérea urbana, mitigando o potencial congestionamento no espaço aéreo. A equipe se concentrará em como habilitar as altas taxas de chegada e partida em vertiports - os maiores gargalos para o tráfego aéreo eVTOL.

Aviões elétricos não tripulados são vulneráveis ​​ao congestionamento do tráfego aéreo porque a energia da bateria é limitada em comparação com o combustível tradicional. Aviões elétricos podem queimar recursos significativos se não conseguirem pousar dentro do prazo.

Eles não podem se dar ao luxo de sentar no tráfego no ar, se eles pairarem ou se mantiverem no céu, eles irão consumir suas baterias.

O terceiro projeto é uma colaboração de um ano com a University of Virginia e a George Mason University. A equipe de pesquisa recebeu uma bolsa da Virginia Commonwealth Cyber ​​Initiative (CCI) para lidar com ameaças de veículos autônomos à medida que se tornam vítimas de ataques cibernéticos emergentes. O projeto Smart City integra dois novos mecanismos: inteligência de vídeo em escala de cidade para detectar ataques e planejamento de reforço multiagente para reagir a ataques e veículos não cooperativos.

Eles planejam usar câmeras para identificar movimentos potencialmente anormais do carro, desde uma direção agressiva ou embriagada até um veículo autônomo hackeado. Os pesquisadores visam, em última instância, detectar e prever esse tipo de comportamento para mitigar o risco na estrada. A experiência de laboratório do pesquisador com prevenção de colisões e resolução de conflitos é a chave para este esforço.

Preparando-se para o amanhã

A IA e o aprendizado de máquina serão fundamentais para o futuro da inovação tecnológica, e há um espaço significativo para expansão no transporte aéreo e na aviação.

Nas próximas décadas, haverá uma necessidade crescente de uma força de trabalho da indústria da aviação rigorosamente focada na segurança que possa aplicar e desenvolver Inteligência Artificial (IA) e aprendizado de máquina tecnologia. Os funcionários eleitos e o seu pessoal, os decisores políticos e os reguladores da Administração Federal da Aviação também terão de ter conhecimentos suficientes para avaliar a evolução da tecnologia.