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Come sta rivoluzionando l’aviazione l’intelligenza artificiale di Deep Blue?

Scopri come i progetti innovativi di Deep Blue, finanziati dall'Unione Europea, stanno trasformando la sicurezza, l'efficienza e la sostenibilità delle operazioni aeree.
  • Il progetto ASTRA mira a migliorare la gestione del traffico aereo con strumenti predittivi basati su IA, coinvolgendo partner da 4 paesi europei.
  • SynthAIr sviluppa un generatore di serie temporali universali per creare dati sintetici, affrontando la sfida della disponibilità dei dati nel settore aereo.
  • Il progetto ASTAIR promette di automatizzare le operazioni aeroportuali di terra, aumentando l'efficienza e la sostenibilità delle operazioni con l'uso di IA avanzata.

Deep Blue, un’azienda italiana con oltre 20 anni di esperienza nel settore dell’aviazione, è al centro di una rivoluzione che sta trasformando il settore attraverso l’integrazione dell’Intelligenza Artificiale (IA). Con una serie di progetti finanziati dall’Unione Europea, Deep Blue sta esplorando le potenzialità dell’IA per migliorare la sicurezza, l’efficienza e la sostenibilità delle operazioni aeree. Questo articolo esamina in dettaglio i principali progetti di Deep Blue e il loro impatto sul futuro dell’aviazione.

Progetti di Ricerca e Innovazione

Deep Blue è coinvolta in diversi progetti di ricerca europei che mirano a integrare l’IA nel settore dell’aviazione. Tra questi, il progetto ASTRA, finanziato da SESAR 3 Joint Undertaking, coinvolge un team multidisciplinare di partner da Malta, Spagna, Italia e Svizzera. L’obiettivo è sviluppare uno strumento basato sull’IA per migliorare la gestione del traffico aereo e mitigare i punti critici di congestione. Gli strumenti predittivi basati sull’IA sviluppati da ASTRA trasformeranno i flussi di traffico, supportando i flow managers e aumentando la capacità di predire problematiche legate a un numero eccessivo di aerei.

SynthAIr, un altro progetto finanziato da SESAR e Horizon Europe, si concentra sulla generazione di dati sintetici per l’aviazione. Con l’avanzamento rapido delle tecnologie dell’IA, l’industria dell’aviazione si trova in un momento critico in cui la disponibilità dei dati pone sfide allo sviluppo di nuovi strumenti basati sull’IA. SynthAIr affronta questo problema con un approccio innovativo, sviluppando un Universal Time Series Generator (UTG) per generare dati sintetici da dataset esistenti.

Il progetto Trusty, finanziato da SESAR 3 Joint Undertaking, mira a implementare l’IA nelle Remote Digital Towers (RDT). Le RDT offrono la possibilità di gestire i flussi di traffico negli aeroporti da remoto, promettendo miglioramenti in termini di efficienza operativa, sicurezza e consapevolezza situazionale dei controllori. Trusty incorpora tecniche di visualizzazione delle informazioni, visual analytics, data-driven storytelling e immersive analytics per migliorare la fiducia negli strumenti digitali.

Infine, il progetto CODA mira a migliorare la collaborazione tra esseri umani e IA nella gestione del traffico aereo. CODA sviluppa sistemi per monitorare e prevedere gli stati mentali e i compiti dei controllori del traffico aereo, ottimizzando il carico di lavoro e la consapevolezza situazionale. Il progetto è coordinato da Deep Blue, che si occupa della validazione del prototipo e della generazione dei risultati finali.

Automazione e Sostenibilità

Deep Blue è anche impegnata in progetti che mirano a rendere le operazioni aeroportuali di terra più automatizzate e sostenibili. Il progetto ASTAIR (Auto-Steer Taxi at AIRport) promette un salto significativo nelle operazioni aeroportuali di terra attraverso l’utilizzo dell’automazione avanzata e dell’IA. ASTAIR mira a progettare uno strumento di supporto per supervisionare le operazioni di terra automatizzate, migliorando l’efficienza e la sostenibilità nel settore dell’aviazione.

Il progetto HUCAN (Holistic Unified Certification Approach for Novel systems based on advanced automation) si concentra sulla gestione delle sfide legali e normative legate alla crescente integrazione dell’automazione e dell’IA nella gestione del traffico aereo (ATM). HUCAN mira a stabilire nuovi standard per i processi di trasparenza, certificazione e approvazione, garantendo sicurezza ed efficienza nel settore dell’aviazione.

Formazione e Simulazione

L’IA può anche migliorare la formazione e la simulazione nel settore dell’aviazione. Deep Blue è coinvolta nel progetto Harvis, che addestrerà algoritmi ad affrontare situazioni complesse per aiutare i piloti a prendere decisioni sotto pressione. L’addestramento sarà effettuato dai piloti stessi, che gestiranno casi critici come l’atterraggio manuale di emergenza. Gli algoritmi impareranno a comportarsi in modo simile a un essere umano, basandosi sull’esperienza pregressa e valutazioni oltre i semplici dati.

Il progetto Safeland esplora scenari in cui un assistente digitale potrebbe prendere il posto di comando quando il primo pilota non può operare. Le possibili soluzioni vanno dall’IA che prende il controllo dell’aereo a un operatore remoto che manovra l’aeromobile da terra come un drone. Safeland valuterà non solo gli aspetti tecnici, ma anche quelli legati alla sicurezza, legali e ai costi di certificazione.

Bullet Executive Summary

L’integrazione dell’IA nel settore dell’aviazione rappresenta una rivoluzione senza precedenti, con il potenziale di migliorare significativamente la sicurezza, l’efficienza e la sostenibilità delle operazioni aeree. Deep Blue, con i suoi numerosi progetti di ricerca finanziati dall’Unione Europea, è in prima linea in questa trasformazione. Dai progetti ASTRA e SynthAIr, che mirano a migliorare la gestione del traffico aereo e la generazione di dati sintetici, ai progetti Trusty e CODA, che si concentrano sulla collaborazione tra esseri umani e IA, l’azienda sta esplorando ogni aspetto dell’integrazione dell’IA nell’aviazione.

L’automazione avanzata e la sostenibilità sono al centro dei progetti ASTAIR e HUCAN, che mirano a rendere le operazioni aeroportuali di terra più efficienti e sostenibili. La formazione e la simulazione sono altre aree chiave in cui l’IA può fare la differenza, come dimostrano i progetti Harvis e Safeland.

In conclusione, l’IA ha il potenziale di portare a una maggiore efficienza operativa, miglioramenti nella sicurezza e una migliore esperienza per passeggeri e operatori nel settore dell’aviazione. Tuttavia, è fondamentale che l’integrazione dell’IA sia guidata da principi di trasparenza e conformità, garantendo che le decisioni basate sull’IA siano comprensibili e affidabili per gli operatori umani.


Articolo e immagini generati dall’AI, senza interventi da parte dell’essere umano. Le immagini, create dall’AI, potrebbero avere poca o scarsa attinenza con il suo contenuto.(scopri di più)
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