A medida que el uso comercial de drones continúa aumentando, se espera que el tráfico de drones en áreas de baja altitud por debajo de los 400 pies crezca significativamente en los próximos años. Los expertos predicen que para 2027, Estados Unidos tendrá casi 1 millón de sistemas de drones comerciales utilizados para entregas urgentes, monitoreo de tráfico, rescate de emergencia y otras tareas. La llegada de drones a bajas altitudes planteará serios desafíos a la seguridad de la aviación.
En respuesta al aumento del tráfico de drones, un equipo de investigación dirigido por Lanier Watkins y Louis Whitcomb del Assurance Automation Institute de la Universidad Hopkins utilizó inteligencia artificial para construir un modelo de sistema para dirigir de manera más segura el tráfico de drones a través de un cierto grado de toma de decisiones automatizada, reemplazando algunos procesos que requieren participación manual. Los resultados de su investigación fueron publicados en la revista Computer.
"Queríamos ver si diferentes enfoques de IA podían manejar con seguridad la escala esperada de operaciones con drones, y resultó ser factible", dijo Watkins. El equipo utilizó algoritmos autónomos para mejorar la seguridad y la escalabilidad de las operaciones con drones en áreas por debajo de los 400 pies. Para verificar la seguridad del tráfico de drones, el equipo evaluó el impacto de algoritmos autónomos en un espacio aéreo tridimensional simulado. Su investigación anterior encontró que los algoritmos para evitar colisiones reducían significativamente las tasas de accidentes. Después de agregar el algoritmo de resolución estratégica de conflictos, la tasa de accidentes se reduce aún más al controlar el tiempo del tráfico para evitar colisiones, y los accidentes en el espacio aéreo casi se eliminan.
Para hacer la simulación más realista, el equipo también añadió dos funciones al sistema. El primero es un "sensor de ruido" para simular la imprevisibilidad del entorno real y mejorar la adaptabilidad del sistema; el segundo es un "sistema de inferencia difusa" para calcular el nivel de riesgo de cada dron en función de múltiples factores, como la distancia entre el dron y los obstáculos. Watkins y Whitcomb dijeron que estos métodos permiten que el sistema tome decisiones automatizadas para evitar colisiones.
El profesor Whitcomb dijo: "Nuestra investigación consideró una variedad de variables, incluidos escenarios en los que un 'dron rebelde' se desvía de su ruta prevista. Los resultados son muy prometedores". El equipo planea hacer que el entorno simulado sea más completo y realista introduciendo obstáculos dinámicos como el clima.
Watkins dijo que la investigación se basa en más de 20 años de investigación realizada por el Laboratorio de Aplicaciones de Física de Hopkins centrado en mejorar la seguridad del sistema del espacio aéreo nacional de Estados Unidos. Con el rápido desarrollo de los drones comerciales, el uso de la inteligencia artificial y la simulación para brindar apoyo a las decisiones para la gestión del tráfico y lograr un funcionamiento eficiente y seguro de los sistemas de drones es una dirección importante de la investigación actual.