Un assistente basato sull’IA aiuta i controllori del traffico aereo a preservare la consapevolezza situazionale
La capacità dell’aviazione, sia a terra che in volo, è limitata dalla capacità di carico di lavoro dei controllori del traffico aereo. Durante i periodi di maggiore affluenza, i voli vengono solitamente ritardati o indirizzati lontano da spazi aerei potenzialmente congestionati, il che comporta uno spreco di tempo e carburante. Di conseguenza, il settore della gestione del traffico aereo sta passando in rassegna modalità di applicazione dell’automazione al fine di gestire il carico di lavoro e liberare la capacità mentale dei controllori affinché possano dedicarsi a più aeromobili e a compiti essenziali per la sicurezza. «Gran parte di questo lavoro si è incentrato sull’automatizzazione di attività particolari, tra cui il rilevamento di conflitti», spiega il coordinatore del progetto AISA (AI Situational Awareness Foundation for Advancing Automation), Tomislav Radisic, della facoltà di Scienze dei trasporti e del traffico presso l’Università di Zagabria in Croazia. «Un conflitto è una situazione in cui due aeromobili sono destinati a trovarsi troppo vicini in un determinato punto temporale. Ciò di solito significa essere a cinque miglia nautiche di distanza.»
Consapevolezza situazionale automatizzata
La difficoltà con cui sono alle prese i controllori del traffico aereo risiede nel fatto che devono eseguire quotidianamente centinaia di attività singole. Pertanto, anziché tentare di automatizzare le attività singole, AISA ha compiuto un passo indietro per sviluppare un sistema di base più efficace. Il progetto è stato finanziato nell’ambito del quadro dell’impresa comune SESAR, un partenariato pubblico-privato istituito allo scopo di modernizzare il sistema europeo di gestione del traffico aereo. «Volevamo sviluppare qualcosa che innanzitutto monitorasse correttamente tutti gli strumenti esistenti, per conferire al sistema una sorta di consapevolezza situazionale artificiale», aggiunge Radisic. «Tenendo traccia di diversi aspetti in contemporanea, ritenevamo inoltre di potere rendere automatica una serie di attività di monitoraggio esistenti.» Il gruppo coinvolto nel progetto si è quindi occupato di sviluppare il sistema prototipo, basato sui cosiddetti grafici di conoscenza, generati automaticamente dai dati di aviazione disponibili. «Questi grafici di conoscenza concorrono a chiarire i rapporti tra oggetti e concetti diversi», afferma Radisic. «Quindi, ad esempio, se intendiamo acquisire nuove conoscenze relative alla situazione, lo possiamo fare ragionando sui fatti che sappiamo essere reali.» Questo genere di «mappatura» ha aiutato il gruppo del progetto a realizzare un sistema dotato di una consapevolezza situazionale superiore, in grado di stabilire se il risultato di uno strumento automatizzato specifico rispecchiasse la realtà. «Se, ad esempio, uno strumento automatizzato suggerisce la presenza di un conflitto tra due aeromobili, è possibile osservare nel grafico di conoscenza che forse ciò non corrisponde alla realtà», spiega Radisic.
Soddisfare le esigenze del settore
In seguito, sono stati condotti diversi esperimenti simulati con i controllori del traffico aereo. Il gruppo del progetto voleva verificare l’efficacia del sistema nel monitoraggio delle prestazioni degli strumenti automatizzati, ossia se riusciva a cogliere qualcosa che era sfuggito ai controllori umani, nonché quanto fosse utile l’automazione di determinate attività di monitoraggio. «In primo luogo, va detto che il sistema ha funzionato come previsto», osserva Radisic. «Non si sono registrati cali in termini di consapevolezza situazionale e, difatti, il sistema è riuscito a reagire ai risultati lontani dalla realtà, una reazione che talvolta non è scaturita dai controllori umani.» Il monitoraggio automatizzato concepito per assistere i controllori ha ricevuto riscontri più sfumati. «I dati sono stati forniti ai controllori tramite messaggi pre-registrati, in momenti specifici che consideravamo rilevanti», afferma. «Tuttavia, in generale, i controllori non hanno apprezzato questa modalità di ricezione delle informazioni poiché si aspettavano di dialogare solo con i piloti. Un ulteriore problema riguardava l’incertezza sul momento in cui presentare le informazioni: alcuni controllori hanno reputato di ottenere l’informazione troppo presto.» Questo tipo di riscontro è di fondamentale importanza. Il coinvolgimento di utenti finali determinanti agli albori dello sviluppo tecnologico farà sì che il sistema finale sia particolarmente adeguato alle loro esigenze. «Questo progetto è iniziato analizzando come integrare il sistema in quelli in essere; tuttavia, ci interessava anche plasmare i concetti futuri della gestione del traffico aereo dopo il 2035», aggiunge Radisic. Tra le prossime fasi figurano pertanto uno sguardo più approfondito su come e in quale momento presentare questi avvisi di monitoraggio automatizzati ai controllori. Radisic prevede la realizzazione di un’interfaccia uomo-macchina visiva. «Ruota tutto attorno alla comprensione delle esigenze dei controllori del traffico aereo», osserva Radisic. Il progetto sottolinea inoltre l’impegno generale del settore volto alla sicurezza. Sebbene sia indubbio che gli strumenti di apprendimento automatico possano raggiungere un buon livello di efficienza e migliorare la sicurezza nell’ambito dell’aviazione, risulta fondamentale che i controllori abbiano la garanzia del loro corretto funzionamento. A tale proposito, il progetto AISA ha fornito un contributo rilevante a questo dibattito attualmente in corso.
Parole chiave
AISA, aviazione, aereo, traffico, apprendimento automatico, spazio aereo, carburante, aeromobile
