A IA avança na aeronáutica pela mão da GMV

Na última década, estudiosos da inteligência artificial (IA) desenvolveram novos algoritmos e estratégias de aprendizagem que nos levaram à denominada quarta revolução industrial. Inúmeros âmbitos beneficiam já das soluções de IA e da machine learning (ML) e o setor aeronáutico, pela mão da multinacional tecnológica GMV, é um deles. .

Neste contexto, a Agência Europeia de Defesa (EDA) adjudicou à GMV dois projetos: SAFETERM e AI-GNCAir, duas das iniciativas mais avançadas desenvolvidas pela GMV neste campo.

SAFETERM tem por objeto melhorar os sistemas e procedimentos atuais de terminação de voo de RPAS média altitude e longa duração (MALE).

O principal requisito do sistema SAFETERM é incrementar o nível geral de segurança na gestão de situações de emergência, em que ocorra a perda ou degradação da ligação de comando e controlo, assim como outras falhas. Permite, portanto, uma terminação segura do voo, em caso de falha da autonomia ou da capacidade de controlo do piloto à distância, estabelecendo áreas alternativas e seguras de aterragem mediante técnicas de visão artificial.

Trata-se de uma tarefa extremamente complexa que representa um avanço notável relativamente às tecnologias tradicionais de processamento de imagens. Entre todas as possíveis aplicações da visão artificial, SAFETERM baseia-se no reconhecimento de zona: que áreas aparecem na imagem e onde se encontram. Neste aspeto, outro objetivo da EDA é ponderar os desafios da utilização de tecnologia de IA na aviação. E, neste sentido, é possível desenvolver equipamentos e software de aviónica reais seguindo standards de aviação que avaliem os elementos e fases de certificação para estes sistemas a bordo baseados em IA, o que nos leva a outro aspeto relevante do projeto relacionado com as atividades de apoio à certificação e normalização. Atualmente, a GMV é membro do Comité Internacional Conjunto de Inteligência Artificial na Aviação SAE G34 / EUROCAE WG 114, que promove o cumprimento da certificação da IA no âmbito dos sistemas aeronáuticos críticos para a segurança.

O projeto AI-GNCAir (Inteligência artificial em orientação, navegação e controlo para aplicações aéreas) investiga a tecnologia mais avançada no uso da fusão inteligente de dados para a autolocalização de veículos aéreos

El proyecto, liderado por GMV y desarrollado en colaboración con el Centro de Investigación en Procesado de la Información y Telecomunicaciones de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM-IPTC), tiene como objetivo recomendar una arquitectura GNC genérica para la utilización segura de algoritmos basados en IA en el ámbito aeronáutico. En una segunda fase, se simulará un caso práctico para comparar las prestaciones de los nuevos algoritmos frente a las técnicas tradicionales de fusión de datos.

O projeto, liderado pela GMV e desenvolvido em colaboração com o Centro de Investigação em Processamento da Informação e Telecomunicações da Universidade Politécnica de Madrid (UPM-IPTC), tem como objetivo recomendar uma arquitetura GNC genérica para a utilização segura de algoritmos baseados em IA no âmbito aeronáutico. Numa segunda fase, irá simular-se um caso prático para comparar as prestações dos novos algoritmos face às técnicas tradicionais de fusão de dados. Esta iniciativa faz parte da agenda de investigação estratégica da EDA no âmbito do CapTech GNC, que estuda a forma de integrar a tecnologia da inteligência artificial nos sistemas GNC e os roteiros necessários para reduzir as brechas tecnológicas associadas na UE.

Na gestão de dados e medidas de sensores para tarefas de navegação, alguns dos aspetos mais relevantes são: segurança, que impede as alteração maliciosa das medidas; integridade, para assegurar e monitorizar a precisão dos dados na sua passagem pelos fluxos de cálculo e disponibilidade, porque não se deve interromper nunca o fluxo de dados. Os algoritmos de IA devem poder reconhecer as interferências nos sinais, as leituras incorretas dos sensores, e até predizer dados que poderiam faltar devido a essas circunstâncias.

Alguns dos campos em que se centra o projeto AI-GNCAir são os de aquisição robusta de dados, protocolos eficientes de fusão dos mesmos, gestão da complexidade computacional da fusão de dados ou seleção dinâmica de sensores para uma disponibilidade contínua.

A inteligência artificial e a aprendizagem automática são termos genéricos que incluem uma enorme variedade de técnicas de processamento, controlo e otimização de dados, aplicáveis a praticamente cada setor ou sistema. Os veículos aéreos podem beneficiar destas tecnologias avançadas, que irão garantir uma maior autonomia e segurança e permitir aos operadores humanos proporcionar informação de um nível mais elevado e maior controlo de supervisão.

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