CBL - Campus del Baix Llobregat

Projecte llegit

Títol: Impacto de la Inteligencia Artificial en el control del tráfico aéreo: optimización, eficiencia y seguridad en la navegación aérea.

Estudiants que han llegit aquest projecte:

Director/a: CASTAN PONZ, JOSÉ ANTONIO

Departament: DEGD

Títol: Impacto de la Inteligencia Artificial en el control del tráfico aéreo: optimización, eficiencia y seguridad en la navegación aérea.

Data inici oferta: 14-07-2023     Data finalització oferta: 14-03-2024


Estudis d'assignació del projecte:
    GR ENG SIST AEROESP
Tipus: Individual
 
Lloc de realització: EETAC
 
Paraules clau:
Tráfico Aéreo, Inteligencia Artificial, Previsiones, Volatilidad, Eficiencia
 
Descripció del contingut i pla d'activitats:
El trabajo se va a enfocar en el papel que tiene la Inteligencia
Artificial (IA) en el mundo del Control del Tráfico Aéreo.
Se estudiará de qué manera la IA está transformando la gestión
del tráfico aéreo, principalmente, en la mejora de la eficiencia
operativa, la optimización de rutas, la reducción de tiempos de
espera y una mejor seguridad en la navegación aérea. Para ello,
se llevarán a cabo análisis de casos relevantes y desarrollos
tecnológicos actuales en esta área. También, se estudiarán los
desafíos y beneficios que supone la implementación de la IA en el
control del tráfico aéreo, y, por lo contrario, las limitaciones
que tiene.
Finalmente, se explorará el potencial impacto futuro de la IA en
la industria de la aviación y las implicaciones estratégicas que
esto conlleva.
 
Overview (resum en anglès):
The constant growth in air traffic demand causes airspace saturation to increase, which not only poses risks to air navigation safety but also prevents maintaining an optimal level of efficiency. This issue is clearly reflected in the increase in flight delay minutes due to the inability to simultaneously manage all air traffic.

Given that the amount of delay minutes is linked to the constant growth in air traffic demand, it is crucial to seek new tools and solutions to address this challenge. For this reason, this work conducts an analysis of the impact that Artificial Intelligence (AI) could have, leveraging its full potential.

Specifically, a study is carried out on how AI could improve the volatility present in traffic demand forecasts. Options are explored to reduce this volatility, aiming to obtain more accurate forecasts. This approach would not only contribute to reducing delay minutes but also improve efficiency and safety in airspace management.

The results obtained propose the implementation of AI in air traffic control as a solution to the challenge of volatility. In this regard, future work could focus on creating intelligent algorithms in the areas explained during the study.

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