Aprimorando a segurança operacional com treinamento e dados operacionais, com uso de ferramentas de inteligência artificial para processamento de informações coletadas para melhorar os resultados do treinamento, em 12.11.25

Em post no dia 12 na plataforma online da AIN, Matt Thurber, editor da mídia, repercutiu que provedores de treinamento (centros de aviação) estão coletando dados durante eventos de treinamento e combinando-os com dados operacionais para melhorar os resultados do treinamento de pilotos, explicou Clément Cateau, gerente sênior de gerenciamento de produtos da CAE, na manhã do dia 12, na programação do seminário de segurança Bombardier Safety Standdown 2025, organizado anualmente pela fabricante canadense.

Sua apresentação com título “Enhance safety intelligence with training data” (Aprimorando a Inteligência de Segurança com Dados de Treinamento), explorou como esses dados estão sendo usados ​​para melhorar o treinamento e apoiar os sistemas de gerenciamento de segurança (SMS – Safety Management System).

Assim como os operadores de aeronaves usam a garantia da qualidade operacional de vôo para aproveitar os dados das aeronaves para os programas de SMS, os provedores de treinamento também o fazem com o que está sendo chamado de garantia da qualidade operacional do simulador (Simulator Operational Quality Assurance). Tudo isso faz parte do que Cateau identificou como “inteligência de segurança … trata-se de coletar dados, transformar dados brutos em insights [evidências] acionáveis ​​para os sistemas de gerenciamento de segurança”.

Embora a sua apresentação tenha abordado vários aspectos da inteligência de segurança, um dos pontos mais interessantes que Cateau mencionou foi o crescente uso de ferramentas de inteligência artificial na análise dos dados coletados.

Cateau afirmou que o objetivo de usar dados de treinamento para aprimorar a inteligência de segurança é “saber o que aconteceu, por que aconteceu e fornecer automaticamente recomendações a todas as partes interessadas e organizações … de forma automatizada”. Isso é feito manualmente atualmente e não é muito sistemático, acrescentou Cateau.

No futuro, no entanto, deverá haver maneiras automáticas de fornecer feedback com base em dados operacionais e de treinamento, além de gerar perfis e outras informações. “Mas ainda não chegamos lá”, observou Cateau.

Onde a inteligência artificial (IA) poderia ajudar seria nessa automação, mas Cateau vê a IA como um auxílio, não como uma substituição, para todas as partes interessadas envolvidas no treinamento (pilotos, instrutores, chefes de treinamento e segurança, fabricantes de equipamentos originais e órgãos reguladores). “É uma tecnologia poderosa que definitivamente devemos considerar”, Cateau concluiu.

Mais especificamente, Cateau explicou que a inteligência artificial (IA) pode fornecer informações úteis – por exemplo, durante um debriefing após uma sessão de treinamento, pois tem acesso a mais dados e observações que um instrutor pode não ter visto. Quando combinada com ferramentas de rastreamento ocular, “também será benéfica em termos de modelagem preditiva do desempenho da tripulação”, disse Cateau.

“Com base na análise de cenários e resultados anteriores, poderemos um dia criar modelos que … fornecerão o resultado antes mesmo de serem executados em simuladores e fornecerão feedback ao mundo operacional com isso, e … talvez atualizar alguns dos Procedimentos Operacionais Padrão [SOP], treinamentos ou o projeto [da aeronave]”.

A inteligência artificial (IA) também pode ajudar a mitigar a “deriva” (desvio) operacional, onde os pilotos voam cada vez mais fora dos parâmetros especificados. Usando o conceito de aprendizado não supervisionado, os dados de inteligência de segurança são explorados para obter informações úteis.

“Você alimenta a máquina com os dados e deixa que ela encontre padrões, tendências e correlações entre as entradas”, disse Cateau. “Então, garimpagem de dados … se tivermos a infraestrutura para analisar isso de forma abrangente, podemos esperar algumas descobertas sobre o desvio operacional. Por exemplo, é muito difícil para um ser humano perceber se há ou não um desvio operacional. É muito difícil responder a essa pergunta, mas com um conjunto de dados mais abrangente e alguns algoritmos de IA que podemos esperar no futuro, talvez [haja] alguma capacidade adicional para reduzir esse desvio”, Cateau completou. [EL] – c/ fonte