Mejor uso de los datos de vuelo de los aviones
El transporte aéreo es un medio de transporte muy seguro. No obstante, debido al aumento en el volumen del tráfico aéreo y a unos requisitos de seguridad cada vez más estrictos, el sector de la aviación se enfrenta al reto de mejorar aún más su seguridad. Para responder a este reto, se estableció el proyecto financiado con fondos europeos «Safety (and maintenance) improvement through automated flight data analysis» (SVETLANA). El objetivo que perseguía esta cooperación entre la UE y Rusia era mejorar las capacidades de los programas de análisis de datos de vuelo de la aviación civil. Inicialmente, el proyecto SVETLANA desarrolló un nuevo proceso de análisis. En el primer paso se usan técnicas de minería de datos en un proceso de detección automática. Un lazo de realimentación sigue a este análisis, en el que los expertos evalúan posibles mejoras inteligentes en el mantenimiento y la seguridad aérea. En el curso del proyecto SVETLANA también se desarrollaron diversos algoritmos de minería de datos. El desarrollo de estos algoritmos se basó en las investigaciones más recientes en el campo de la detección de anomalías, y se han presentado solicitudes de patente para dos de ellos. Unos socios del proyecto crearon la arquitectura del sistema de análisis y se abordaron las limitaciones del sistema. En este sentido, la mayor innovación incorporada fue la definición de formatos comunes, esencial para la estandarización de un proceso de análisis común a Europa y Rusia. Estos formatos permitieron agregar diversas fuentes de datos externas y desarrollar técnicas mejoradas de filtrado de datos y validación de parámetros, además de técnicas innovadoras de manejo de fallos en los datos. Finalmente, el análisis de datos de vuelo independiente del avión agilizó el desarrollo de algoritmos de detección de anomalías patentados (estimación recursiva de la densidad) y de una HMI exclusiva con el apoyo de los usuarios finales. También se realizó una evaluación global del nuevo sistema de análisis de datos de vuelo desarrollado durante el proyecto SVETLANA. En esta evaluación se utilizaron datos simulados y datos de vuelo reales de fuentes europeas y rusas. Además del sector de la aviación, los algoritmos de detección de anomalías desarrollados durante el proyecto, ya finalizado, también se aplicarán a otras áreas. Hasta la fecha, se han utilizado con éxito en entornos médicos para desarrollar un sistema de seguimiento de pacientes y predicción en tiempo real.