EASA publica nova edição de documento de conceito de inteligência artificial, em 24.05.24

Em post no dia 22, Matt Thurber, editor-chefe da mídia especializada AIN, deu notícia que a EASA publicou recentemente a edição 2 do seu Artificial Intelligence Concept Paper (Documento de Conceito da Inteligência Artificial), datado de 06/03/2024.

Artificial Intelligence Concept Paper ed.2:
https://www.easa.europa.eu/en/document-library/general-publications/easa-artificial-intelligence-concept-paper-issue-2

Segundo Thurber, o  documento., notavelmente, apresenta conceitos fundamentais que “são cruciais para o desenvolvimento e implementação seguros e confiáveis de tecnologias de IA [Inteligência Artificial] na aviação”, de acordo com a EASA.

Thurber escreveu que, embora os conceitos explorados no artigo procurem avançar nas aplicações de inteligência artificial na aviação, a EASA pretende garantir que o homem continue envolvido nestes desenvolvimentos. Thurber sintetiza que, no documento, a EASA refina as orientações para aplicações de inteligência artificial e nível 1 e fornece orientações para sistemas baseados em de inteligência artificial de nível 2.

Thurber resume que as aplicações de IA (de inteligência artificial) de nível 1 são “aquelas que melhoram as capacidades humanas” e aprofundam “a exploração da garantia de aprendizagem, a explicabilidade da de inteligência artificial e a avaliação baseada na ética”, explicou a EASA. “A IA de nível 2 introduz o conceito inovador de equipe Homem-IA (HAT), preparando o terreno para sistemas de IA que tomam decisões automaticamente sob supervisão humana”, sendo HAT – Human-AI teaming.

Segundo Thurber, a EASA divulgou o documento conceitual para ajudar aqueles que se candidatam à certificação de aplicações relacionadas com a segurança ou o ambiente que utilizarão tecnologias IA (de inteligência artificial) ou de aprendizagem em automatismo, em áreas abrangidas pelo Regulamento Básico da EASA.

Segundo Thurber, a EASA publicou o seu Roteiro de Inteligência Artificial 2.0 (Artificial Intelligence Roadmap 2.0) em maio passado, que se trata de um documento “vivo” atualizado regularmente à medida que o desenvolvimento IA (de inteligência artificial) continua, “através de discussões e trocas de pontos de vista, mas também de trabalho prático sobre o desenvolvimento da IA em que a Agência [EASA] já está envolvida”.

Artificial Intelligence Roadmap 2.0:
https://www.easa.europa.eu/en/downloads/137919/en

Thurber aponta que alguns casos de uso da aviação que a EASA aborda no documento conceitual incluem um sistema visual de orientação de pouso (visual landing guidance system), sugestões de radiofrequência, táxi automático baseado em visão computacional (computer vision-based auto-taxi) e aquisição de dados.

A Daedalean, sediada em Zurique, na Suíça, é uma provedora-desenvolvedora de sistemas de software de pilotagem autônoma para aeronaves civis de hoje e mobilidade aérea avançada do futuro.

Fundada em 2016, a Daedalean está produzindo sistemas de software de pilotagem autônoma para aeronaves civis atuais e mobilidade aérea avançada do futuro. A empresa tem mais de 150 pessoas, incluindo 17 PhDs e 18 pilotos, com experiência em aprendizado de máquina, robótica, visão computacional, planejamento de trajetória, bem como engenharia de software de nível aeronáutico, certificação, avaliação de segurança e testes de vôo. A desenvolvedora tem escritórios em Zurique, Suíça, em Riga, na Letônia, e em Phoenix, no Arizona (EUA).

A Daedalean tem trabalhado em um sistema de pouso visual (VLS – visual landing system), um sistema baseado em inteligência artificial (IA) de nível 1A que consiste em uma câmera de alta resolução olhando para frente da aeronave.

“O VLS fornece orientação de pouso para aeronaves PART-91 [do transporte privado] em pistas de superfície dura em condições meteorológicas visuais diurnas (VMC)”, de acordo com o documento conceitual da EASA. O seu sistema pode reconhecer e rastrear pistas de superfície dura, que podem ser selecionadas pelo piloto ou via pré-configuração em plano de vôo. Assimilando-se a um sistema de aproximação ILS, “o VLS fornece a posição da aeronave no quadro de coordenadas da pista, bem como os desvios horizontais e verticais de uma rampa de aproximação configurada”, e também fornece sinalizadores de incerteza e validade.Vídeo:
https://www.youtube.com/watch?v=9vxXyIjpBDs

Sistema de guia-orientação de pouso visual:
https://www.youtube.com/watch?v=Ak7EP5K9ZII&feature=youtu.be

Em maio de 2022, a divisão de Pesquisa de Aviação do Centro Técnico William J. Hughes, da FAA, sediada no Aeroporto Internacional de Atlantic City, disponibilizou publicamente no site da FAA um relatório de 140 páginas intitulado “Orientação de pouso em pista baseada em rede neural para pouso automática na Aviação geral” (Neural Network Based Runway Landing Guidance for General Aviation Autoland). O relatório é o resultado principal de um projeto de pesquisa conjunto entre a FAA e a Daedalean. O tema do projeto foi o estudo de um sistema de pouso visual (VLS) para aeronaves de asa fixa desenvolvido pela Daedalean, como uma líder no desenvolvimento de aplicações certificáveis de nível de aviação baseadas em redes neurais e aprendizado de máquina.

O sistema é baseado em Aprendizado de Máquina (ML – Machine Learning) ou no que costuma ser chamado de “Inteligência Artificial”.

A campanha de testes de vôo ocorreu em março de 2021 na Flórida (EUA). Foi realizado na presença dos membros da FAA a bordo. A aeronave de teste foi fornecida pela Avidyne Corporation, parceira da Daedalean no desenvolvimento dos primeiros sistemas aerotransportados baseados em ML para aviação geral.

Relatório “Orientação de pouso em pista baseada em rede neural para pouso automática na Aviação geral” (Neural Network Based Runway Landing Guidance for General Aviation Autoland) – maio de 2022:
http://www.tc.faa.gov/its/worldpac/techrpt/tc21-48.pdf

Uma aplicação de Nível 1B usaria reconhecimento de voz para reconhecer uma chamada de rádio de um controlador de tráfego aéreo e então sugeriria uma mudança de frequência para a tripulação de vôo.

“Espera-se que o aplicativo reduza a carga de trabalho ou ajude o piloto a confirmar o entendimento correto de uma radiofrequência em condições de baixa qualidade de áudio”, segundo o documento.

Os desenvolvimentos na área de Nível 2 incluem sistemas de táxi automático baseados em visão computacional que podem detectar e evitar obstáculos terrestres.

O nível mais alto – 2B – discute o piloto e a equipe de IA para resolver problemas.

Thurber também aborda que um exemplo de sistema de nível 2B é o “copiloto virtual” Proxima, que poderia facilitar operações de único piloto (Single Pilot). O Proxima usa sistemas e monitores da aeronave para ajustar a forma como dá suporte ao piloto e também pode monitorar o estado mental e físico do piloto, detectar a carga de trabalho do piloto e – monitorando as comunicações do piloto e as mensagens do link de dados – monitorar a “posição da aeronave para garantir gestão da trajetória de vôo e intervir quando apropriado”. Também poderia configurar automaticamente a aeronave estendendo o trem de pouso, por exemplo, supervisionar a navegação e a comunicação e identificar e gerenciar cenários de falha.

De acordo com o documento conceitual, “sempre que possível, o documento identifica meios previstos de conformidade e material de orientação que poderia ser usado para cumprir esses objetivos”, destaca Thurber.

Operadora da asa rotativa brasileira Helisul seleciona sistema de consciência situacional de tráfego (traffic awareness system) PilotEye, da Daedalean, para frota de helicópteros Airbus AS-350
Em nota no dia 28 de fevereiro, durante a exposição anual Heli-Expo organizada pela HAI – Helicopter Association International -, a Daedalean divulgou que a operadora de helicópteros brasileira (do Paraná) Helisul selecionou o seu sistema de conscientização de tráfego (traffic awareness system) PilotEye para sua frota.

Sob os termos do acordo, o sistema PilotEye (da Daedalean) – um sistema de consciência situacional de tráfego que combina ADS-B com detecção visual de tráfego não cooperativo habilitada por inteligência artificial (IA) – se tornará o primeiro sistema habilitado para IA a ser instalado em uma frota inteira de aeronaves.

A Helisul irá modernizar seus helicópteros Airbus AS-350 e atuará como parceira de MRO da Daedalean atendendo toda a América Latina (LatAm) para futuras instalações e manutenção do sistema. A Daedalean fornecerá suporte abrangente para a integração do seu sistema na frota da Helisul, bem como para apoiar as etapas necessárias para a certificação pela ANAC.

Com este acordo, a Helisul se torna a cliente de lançamento do sistema PilotEye, permitindo à empresa ganhar experiência inicial com o sistema. A Helisul também poderá coletar dados em situações e ambientes específicos para seus casos de uso, como busca e salvamento (SAR). Esses dados permitirão que a Daedalean personalize seus algoritmos de acordo com as necessidades da Helisul.

O sistema PilotEye – desenvolvido em colaboração com Avidyne – é um sistema de conscientização de tráfego com esteróides. O sistema mescla recurso ADS-B com imagens de vídeo em tempo real alimentadas por câmeras montadas em aeronaves em um computador de bordo carregado com uma rede neural (neural network) – o modelo de aprendizado de máquina (machine-learned model) da Daedalean capaz de reconhecer todos os tipos de perigos aéreos, incluindo pássaros, drones, planadores, parapentes, e outro tráfego não equipado com transponders.

Sistema de detecção de tráfego visual:
https://www.youtube.com/watch?list=TLGGqPHR1nzVeXEyMjA1MjAyNA&v=ZvnNW3nyIfY

O modelo de aprendizado de máquina (machine-learned model), ou de aprendizado automático ou de aprendizagem de máquina, é um subcampo da Engenharia e da ciência da computação que evoluiu do estudo de reconhecimento de padrões e da teoria do aprendizado computacional em inteligência artificial.

Atualmente, o sistema avança no processo de certificação junto à FAA, com validação simultânea pela EASA. A Daedalean fornecerá suporte para apoiar as etapas necessárias para a certificação pela ANAC.

“Aproveitar o que há de melhor em tecnologia inovadora sempre esteve no centro do compromisso da Helisul com a segurança”, disse Humberto Biesuz, superintendente-executivo da Helisul. “Estamos orgulhosos de adotar a tecnologia inovadora de inteligência artificial da Daedalean e de nos tornarmos o primeiro operador a apresentar o cockpit mais avançado do setor. Vemos um grande potencial na utilização dos sistemas de assistência ao piloto da Daedalean para melhorar ainda mais a segurança das nossas operações”, completou Biesuz.

“Este acordo permite que a Daedalean demonstre os benefícios de suas tecnologias na cabine desde o primeiro dia”, afirmou Yemaya Bordain, presidente da Daedalean para as Américas. “Estamos entusiasmados em contribuir para a segurança das operações reais da Helisul, bem como em desenvolver em conjunto o sistema para criar o que chamamos de Inteligência Situacional, que é a capacidade do sistema não apenas de reconhecer o ambiente, mas de antecipar riscos futuros. Através desta colaboração, tanto a Helisul quanto a Daedalean poderão fazer grandes avanços em termos de segurança nos céus”, acrescentou Bordain. [EL]