Uso de drones, 5G e inteligencia artificial para la detección de FODs en aeropuertos de Aena
Antecedentes
En los aeropuertos deben realizarse inspecciones rutinarias de la pista para detectar la presencia de FODs (Foreing Objects Debris), que son “objetos inanimados dentro del área de movimiento que no tienen una función operacional o aeronáutica y pueden representar un peligro para las operaciones de las aeronaves”, según la definición de la Organización de Aviación Civil Internacional (OACI).
Estos objetos suponen un riesgo para la seguridad operacional de los aviones y por eso su revisión es un trabajo tan crítico e importante. Actualmente estas inspecciones se llevan a cabo de forma visual por personal del aeropuerto con un vehículo que recorre la pista. El uso de soluciones tecnológicas que hagan aún más eficientes los procesos y servicios de aplicación aeroportuaria han generado la necesidad de colaborar con otras empresas para desarrollar proyectos innovadores en esta línea.
Retos
El objetivo genérico de este proyecto es el desarrollo de una solución innovadora, que implica describir las características técnicas y económicas de la misma, analizando su viabilidad para su futura implementación en la red de aeropuertos de Aena. Para ello, se definió una serie de indicadores que validarían el algoritmo:
-Capacidad de detección: Se define como la capacidad del sistema para detectar objetos, medido en porcentaje bajo unas condiciones determinadas de operación (dimensiones del objeto, distancia entre objetos).
-Precisión de la detección: Se define como la capacidad del sistema para determinar e informar de la ubicación real del objeto con respecto a un punto de referencia determinado.
-Fiabilidad de la Detección: se define fiabilidad de la detección a la capacidad del sistema de discriminar los falsos positivos, en base a una clasificación catalogada de FODs.
Fases
El proyecto ha tenido una duración de 12 meses, caracterizado por diferentes fases o hitos principales:
- Primera fase de diseño del algoritmo de IA con entornos sintéticos y entrenamiento del mismo con datasets públicos. Compra de dron, servidor y otros componentes.
- Abril 2023: Suministro del dron con los componentes necesarios para transmitir vídeo en tiempo real de alta calidad a través de la red 5G. suministro, instalación, integración y puesta en marcha del hardware y software de la solución. Comprobación de la comunicación dron servidor a través de la red 5G. Toma de imágenes en entorno real.
-Julio 2023: toma de imágenes, validación del escenario 1 en términos de capacidad de detección. Se comprobó la eficacia del algoritmo para detección e identificación de FODs en pista.
- Octubre 2023 - enero 2024: realización de toma de imágenes para la mejora del algoritmo, medición de tiempos de inspección y validación algoritmo diferentes condiciones ambientales.
Nuevos Servicios
Se espera que esta innovación incorpore una herramienta tecnológica al proceso de detección de FODs, que actualmente se realiza de forma visual por un operario, aunando tres tecnologías (IA, 5G y drones). Esto permitirá automatizar el mismo, incrementando los ya altos niveles de calidad en la detección de FODs.
La solución desarrollada en el proyecto destaca frente a estas soluciones en el mercado por su adaptabilidad y versatilidad a la hora de implementación en la variedad de aeropuertos de la red de Aena y la reducción de coste de infraestructura necesaria.
Esta solución contribuye a la reducción de costes operativos y de inversión inicial frente a otras tecnologías de detección de FODs en el mercado.
Además, la automatización del proceso permite incrementar los altos estándares ya existentes en la gestión de la seguridad operacional en cuanto a la detección de estos objetos.
Conclusiones
La búsqueda de tecnologías para detección de FOD surge de una decisión estratégica de la organización para ser aún más eficientes en los procesos de seguridad operacional en los aeropuertos, por lo que, si la innovación cumple con los requerimientos establecidos, existe una apuesta clara para su implementación.
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