Per un migliore utilizzo dei dati di volo dei velivoli
Quello aereo è un mezzo di trasporto molto sicuro. Nonostante ciò, in seguito al crescente volume di traffico aereo e a più elevati standard di sicurezza, il settore è spinto a migliorare ulteriormente la sua sicurezza. Per affrontare questa sfida, è stato fondato il progetto SVETLANA ("Safety (and maintenance) improvement through automated flight data analysis"), finanziato dall'UE. L'obiettivo di questa cooperazione tra UE e Russia è stato quello di migliorare le capacità dei programmi di monitoraggio dei dati di volo per l'aviazione civile. Inizialmente, il progetto SVETLANA ha sviluppato un nuovo processo di analisi. La prima fase ha usato tecniche di estrazione dati in un processo di rilevamento automatico. Quest'analisi è stata seguita da un ciclo di feedback in cui gli esperti hanno valutato la manutenzione intelligente e i miglioramenti nella sicurezza dei voli. Da SVETLANA sono stati inoltre sviluppati diversi algoritmi di estrazione dati. Questi sviluppi erano basati sulla ricerca più recente nel campo del rilevamento di anomalie, e per due di essi sono state inoltrate due domande di brevetto. I partner del progetto hanno scoperto l'architettura del sistema di analisi e sono stati affrontati i vincoli del sistema. Le innovazioni principali sono state inserite nella definizione di formati comuni, il che è essenziale per la standardizzazione di un processo di analisi comune tra Europa e Russia. Tali formati hanno permesso l'aggregazione di numerose fonti di dati esterni e lo sviluppo di tecniche di filtraggio dati migliorate, la convalida di parametri, oltre a tecniche innovative di gestione delle anomalie dei dati. Infine, l'analisi dei dati di volo indipendenti dei velivoli ha sottolineato lo sviluppo di algoritmi di rilevamento anomalie brevettati (RDE) e HMI dedicati supportati dagli utenti finali. È stata inoltre sviluppata una valutazione generale del nuovo sistema per l'analisi dei dati di volo durante il progetto SVETLANA. Questa perizia ha utilizzato sia i voli simulati che quelli reali da fonti europee e russe. Gli algoritmi di rilevamento anomalie sviluppati durante il progetto ora completato verranno inoltre applicati ad aree diverse dal settore aeronautico. Finora, sono state utilizzate in campo medico per sviluppare un monitoraggio del paziente e un sistema di previsione in tempo reale.
