I modelli di IA aiutano i gestori del traffico aereo a superare grandi tempeste
I cieli europei sono più affollati che mai ed eventi imprevedibili quali i temporali possono a volte spingere le operazioni oltre la capacità dei controllori. «La gestione del traffico aereo può occuparsi in modo sicuro solo di un numero limitato di velivoli in un dato spazio aereo e momento», afferma Marta Sánchez, ingegnera nell’ambito della ricerca e dello sviluppo della gestione del traffico aereo presso il gruppo spagnolo CRIDA (sito web in spagnolo). «Quando la domanda supera questa capacità, i voli accumulano ritardo.» Con il sostegno dell’impresa comune SESAR, istituita per modernizzare il sistema europeo di gestione del traffico aereo, il progetto ISOBAR (Artificial Intelligence Solutions to Meteo-Based DCB Imbalances for Network Operations Planning) è a capo degli sforzi per l’utilizzo dell’intelligenza artificiale (IA) e di altre tecnologie avanzate con l’obiettivo di prevedere meglio, e mitigare, gli squilibri tra capacità e domanda che possono condurre a disfunzioni durante i viaggi.
Avvalersi dell’IA per prevedere con precisione l’attività delle tempeste
Un fattore in grado di causare rapidamente uno squilibrio nello spazio aereo è rappresentato dalle condizioni meteorologiche, in particolare i temporali. Quando si prevede un temporale, la gestione del traffico aereo adotta spesso la decisione di ridurre la capacità in quello spazio aereo, il che si traduce in ritardi, reindirizzamenti e cancellazioni. «Il problema è che le odierne previsioni non sono molto accurate», spiega Manuel Soler, ingegnere aerospaziale presso l’Università Carlos III, in Spagna, che guida le attività di previsione meteorologica di ISOBAR. «Sebbene siano in grado dirci quando le condizioni sono indicative di un temporale, non riescono a individuare con esattezza il momento e il luogo in cui si verificherà la tempesta.» Questo significa che la gestione del traffico aereo finisce per chiudere l’intero spazio aereo in cui si potrebbe verificare un temporale, anche qualora emerga che la tempesta riguarda solo una piccola area per un breve lasso di tempo, afferma Soler. Disporre di informazioni più precise consentirebbe alla gestione del traffico aereo di adottare decisioni confinate all’immediata prossimità dell’evento climatico. Il progetto ISOBAR si avvale dell’IA, dei dati satellitari di osservazione della Terra e di avanzate previsioni del tempo per pronosticare meglio l’attività, l’altitudine, la gravità e la probabilità di un temporale.
Reagire agli squilibri nella capacità di volo
Tuttavia l’impatto di un temporale non si limita all’immediato spazio aereo. La disfunzione in un punto tende a causare un effetto domino. «Quando un temporale interessa lo spazio aereo X, quei voli ritardati e reindirizzati aumenteranno la domanda nello spazio aereo Y», spiega Sánchez. «Quando la capacità dello spazio aereo Y è stata raggiunta, la gestione del traffico aereo ritarderà o reindirizzerà i voli in un altro spazio aereo, il che si ripercuoterà sul suo equilibrio tra domanda e capacità e così via.» È proprio qui che ISOBAR giunge in aiuto. «Abbiamo creato un secondo modello di previsione della domanda e della capacità», osserva Sánchez. «Servendosi dell’IA, analizza i piani di volo programmati, il modo in cui i voli sono reindirizzati in condizioni meteorologiche avverse e come queste decisioni si ripercuotono sulla domanda e sulla capacità al di fuori dell’immediato spazio aereo interessato.» Grazie a questo modello di «punti caldi», impiegato in combinazione con il modello di previsione meteorologica, la gestione del traffico aereo è in grado di prevedere dove è possibile che si verifichi uno squilibrio tra domanda e capacità. ISOBAR ha successivamente creato un terzo modello che fornisce piani di volo alternativi per evitare i cosiddetti punti caldi. «La gestione del traffico aereo può utilizzare queste informazioni, assieme ad altri modelli, per adottare decisioni proattive che riducano il traffico e la congestione e limitino pertanto le disfunzioni di volo», conclude Sánchez. I modelli di ISOBAR sono attualmente disponibili sotto forma di prototipo, che fungerà da base per lo sviluppo, la verifica e la convalida del loro uso all’interno di vari servizi e soluzioni di gestione del traffico aereo.
Parole chiave
ISOBAR, intelligenza artificiale, ritardi, gestione del traffico aereo, cancellazioni, spazio aereo, tecnologie avanzate, temporali, previsione, osservazione della Terra, satellite, piani di volo
