L'IA rivoluziona il futuro dell'aviazione
Il futuro delle auto senza conducente sicure e degli aerei autonomi è ancora lontano di alcuni anni, ma questo non ha impedito ai ricercatori di spingere i limiti della tecnologia per garantire un domani più sicuro.
Un'iniziativa in questo senso è il progetto Smart City, che integra l'intelligenza video a livello di città per rilevare potenziali minacce e pianificazione multi-agente di rinforzo per reagire agli attacchi e ai veicoli non cooperativi. I ricercatori stanno pianificando di utilizzare le telecamere per identificare movimenti anomali delle auto, compreso il guida aggressiva o sotto l'effetto di alcol, nonché veicoli autonomi hackerati.
Nel campo dell'aviazione, il Technical University of Darmstadt (TU Darmstadt) sta collaborando con un professore di meccanica e ingegneria aerospaziale per sviluppare un sistema di gestione della sicurezza per gli aerei elettrici autonomi. L'Istituto per i Sistemi di Volo e l'Ingegneria del Controllo (FSR) presso la TU Darmstadt è all'avanguardia in questa ricerca, conducendo ricerche applicative nell'ingegneria dei sistemi aerospaziali.
Il professore ha ricevuto un finanziamento di due anni dalla Federal Aviation Administration per concentrarsi sulla progettazione e l'implementazione di un framework di verifica della sicurezza per i sistemi di aviazione basati sull'apprendimento. Il ricercatore sta anche collaborando con Intelligent Automation, Inc. in un progetto NASA SBIR Phase I per affrontare il traffico aereo congestionato in ambienti urbani per gli aerei elettrici autonomi.
La batteria limitata degli aerei elettrici li rende vulnerabili al traffico aereo congestionato, poiché librare o mantenere la posizione nel cielo consuma risorse significative. Per affrontare questo problema, l'attenzione del team è sull'abilitare tassi di arrivo e partenza elevati negli eliporti, i principali colli di bottiglia per il traffico eVTOL.
Il progetto mira a minimizzare i rischi per gli aerei a decollo e atterraggio verticali elettrici (eVTOL) e le loro missioni di mobilità aerea avanzata in ambienti urbani. Il progetto si concentrerà sulla progettazione del sistema su condizioni meteorologiche avverse, guasti o degrado dei componenti della propulsione elettrica e minacce da altri aerei non cooperativi.
Nella sicurezza dell'aviazione, la sicurezza viene sempre al primo posto, poiché i nuovi tipi di aerei e le funzioni di autonomia portano grandi sfide e opportunità per la ricerca sulla sicurezza del volo. Un errore di un algoritmo di machine learning in applicazioni critiche per la sicurezza come l'aviazione o la guida autonoma può portare a incidenti e risultati fatali. Pertanto, c'è un crescente bisogno di un workforce dell'industria aeronautica
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