Modelos predictivos de seguridad en la separación entre aeronaves en el espacio aéreo

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Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid participan en el Proyecto FARO, seleccionado por la Comisión Europea para avanzar en el Cielo Único Europeo.

El Cielo Único Europeo es una iniciativa que tiene como objetivo aumentar la eficiencia de la gestión del tránsito aéreo y los servicios de navegación aérea. En su marco, numerosos proyectos se suceden para lograr esos objetivos de mejora del transporte aéreo, aumentando su capacidad, avanzando en seguridad, reduciendo costes y minimizando su impacto ambiental.

Recientemente, la Comisión Europea ha seleccionado 29 proyectos de los 128 presentados a la cuarta convocatoria de Exploratory Research de SESAR. Uno de esos proyectos elegidos, es el proyecto FARO (saFety And Resilience guidelines for aviatiOn), liderado por CRIDA y ENAIRE y en el que participa el Grupo de Investigación en Navegación Aérea (GINA) de la Universidad Politécnica de Madrid.

Este proyecto de investigación, en el que también colaboran Eurocontrol, la Universidad de Belgrado, la Universidad de Lund y la spin-off ZenaByte, busca la adaptación del Sistema ATM (Air Traffic Management) ante los retos de la automatización y digitalización de los servicios.

En concreto, la aportación de la UPM, se centrará en el desarrollo de modelos predictivos de seguridad operacional. “Una de las preocupaciones de la industria aeronáutica en la actualidad es que se produzcan pérdidas de separación entre las aeronaves en el espacio aéreo, lo que podría dar lugar a una categoría específica de accidentes: las colisiones en el aire (MAC, Mid Air Collision) en un escenario de crecimiento del tráfico aéreo, que era el que teníamos antes de la pandemia y el que esperamos recuperar cuando la crisis sanitaria esté controlada a nivel global”, explica Fernando Gómez Comedador, investigador principal del proyecto en la UPM.

La capacidad actual de la industria para predecir incidentes de pérdida de separación entre aeronaves es escasa. Afortunadamente, este tipo de incidentes, dado el elevado nivel de seguridad en la industria, ocurren con muy poca frecuencia, por lo que es muy difícil disponer de un número suficiente de datos que permitan realizar análisis estadísticos relevantes.

Los estudios y modelos que analizan o determinan la seguridad de las operaciones de las aeronaves en el espacio aéreo y la pérdida de separación entre las mismas se han centrado, hasta el momento, en la intervención y el error humano como causa principal de las situaciones inseguras. Las tendencias modernas en seguridad reconocen la existencia de factores sistémicos que tienen que ver con el diseño de los sistemas, y que generan condiciones latentes u oportunidades para la aparición de tales fallos humanos. Sin embargo, esos factores estructurales o sistémicos, no han sido estudiados y modelizados hasta ahora.

En la actualidad, los diferentes actores en la industria de la aviación no sólo tienen que supervisar, recopilar y analizar datos e información relacionados con la seguridad, sino también identificar, prever y predecir todas aquellas tendencias que estén relacionadas, de una forma o de otra, con la seguridad, abordando, al mismo tiempo, de forma proactiva, los riesgos reales y emergentes en materia de seguridad. Este cambio introduce una necesidad paralela de diseñar y desarrollar nuevos indicadores de seguridad y métodos estadísticos que sean adecuados para modelizar accidentes e incidentes, y monitorizar, de manera dinámica, su evolución.

Adelantarse al incidente
En el proyecto FARO se desarrollarán modelos de estimación y predicción de la posible pérdida de separación entre aeronaves en el espacio aéreo, en función de las características intrínsecas del escenario de rutas y sectores, del tráfico y su evolución y de la gestión del espacio aéreo.

Estas funciones permiten evaluar, determinar y predecir los resultados de un espacio aéreo dado en términos de seguridad. Estos modelos se conocen como Funciones Predictivas de Seguridad (Safety Performance Functions, SPF). Este tipo de modelos, una vez desarrollados, calibrados y validados, podrían extenderse a otras áreas de rendimiento clave en la gestión del tránsito aéreo como la capacidad, la eficiencia, etc.

“Mediante el uso de dichas funciones SPF, seríamos capaces de extraer información sobre la magnitud del riesgo involucrado y hacer predicciones sobre futuras ocurrencias. Así, las SPF pueden utilizarse en metodologías preventivas y predictivas para mejorar las condiciones de seguridad bajo las cuales operan las compañías aéreas, minimizando así el nivel de riesgo”, concluye Rosa Arnaldo, otra de las investigadoras del proyecto en la UPM. 

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