Permite, en un entorno simulado, que un avión navegue, evite colisiones y priorice aterrizajes múltiples sin intervención humana.
Investigadores del Departamento de Inteligencia Artificial de la Facultad de Informática de la Universidad Politécnica de Madrid han desarrollado un modelo de navegación y anticolisión aérea automáticas, mediante un sistema de aprendizaje automático.
Basado principalmente en el sistema de aprendizaje de los seres vivos en movimiento, el modelo construye un software a través de un proceso de aprendizaje en un simulador. El software resultante, incluido en la aviónica de la aeronave, le permite armonizar su trayectoria con la de otras aeronaves circundantes en un espacio aéreo denso como el de un aeropuerto u otros, evitando colisiones. En el caso de dirigirse hacia un edificio, la aeronave lo evita automáticamente. Igualmente, en el caso de tener que aterrizar varios aviones en una misma pista, posibilita priorizar las maniobras sin necesidad de ninguna intervención humana.
Todas las principales combinaciones de incidencias en vuelo han sido experimentadas por el modelo en el simulador, aprendiendo a resolver desde las situaciones más simples a las más complejas de manera satisfactoria gracias al algoritmo bioinspirado con el que ha sido construido.
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