Se espera que el tráfico de aviones no tripulados autónomos en el espacio aéreo no controlado por debajo de los 400 pies de altitud aumente sustancialmente en los próximos años. Los expertos anticipan una flota de casi 1 millón de sistemas de aeronaves comerciales no tripuladas (UAS) en los EE. UU. para 2027, que se dedican a tareas como entrega de paquetes, monitoreo del tráfico y asistencia de emergencia.
Un equipo de investigadores dirigido por Lanier Watkins y Louis Whitcomb del Institute for Assured Autonomy ha utilizado inteligencia artificial para modelar un sistema que podría orquestar de forma más segura el tráfico de drones reemplazando algunos procesos humanos con toma de decisiones autónoma. Sus resultados aparecieron en la revista Computer .
“Queríamos ver si diferentes enfoques que utilizan IA podían manejar la escala esperada de estas operaciones de manera segura, y así fue”, dijo Watkins, profesor asociado de investigación en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Escuela de Ingeniería de Whiting, investigador de la Institute for Assured Autonomy y personal profesional principal del Laboratorio de Física Aplicada de Johns Hopkins. “Nuestro sistema simulado aprovecha algoritmos de autonomía para mejorar la seguridad y escalabilidad de las operaciones de UAS por debajo de 400 pies de altitud”.
Para abordar el desafío del aumento del tráfico de UAS, el equipo de Hopkins evaluó el impacto de los algoritmos autónomos en un espacio aéreo simulado en 3D. El equipo sabía por investigaciones anteriores que el uso de algoritmos para evitar colisiones reducía en gran medida los accidentes. Descubrieron que agregar algoritmos estratégicos de eliminación de conflictos, que controlan el tiempo del tráfico para evitar colisiones, hizo que las cosas fueran aún más seguras y casi eliminó los accidentes en el espacio aéreo.
Los investigadores también equiparon su simulador con dos aspectos de realismo. Los “sensores de ruido” imitan la imprevisibilidad de las condiciones del mundo real y hacen que el sistema sea más adaptable, y un “sistema de interferencia difusa” calcula el nivel de riesgo de cada dron basándose en factores que van desde la proximidad a los obstáculos y el cumplimiento de la ruta planificada. Watkins y Whitcomb dicen que estos enfoques permiten que el sistema tome decisiones autónomas para evitar colisiones.
“Nuestro estudio consideró una variedad de variables, incluidos escenarios que involucran ‘drones rebeldes’ que se desviaron de sus rutas planificadas. Los resultados son muy prometedores”, dijo Whitcomb, profesor de ingeniería mecánica en la Escuela de Ingeniería de Whiting e investigador de la Instituto para la Autonomía Asegurada.
El equipo planea mejorar aún más sus simulaciones incluyendo obstáculos dinámicos como el clima y otros factores del mundo real para una representación más completa.
Watkins dice que el artículo se basa en más de dos décadas de investigación realizada en el Laboratorio de Física Aplicada de la Universidad Johns Hopkins centrada en mejorar la seguridad del Sistema Nacional del Espacio Aéreo de Estados Unidos.
“Este trabajo se ha investigado mediante la simulación del rendimiento en entornos y sistemas que están siendo considerados para su despliegue por terceros en futuros espacios aéreos, así como en las comunidades académicas y de investigación básica IEEE y ACM”, explica Watkins.
“Este trabajo ayuda a los investigadores a comprender cómo pueden comportarse los algoritmos de autonomía que protegen el espacio aéreo cuando se enfrentan al ruido y la incertidumbre en el espacio aéreo simulado en 3D y subraya la necesidad de monitorear continuamente los resultados de estos algoritmos autónomos para garantizar que no hayan alcanzado estados potenciales de falla”.
Fuente: Agencia ID.
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