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Data-driven research addressing aviation safety intelligence

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In che modo è possibile distribuire i megadati e l’intelligenza artificiale per una migliore sicurezza aerea

Promosso dallo spettro completo delle entità europee di spicco nel settore dell’aviazione, della sicurezza e delle TIC, il progetto SafeClouds.eu, finanziato dall’UE, sta lavorando per migliorare la sicurezza di volo utilizzando i megadati.

TRASPORTI E MOBILITÀ

© MR.Yanukit, Shutterstock

Se le tecniche attuali non vengono aggiornate, il rapido aumento del traffico aereo potrebbe compromettere l’elevato livello di sicurezza dell’aviazione. In base al progetto Data-driven research addressing aviation safety intelligence, finanziato dall’UE, un modo conveniente per effettuare gli aggiornamenti necessari è utilizzare l’intelligenza artificiale (IA). Una collaborazione tra compagnie aeree, fornitori di servizi di navigazione aerea (ANSP), autorità di sicurezza, università e PMI applica la scienza dei dati e approcci di apprendimento automatico per generare nuove conoscenze rispetto a come aiutare le parti interessate dell’aviazione a migliorare ulteriormente la sicurezza. «SafeClouds.eu sta dimostrando in che modo l’analisi dei dati, le TIC all’avanguardia e le informazioni sulla sicurezza possono essere utilizzate per accogliere livelli più elevati di traffico, aumentare la sicurezza e ridurre i costi», afferma la coordinatrice del progetto, Paula Lopez-Catala. IA per la previsione dei rischi per la sicurezza e l’analisi di segni precursori Il sistema aeronautico attuale è strutturato attorno a una serie di «silos di dati» isolati. A causa di problemi legali, tecnici e commerciali, questi silos hanno un’interazione limitata, se non inesistente. Il progetto SafeClouds.eu mirava a cambiare tale condizione e, così facendo, ad aprire la strada a un nuovo paradigma in cui l’aviazione si basi principalmente su dati condivisi in maniera attiva. Per SafeClouds.eu questo cambiamento inizia con l’IA. Secondo Lopez-Catala, le tecniche di IA, tra cui l’apprendimento profondo e le reti neurali artificiali, consentono di analizzare i segni precursori degli eventi di sicurezza. «Comprendere i segni precursori e i potenziali rischi che possono portare a un incidente di sicurezza è fondamentale per integrare i metodi tradizionali di monitoraggio della sicurezza, riesaminare gli incidenti e ed estrarre lezioni apprese», afferma. Poiché l’IA è in grado di prevedere automaticamente potenziali rischi per la sicurezza in tempo reale, è uno strumento centrale per supportare reazioni tempestive. «Le tecniche e gli algoritmi sono su misura, personalizzati e testati per essere efficaci in ogni scenario di sicurezza, dagli approcci instabili all’avviso di prossimità al terreno, alle perdite di separazione in volo e alla sicurezza delle piste», aggiunge Lopez-Catala. Uno di questi algoritmi personalizzati è Smart Data Fusion (SDF). Consolidando diverse fonti di dati riservati in trame dati singole, gli analisti possono concentrarsi sullo sviluppo analitico anziché sull’ingegneria dei dati. «Di conseguenza, SDF offre una visione a 360 gradi degli scenari di sicurezza, anche quando diverse parti interessate possiedono diverse parti dei dati e ciascuna desidera mantenerne la riservatezza», aggiunge Lopez-Catala. DataBeacon: infrastruttura per applicazioni IA nel settore dell’aviazione Per convertire queste tecniche e algoritmi di intelligenza artificiale in applicazioni reali, il progetto SafeClouds.eu ha sviluppato la piattaforma d’avanguardia DataBeacon. Parti interessate e ricercatori possono utilizzare la piattaforma per sviluppare e implementare rapidamente le applicazioni IA per l’aviazione. «La piattaforma di calcolo scalabile su richiesta può fondere i set di dati in modo sicuro ed eseguire calcoli su dati privati isolati dal resto della piattaforma», spiega Lopez-Catala. DataBeacon dispone di una varietà di applicazioni, tra cui analisi dei dati, applicazioni distribuite e computazione pluripartitica. Inoltre, utilizza tre livelli di calcolo per garantire sicurezza, scalabilità e flessibilità per una varietà di megadati e applicazioni IA nel settore dell’aviazione. «DataBeacon, che è stato originariamente creato per attivare il progetto supportando la protezione dei dati e i requisiti di elaborazione, è di fatto diventato il risultato chiave», afferma Lopez-Catala. «Riteniamo che abbia un enorme potenziale che il team vorrebbe esplorare al di là del progetto SafeClouds.eu rendendolo disponibile a compagnie aeree, aeroporti e ANSP».

Parole chiave

SafeClouds.eu, sicurezza di volo, aviazione, fornitore di servizi di navigazione aerea (ANSP), intelligenza artificiale, IA, megadati

Informazioni relative al progetto

ID dell’accordo di sovvenzione: 724100

Stato

Progetto concluso

  • Data di avvio

    1 Ottobre 2016

  • Data di completamento

    30 Settembre 2019

Finanziato da:

H2020-EU.3.4.

  • Bilancio complessivo:

    € 5 576 288,75

  • Contributo UE

    € 5 576 288,75

Coordinato da:

FUNDACION INSTITUTO DE INVESTIGACION INNAXIS

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