À medida que o uso comercial de drones continua a aumentar, espera-se que o tráfego de drones em áreas de baixa altitude abaixo de 400 pés cresça significativamente nos próximos anos. Os especialistas prevêem que, até 2027, os Estados Unidos terão quase 1 milhão de sistemas comerciais de drones utilizados para entregas expressas, monitoramento de tráfego, resgate de emergência e outras tarefas. O influxo de drones em baixas altitudes representará sérios desafios à segurança da aviação.
Em resposta ao aumento do tráfego de drones, uma equipa de investigação liderada por Lanier Watkins e Louis Whitcomb, do Assurance Automation Institute da Universidade Hopkins, utilizou a inteligência artificial para construir um modelo de sistema para direcionar com mais segurança o tráfego de drones através de um certo grau de tomada de decisão automatizada, substituindo alguns processos que requerem participação manual. Os resultados de suas pesquisas foram publicados na revista Computer.
“Queríamos ver se diferentes abordagens de IA poderiam lidar com segurança com a escala esperada de operações de drones, e isso acabou sendo viável”, disse Watkins. A equipe usou algoritmos autônomos para aumentar a segurança e a escalabilidade das operações de drones em áreas abaixo de 120 metros. Para verificar a segurança do tráfego de drones, a equipe avaliou o impacto de algoritmos autônomos em espaço aéreo tridimensional simulado. Suas pesquisas anteriores descobriram que os algoritmos para evitar colisões reduziram significativamente as taxas de acidentes. Depois de adicionar o algoritmo estratégico de resolução de conflitos, a taxa de acidentes é ainda mais reduzida através do controle do tempo de tráfego para evitar colisões, e os acidentes no espaço aéreo são quase eliminados.
Para tornar a simulação mais realista, a equipe também adicionou dois recursos ao sistema. O primeiro é um “sensor de ruído” para simular a imprevisibilidade do ambiente real e melhorar a adaptabilidade do sistema; o segundo é um “sistema de inferência difusa” para calcular o nível de risco de cada drone com base em múltiplos fatores, como a distância entre o drone e os obstáculos. Watkins e Whitcomb disseram que esses métodos permitem que o sistema tome decisões automatizadas para evitar colisões.
O professor Whitcomb disse: "Nossa pesquisa considerou uma variedade de variáveis, incluindo cenários em que um 'drone desonesto' se desvia da rota pretendida. Os resultados são muito promissores." A equipe planeja tornar o ambiente simulado mais abrangente e realista, introduzindo obstáculos dinâmicos, como o clima.
Watkins disse que a pesquisa se baseia em mais de 20 anos de pesquisa do Laboratório de Aplicações Físicas Hopkins, focado em melhorar a segurança do sistema espacial aéreo nacional dos EUA. Com o rápido desenvolvimento dos drones comerciais, o uso de IA e simulação para fornecer suporte à decisão para a gestão do tráfego e alcançar a operação eficiente e segura dos sistemas de drones é uma direção importante da pesquisa atual.