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Data-driven research addressing aviation safety intelligence

Información del proyecto

Identificador del acuerdo de subvención: 724100

Estado

Proyecto cerrado

  • Fecha de inicio

    1 Octubre 2016

  • Fecha de finalización

    30 Septiembre 2019

Financiado con arreglo a:

H2020-EU.3.4.

  • Presupuesto general:

    € 5 576 288,75

  • Aportación de la UE

    € 5 576 288,75

Coordinado por:

FUNDACION INSTITUTO DE INVESTIGACION INNAXIS

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Cómo utilizar macrodatos e inteligencia artificial para mejorar la seguridad aeronáutica

El proyecto SafeClouds.eu, financiado con fondos europeos y promovido por el conjunto completo de las principales entidades europeas de aviación, seguridad y tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC), trabaja en aras de mejorar la seguridad de vuelo mediante el uso de herramientas de macrodatos.

Transporte y movilidad
© MR.Yanukit, Shutterstock

Si no se actualizan las técnicas actuales, el rápido aumento del tráfico aéreo podría poner en peligro el alto nivel de seguridad de la aviación. Según el proyecto financiado con fondos europeos Data-driven research addressing aviation safety intelligence, una forma rentable de realizar las actualizaciones necesarias es mediante la inteligencia artificial (IA). El proyecto, consistente en una colaboración entre compañías aéreas, proveedores de servicios de navegación aérea, autoridades de seguridad, pymes y el ámbito académico, aplica métodos de la ciencia de datos y el aprendizaje automático con el objetivo de generar nuevos conocimientos sobre cómo ayudar a las partes interesadas de la aviación a mejorar aún más la seguridad. «SafeClouds.eu está demostrando cómo los análisis de datos, las TIC de última generación y la inteligencia en materia de seguridad pueden utilizarse para dar cabida a mayores niveles de tráfico, aumentar la seguridad y reducir los costes», afirma Paula López-Catalá, coordinadora del proyecto. Predicción de los peligros para la seguridad y análisis de los precursores mediante IA El sistema de aviación actual se estructura en torno a varios «silos de datos» aislados unos de otros. Debido a cuestiones jurídicas, técnicas y comerciales, estos silos interaccionan poco o nada entre sí. El proyecto SafeClouds.eu se propuso cambiar esta situación y allanar el camino para lograr un nuevo paradigma en el que la aviación se base principalmente en datos compartidos de forma activa. Para SafeClouds.eu este cambio debe basarse en la IA. Según López-Catalá, las técnicas de IA, incluido el aprendizaje profundo y las redes neuronales artificiales, permiten analizar los precursores de los acontecimientos relacionados con la seguridad. «Comprender los precursores y los riesgos potenciales que pueden conducir a un incidente de seguridad es fundamental para complementar los métodos tradicionales de supervisión de la seguridad, revisar los accidentes e incidentes y extraer lecciones aprendidas», informa. La capacidad de la IA para predecir automáticamente los posibles peligros para la seguridad en tiempo real la convierte en una herramienta fundamental en apoyo de las reacciones oportunas. «Las técnicas y los algoritmos se adaptan, personalizan y prueban para que garantizar su eficacia en todos los escenarios de seguridad, como por ejemplo aproximaciones inestables, avisos de proximidad a tierra, pérdidas de separación en vuelo y seguridad de la pista», añade López-Catalá. Uno de estos algoritmos adaptados es Smart Data Fusion (SDF). Al consolidar diferentes fuentes de datos confidenciales en marcos de datos individuales, los analistas pueden dedicarse al desarrollo analítico en lugar de a la ingeniería de datos. «Como resultado, el algoritmo SDF proporciona una visión totalmente exhaustiva de los escenarios de seguridad, incluso cuando diferentes partes interesadas poseen diferentes partes de los datos y cada una quiere mantener la confidencialidad de los mismos», agrega López-Catalá. DataBeacon: infraestructura para aplicaciones de inteligencia artificial en la aviación A fin de convertir estas técnicas y algoritmos de IA en aplicaciones reales, el proyecto SafeClouds.eu desarrolló la plataforma DataBeacon de última generación. Las partes interesadas y los investigadores pueden utilizar la plataforma para desarrollar y desplegar rápidamente aplicaciones de IA para la aviación. «La plataforma informática, modulable y disponible previa solicitud, puede fusionar corpus de datos de forma segura y ejecutar cálculos sobre datos privados aislados del resto de la plataforma», explica López-Catalá. DataBeacon tiene varias aplicaciones, como análisis de datos, aplicaciones distribuidas y computación multiparte. También utiliza tres capas informáticas para garantizar la seguridad, la modulabilidad y la flexibilidad de una gran variedad de aplicaciones de datos masivos y de IA en la aviación. «DataBeacon, que fue creada originalmente para hacer posible el proyecto mediante el apoyo a la protección de datos y los requisitos informáticos, se ha convertido de hecho en el resultado principal. Creemos que tiene un enorme potencial que el equipo quiere explorar más allá del proyecto SafeClouds.eu y ponerlo a disposición de las compañías aéreas, los aeropuertos y los proveedores de servicios de navegación aérea», concluye López-Catalá.

Palabras clave

SafeClouds.eu, seguridad aérea, aviación, proveedor de servicios de navegación aérea, inteligencia artificial, IA, macrodatos

Información del proyecto

Identificador del acuerdo de subvención: 724100

Estado

Proyecto cerrado

  • Fecha de inicio

    1 Octubre 2016

  • Fecha de finalización

    30 Septiembre 2019

Financiado con arreglo a:

H2020-EU.3.4.

  • Presupuesto general:

    € 5 576 288,75

  • Aportación de la UE

    € 5 576 288,75

Coordinado por:

FUNDACION INSTITUTO DE INVESTIGACION INNAXIS

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