Opini贸n | C贸mo la tecnolog铆a puede generar reducciones a corto plazo en las emisiones globales de CO2

Thales est谩 desarrollando sistemas de IA complejos que promueven una IA eco-responsable basada en el aprendizaje y el conocimiento, y que consumen menos energ铆a.

PureFlyt es el sistema de gesti贸n de vuelo (FMS, por sus siglas en ingl茅s) del futuro. Completamente conectado y escalable, monitorea, ajusta y afina constantemente la trayectoria de una aeronave para optimizar el vuelo para el consumo de combustible y garantizar una mejor puntualidad y vuelos m谩s c贸modos para los pasajeros y las tripulaciones.

Como el “cerebro” de los aviones del ma帽ana, PureFlyt procesa informaci贸n en tiempo real de un gran n煤mero de fuentes, no solo datos de los propios sistemas de la aeronave, sino tambi茅n de fuentes externas, como los servicios meteorol贸gicos. 

La tecnolog铆a detr谩s de PureFlyt ha alcanzado un nivel de madurez sin precedentes en los campos de la ciberseguridad y la inteligencia artificial. La IA se ha utilizado en innumerables pruebas de vuelo para simular unos dos mil millones de escenarios y acumular el equivalente a 100 millones de horas de vuelo en experiencia acumulada.

Modelado predictivo del tr谩fico a茅reo global, actualizado cada minuto, para mejorar la coordinaci贸n de todos los vuelos y eliminar el desperdicio.

M谩s all谩 del sistema de gesti贸n de vuelos, las innovaciones de Thales tambi茅n est谩n dando forma al futuro de la gesti贸n del tr谩fico a茅reo. Adem谩s de los sistemas a bordo que permiten optimizar los flujos de tr谩fico a nivel local y la conectividad aumentada entre los sistemas a bordo y la infraestructura de control del tr谩fico a茅reo, los sistemas terrestres de gesti贸n del tr谩fico a茅reo del ma帽ana optimizar谩n el tr谩fico en una o varias 谩reas de control del espacio a茅reo. Esta optimizaci贸n general tiene en cuenta todos los vuelos para aumentar el impacto de la optimizaci贸n local dentro de cualquier ecosistema de tr谩fico a茅reo.

El nuevo sistema de gesti贸n del flujo de tr谩fico a茅reo (ATFM, por sus siglas en ingl茅s) de Thales utiliza un modelo predictivo del tr谩fico a茅reo global para proponer trayectorias optimizadas en t茅rminos de desempe帽o ambiental (contaminaci贸n y ruido). Cada minuto, el sistema tambi茅n actualiza las trayectorias en funci贸n de las posiciones reales de la aeronave y los datos sobre las condiciones del viento y otros fen贸menos clim谩ticos. 

Al combinar la inteligencia artificial con la experiencia de Thales en algoritmos de predicci贸n de trayectoria para sistemas de gesti贸n de vuelo, es posible predecir el tr谩fico a茅reo con un alto grado de confiabilidad y, por lo tanto, anticipar las decisiones que deber谩n tomarse. El algoritmo propone decisiones para optimizar el uso de todos los recursos (combustible, espacio a茅reo, pista de rodaje, 谩rea de estacionamiento, etc.). 

Desarrollados en una plataforma colaborativa y alojados en un entorno seguro en la nube, estos servicios ATFM se pueden implementar y utilizar r谩pidamente a trav茅s de Internet por todas las partes interesadas en el ecosistema del tr谩fico a茅reo (controladores de tr谩fico a茅reo, operadores de aeropuertos, aerol铆neas, proveedores de mantenimiento). 

Se espera que los sistemas ATFM y PureFlyt combinados reduzcan las emisiones de CO2 de las aeronaves hasta en un 10% para 2023.

El motor el茅ctrico e-Drive: un primer paso hacia el avi贸n h铆brido 

Para recuperar la energ铆a cin茅tica de la aeronave, Thales est谩 trabajando en una soluci贸n h铆brida que combina motores aeron谩uticos convencionales con motores el茅ctricos para aumentar el rendimiento, mejorar la eficiencia energ茅tica general y optimizar el peso de la aeronave. 

A finales de 2018, el Grupo present贸 su motor el茅ctrico eDrive, que est谩 dise帽ado para reemplazar el motor convencional de un helic贸ptero por per铆odos cortos en caso de falla del motor principal. Los helic贸pteros monomotores equipados con este sistema de propulsi贸n de reserva podr铆an entonces ser autorizados para volar sobre 谩reas urbanas, reemplazando los modelos bimotores que consumen m谩s combustible y son m谩s costosos de operar. 

En el marco del plan de est铆mulo aeroespacial, Thales tiene la intenci贸n de desarrollar a煤n m谩s este concepto para lograr una soluci贸n de propulsi贸n h铆brida completa que reducir铆a el consumo de combustible y las velocidades del rotor para mitigar la contaminaci贸n ac煤stica causada por los helic贸pteros. 

Gesti贸n medioambiental desde el espacio: servicios de valor agregado

En el marco del programa Copernicus para la Agencia Espacial Europea y la Comisi贸n Europea, Thales Alenia Space desarrollar谩 nuevos instrumentos de medici贸n para monitorear el medio ambiente y los efectos del cambio clim谩tico.

Como parte de la Misi贸n de Monitoreo de Di贸xido de Carbono (CO2M) de Copernicus, estos instrumentos har谩n posible, por primera vez, medir los niveles de CO2 atmosf茅rico causado por la actividad humana y proporcionar谩n a Europa una fuente 煤nica de informaci贸n independiente para evaluar la efectividad de las medidas normativas y su impacto en la huella de carbono de Europa. El sat茅lite mapear谩 todo el planeta cada seis d铆as y proporcionar谩 datos de medici贸n completos cada 12 d铆as. Al combinar tres instrumentos separados, determinar谩 el tipo de emisiones con una precisi贸n sin precedentes (dentro de los 4 m2) para detectar picos de contaminaci贸n alrededor de una f谩brica, ciudad, ruta o corredor a茅reo.

El alt铆metro de radar interferom茅trico de doble frecuencia IRIS para la misi贸n CRISTAL tambi茅n monitorear谩 los glaciares del mundo y medir谩 el espesor del hielo marino y la profundidad de la nieve superpuesta en las regiones polares con un 36% m谩s de precisi贸n que su predecesor, gracias a una mayor resoluci贸n. En el per铆odo actual de r谩pido cambio clim谩tico, estos datos son cruciales para el monitoreo del clima en vista de la influencia significativa de las regiones polares en los modelos clim谩ticos globales, la circulaci贸n termohalina y el balance energ茅tico planetario. El derretimiento del hielo solo puede estimarse evaluando lo que est谩 sucediendo debajo de la superficie; con estas medidas de mayor resoluci贸n, ser谩 posible determinar con mayor precisi贸n qu茅 谩reas se van a derretir.

Trenes, metros y estaciones m谩s inteligentes para un mayor ahorro de energ铆a

Las tecnolog铆as rob贸ticas avanzadas permiten aumentar el n煤mero de veh铆culos en la red ferroviaria, mejorar la puntualidad y optimizar el consumo de energ铆a.

Los sistemas de aviso al conductor (GreenSpeedTM), los sistemas de gesti贸n del tr谩fico (TMS, por sus siglas en ingl茅s) y los sistemas para gestionar el funcionamiento autom谩tico tanto de metros (GreenCBTC) como de trenes aut贸nomos (RailBotTM) optimizan el consumo de energ铆a mediante estrategias de conducci贸n cuidadosamente definidas y calculando perfiles 贸ptimos de aceleraci贸n y frenado en tiempo real.

La anticipaci贸n de incidentes en la red tambi茅n es un factor importante para reducir las paradas de trenes inesperadas, causadas por obst谩culos en las v铆as. Equipado con sensores conectados de alto rendimiento, un tren o metro podr谩 detectar cualquier obst谩culo en su propia v铆a, pero tambi茅n en v铆as paralelas, para informar autom谩ticamente a los equipos, planificar el trabajo en el sitio o, incluso, resolver el problema de forma remota, ayudando a ahorra energ铆a.

Los sistemas de supervisi贸n de estaci贸n analizar谩n el consumo de energ铆a en tiempo real. Sus sensores determinar谩n las necesidades energ茅ticas exactas en funci贸n de los flujos de pasajeros, por ejemplo, para garantizar que el consumo de energ铆a coincida lo m谩ximo posible con los requisitos, al tiempo que garantizan los niveles de rendimiento esperados y sin sacrificar la comodidad de los pasajeros.

Optimizaci贸n de la ruta de vuelo en tiempo real gracias a PureFlyt, el cerebro de los aviones del ma帽ana

IA eco-responsable: una gran oportunidad para la protecci贸n del medio ambiente 

La inteligencia artificial y los sistemas basados 鈥嬧媏n datos tienen impactos ambientales tanto positivos como negativos. Si bien la IA ayuda a reducir el consumo de energ铆a (optimizaci贸n del transporte a茅reo y terrestre, ciudades inteligentes, etc.), tambi茅n consume grandes cantidades de energ铆a durante la producci贸n y el uso, como cualquier otro sistema electr贸nico. Hoy, los investigadores de Thales est谩n trabajando en un enfoque de cuatro frentes para mejorar la responsabilidad ambiental de la inteligencia artificial:

  • Reduciendo el impacto de la IA durante la fase de producci贸n mediante la aplicaci贸n de principios de dise帽o ecol贸gico al desarrollo de productos, y el desarrollo de equipos definidos por software para mitigar los problemas de obsolescencia.
  • Mejorando los algoritmos de IA a trav茅s de la incorporaci贸n del consumo de energ铆a en el dise帽o de arquitecturas de redes neuronales y, siempre que sea posible, de la priorizaci贸n del desarrollo de IA simb贸lica o h铆brida basada en el conocimiento, que es mucho m谩s eficiente energ茅ticamente.
  • Favoreciendo la calidad de los datos por encima de la cantidad y adoptando arquitecturas distribuidas que conserven determinadas funciones centralizadas cuando sea absolutamente necesario, para optimizar el uso del ancho de banda y, por lo tanto, el consumo de energ铆a, sin sacrificar el rendimiento.
  • Mejorando la electr贸nica y la implementaci贸n mediante el desarrollo de circuitos electr贸nicos que consumen muy poca energ铆a y aplicaciones de la espintr贸nica, la electr贸nica del ma帽ana, para sistemas anal贸gicos ampliamente conectados.

Lea en nuestro sitio web acerca de la estrategia de Thales para un futuro bajo en carbono.

Por Thales

Fotograf铆a: Jeshoots via Unsplash


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