Aprovechar la inteligencia artificial para minimizar el impacto de la aviación Las compañías aéreas utilizan unos datos de fabricante que son idénticos para todas las aeronaves del mismo tipo. Sin embargo, a medida que una aeronave envejece, su rendimiento se ve afectado y experimenta una reducción en el empuje del motor y un aumento en el consumo de combustible. Economía digital Transporte y movilidad © Safety Line Pese a que los aviones envejecen, los fabricantes, los sistemas de gestión de vuelo y los proveedores de «software» para la preparación del vuelo siguen usando modelos de fabricante que no se corresponden con el rendimiento real. Esto puede reducir la precisión y afectar negativamente a la eficiencia relativa al consumo de combustible y a las emisiones de CO2, por ejemplo. El proyecto PERF-AI, financiado con fondos europeos, aplicó tecnologías de aprendizaje automático a los datos de vuelo a fin de identificar cambios de rendimiento para cada aeronave y proporcionar a las compañías aéreas datos actualizados que les permitan operar de forma más eficaz. Se centró en identificar algoritmos de aprendizaje automático adecuados y probar su precisión y capacidad al realizar análisis estadísticos de los datos del vuelo. Además, el proyecto desarrolló modelos matemáticos para optimizar las trayectorias reales del vuelo en relación con al rendimiento verdadero de la aeronave y, de esa forma, minimizar el consumo de combustible durante el vuelo. Abordar las limitaciones de las bases de datos de rendimiento de los sistemas actuales El equipo de PERF-AI aplicó el aprendizaje automático a los parámetros de la aeronave que se graban en los registradores de acceso rápido y las cajas negras, y que se recogen en todos los vuelos para actualizar los datos de rendimiento de la aeronave. «El objetivo final era usar los modelos de rendimiento obtenidos a través del aprendizaje automático para optimizar los vuelos, ya que los datos disponibles son más precisos y variables —explicó Pierre Jouniaux, director general y fundador de Safety Line, una empresa emergente con sede en París que ofrece soluciones innovadoras para la seguridad y la eficiencia de las operaciones de la aviación—. Como resultado, podemos identificar las mejores condiciones operativas para los pilotos, por lo que pueden volar de manera más eficiente». Los socios del proyecto recrearon un modelo completo de rendimiento de la aeronave basándose únicamente en los datos de esta que se correspondían con el comportamiento físico de una aeronave. Después, probaron el modelo en un ordenador de gestión de vuelos de ingeniería. Los resultados confirmaron que era posible actualizar cualquier modelo de rendimiento de la aeronave y ofrecer a los pilotos una información más precisa. Una ventaja importante es que los pilotos pueden cargar menos combustible para los vuelos. Los resultados se utilizaron para crear varios algoritmos de optimización que requerían pocos recursos informáticos para ejecutarse en dispositivos tales como una tableta. Abordar la huella de carbono de la aviación Junto con la compañía aérea Transavia France, el consorcio llevó a cabo varias pruebas de los posibles ajustes que se podían realizar a la altitud de crucero. Asimismo, identificó una reducción potencial de la quema de combustible que, en algunos casos, era de hasta 150 kg/h para un Boeing 737-800 de nueva generación que puede transportar hasta 189 personas. Los fabricantes de equipos originales que necesiten usar datos más precisos para evaluar el rendimiento de las aeronaves son los que más pueden beneficiarse de esto. Las compañías aéreas que quieran mejorar las operaciones de la aeronave y, al mismo tiempo, reducir el consumo de combustible y las emisiones de CO2 también tienen mucho que ganar. En parte gracias a PERF-AI, Safety Line obtuvo un premio en la categoría «Acción por el clima» de la Competición Global de Start-ups por los Objetivos de Desarrollo Sostenible de la Organización Mundial del Turismo en diciembre de 2020. La Organización Mundial del Turismo es un organismo de las Naciones Unidas que promueve el turismo sostenible, accesible e inclusivo. Esta edición inaugural alienta al ecosistema global de innovación y emprendimiento a abrazar la sostenibilidad. Palabras clave PERF-AI, aeronave, vuelo, compañía aérea, consumo de combustible, aprendizaje automático, aviación, modelo de rendimiento
