APLICACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN INSTALACIONES AEROPORTUARIAS DEL MUNDO
La Inteligencia Artificial se ha perfilado por años como un área de interés específico para todos aquellos desarrolladores de tecnologías innovadoras y que desafían los límites entre la ficción y la realidad, siendo las actividades que se llevan a cabo en las instalaciones aeroportuarias un ámbito de crecimiento exponencial de estas tecnologías y que se evidencian ante los usuarios con mucha notoriedad Objetivo: De allí que el objetivo del artículo es presentar aquellos referentes mundiales en la aplicación de Inteligencia Artificial dentro de las instalaciones aeroportuarias, para el cumplimiento de diversas funciones. Método: Revisión documental. Resultados: Las aplicaciones más comunes de la Inteligencia Artificial en las instalaciones aeroportuarias son: (a) Vigilancia de espacios cerrados o abiertos (perimetral) con capacidad de detección de analíticas específicas pre establecidas en tiempo real, áreas de parqueo con detección de datos vehiculares y capacidad de visualización de 360°, indicación de espacios disponibles, y detección de actividades sospechosas (b) Videovigilancia de zonas estériles, de seguridad o sensibles al desempeño humano (Torres de control, centros de control operacional, zonas de búsqueda y rescate, entre otros), (c) Dispositivos interactivos para amenizar/facilitar la experiencia de los usuarios en los aeropuertos, (d) Proyecto Europeo de Control de tráfico aéreo (Proyecto SESAR) y (e) Soluciones biométricas que reemplazan el uso de documentos de identidad y otros casos de uso que aún se encuentran en desarrollo. Conclusiones: La Inteligencia Artificial está teniendo un repunte en la actualidad con aplicativos muy diversos a nivel mundial, notándose cada vez más los avances tecnológicos en las instalaciones aeroportuarias y en general en la Actividad Aeronáutica. Línea de Investigación: Infraestructura y Tecnología Aeroportuaria.
El término Inteligencia Artificial (IA), fue apuntalado por el Informático Estadounidense John McCarthy en la Conferencia de Dartmouth de 1956, quien un año más tarde en colaboración con Marvin Minsky, fundó el Laboratorio de Inteligencia Artificial del Instituto de Tecnología de Massachussets (MIT por sus siglas en inglés), sin embargo, después de comprender que aún la tecnología no estaba preparada para las múltiples aplicaciones que pudiera tener la IA, el mismo se dedicó a la enseñanza a tiempo completo en la Universidad de Stanford hasta su jubilación [John McCarthy, Wikipedia, 2023]. Entrado el año 2000 con un sistema de telecomunicaciones digitales más robusto, computadoras más poderosas y sistemas más eficientes, la IA recobró el interés entre los desarrolladores tecnológicos, evidenciando las múltiples aplicaciones posibles. CISCO, gigante de la tecnología con presencia mundial, pionero en el ámbito de la redes, define la IA como un sistema de soluciones de problemas complejos que toma medidas sin la intervención humana, y ha llevado esta tecnología más allá, con el aprendizaje automático (del inglés Machine Learning) que es la capacidad de aprender de las tendencias estadísticas de los datos, sin necesidad de programación explícita y el aprendizaje profundo (del inglés Deep Learning) que se enfoca en el uso de redes neurales profundas para aprender y tomar decisiones con datos complejos [Inteligencia Artificial, CISCO, 2023].
Hoy en día, la IA es una realidad que se encuentra muy presente en actividades que ya se hacen cotidianas, pero que en efecto son mejoradas y provistas por elementos de Machine Learning, Deep Learning y otras funciones cognitivas más básicas o más avanzadas según el contexto que estemos estudiando, desde herramientas de procesamiento de lenguaje natural, automatización de procesos industriales y logísticos, interconexión de distintos softwares con elementos físicos de manera remota, hasta los
procesos de selección de contenido automatizado basado en estadística especialmente aplicados por los algoritmos de las redes sociales. La actividad aeronáutica no escapa a la vista de los desarrolladores de tecnologías de IA, ya que, la meta fundamental de generar el mayor confort a los usuarios del Transporte Aéreo Comercial, ligado con los más altos estándares operacionales y de seguridad establecidos por la Organización de Aviación Civil Internacional (OACI) y acatados e incorporados en sus sistemas legales por todos los países contratantes del Convenio de Chicago 1944, son una invitación directa a la mejora continua de todos los procesos relacionados con la Seguridad Operacional, Aeronavegabilidad Continua, Seguridad de la Aviación contra actos de Interferencia Ilícita, entre otros, mejora que implica la introducción de nuevas tecnologías en sistemas de videovigilancia, control de tráfico aéreo, accesibilidad y resguardo de datos, identificación de actividades sospechosas o irregulares, automatización y optimización de procesos en instalaciones aeroportuarias, entre otros, siendo este último, el punto focal a desarrollar en el presente artículo.
En primer lugar, se describe el desarrollo del Aeropuerto Internacional Benito Juárez en Ciudad de México, con la incorporación de las más avanzadas tecnologías de IA para el soporte de las actividades diarias, relacionadas con seguridad de las instalaciones tanto externas como internas del aeropuerto, zonas de estacionamiento, reconocimiento facial biométrico y otros. En segundo lugar, se presenta el uso de dispositivos interactivos que existen actualmente en el Aeropuerto Internacional de Incheon, en Seúl, Corea del Sur, donde se pueden encontrar desde elementos robóticos que trasladen el equipaje de los pasajeros, elementos interactivos “amigables” que pueden responder cualquier consulta de los pasajeros relacionados con las Instalaciones Aeroportuarias u otras, hasta grandes pantallas interactivas que te indiquen la ubicación de establecimientos específicos, la mejor vía para llegar a un sitio en el aeropuerto, entre otros. En tercer lugar, se reseña el
Proyecto SESAR, que nace como una iniciativa europea para la optimización del uso de su espacio aéreo, aumentar los niveles de seguridad en vuelo y reducir las emisiones de gases de efecto invernadero por la actividad aerocomercial. Por último, se resalta la participación en el desarrollo de nuevas tecnologías y casos de uso específicos para la IA, del referente mundial en la actividad aeronáutica Lufthansa Group, por medio de aplicativos y proyectos en desarrollo en su Laboratorio de IA para aviación (del inglés AI Aviation Lab) quienes recientemente finalizaron con éxito y amplias expectativas de mejora el Caso de Uso de Conteo de Equipaje de Mano.
Desarrollo
En el Aeropuerto Internacional Benito Juárez de México, se han replicado los mecanismos utilizados en toda la ciudad de México, en cuanto a los sistemas de videovigilancia de espacios externos, áreas de parqueo y casi el cien por ciento de los espacios adentro del mismo, soportados por la empresa Sur Coreana Hanwha y más específicamente por su división de negocios Hanwha Vision, responsable del desarrollo de las más avanzadas soluciones y casos de uso de IA en sistemas de videovigilancia entre las que destacan sus productos de la serie Wisenet, que incorporan la IA a su funcionamiento natural incluyendo las analíticas que le permitan reconocer y alertar a los operadores sobre conductas sospechosas, actividades irregulares, tránsito de personas por zonas de seguridad o estériles, además de los sistemas de grabación de audio y video en las instalaciones del aeropuerto con el más alto nivel de interés para el desarrollo seguro de las actividades aerocomerciales como es la Torre de Control de Tráfico Aéreo y las zonas de tránsito de pasajeros de vuelos nacionales e internacionales, enfocando el Machine Learning y el Deep Learning de los dispositivos instalados en estos espacios, en las analíticas que ayuden al personal de seguridad a perfilar e identificar elementos sospechosos, actividades sospechosas e incluso comportamientos que puedan llegar a afectar la
seguridad operacional y reducir así la ocurrencia de actos de interferencia ilícita en cualquiera de las Instalaciones del Aeropuerto más concurrido de México. [Videovigilancia con Inteligencia Artificial en Aeropuertos, Latin Press Media and Events, 2022]
El Aeropuerto de Incheon en Corea del Sur, es el más transitado de ese país y está entre los 10 aeropuertos con mayor flujo de carga del mundo, está considerado como el más avanzado tecnológicamente del continente asiático y permite a sus usuarios vivir una experiencia única en donde la interacción con robots no se hace esperar, desde dispositivos para colocar las maletas y ser trasladadas desde un punto A, hasta la puerta de embarque con la sola lectura del código de barras en el billete de abordaje; hasta humanoides completamente interactivos cuyas capacidades de comunicación y entendimiento abarcan más de cinco idiomas, por las herramientas de procesamiento de lenguaje natural utilizadas en las analíticas desarrolladas para ellos, sin dejar de mencionar las pantallas interactivas distribuidas en todo el aeropuerto cuyo sistema Deep Learning le permite mostrar a los pasajeros “las mejores opciones” para ir de un punto A, a un punto B, para comprar recuerdos, para tomar un descanso, hacer ejercicios, etc; considerando la ubicación de la puerta de abordaje, la hora del vuelo, flujo de personas en la zona, entre otros. El Aeropuerto de Incheon siempre ha estado entre los mejores del mundo y así lo avalan todos los premios ganados desde su inauguración en el año 2001, sin embargo, la incorporación de elementos con IA totalmente interactivos para ayudar y proveer soluciones específicas a cada usuario, también lo hacen uno de los más avanzados en materia de IA del mundo. [Aeropuerto Internacional de Incheon, Wikipedia, 2023]
Robots Interactivos del Aeropuerto Inteligente de Incheon en Corea del Sur
El Proyecto SESAR (del inglés Single European Sky ATM Research) es una iniciativa que promueve la unificación del espacio aéreo europeo, el mismo se viene desarrollando en tres fases los cuales son: Definición, donde se establecen las leyes y reglamentos que se deben seguir; Desarrollo, donde se promueven los procesos de investigación más profundos para el cumplimiento de las metas y Despliegue, donde se implementan de manera efectiva los resultados del proyecto. En la fase de desarrollo (SESAR JU), se destaca la participación de la empresa Española INDRA en más de 21 proyectos, siendo de especial relevancia para el artículo, el proyecto que lidera llamado JARVIS el cual consiste en el desarrollo de tres soluciones basadas en el uso de la IA, con casos de uso similares pero con aplicabilidad en: 1) las aeronaves, 2) los sistemas de control de tráfico aéreo y 3) los sistemas de control de los aeropuertos respectivamente, para facilitar el trabajo de las tripulaciones de mando, de los controladores aéreos y en los centros de control operacionales aeroportuarios. Esta investigación conlleva a la exploración de sistemas de vigilancia de nueva generación (ADS-B por sus siglas en inglés) que ofrezcan mayor confiabilidad en los datos ofrecidos y la flexibilización del uso del espacio aéreo en tiempo real, parte fundamental del proyecto JARVIS, consiste en la actualización de los equipos de recepción y envío de datos, así como los de comunicación, existentes en las Instalaciones Aeroportuarias de
toda Europa.
Lufthansa Group, por medio de su filial Lufthansa Group Open Lab
Network, una vez que se inauguró el Laboratorio de IA del grupo (del inglés AI Aviation Lab), el pasado mes de junio, desarrolló con la contribución de otras de sus filiales como ZeroG, Lufthansa Industry Solutions y Lufthansa Systems, el caso de uso relacionado con el conteo de equipajes de mano en un espacio confinado, que simula las salas de espera y zonas de tránsito controlado aeroportuarias, usando visón computarizada y Machine Learning para ir ampliando el catálogo de equipajes de mano en memoria y así ir perfeccionando el cálculo. Es importante destacar que parte focal del experimento fue evaluar el desempeño de las distintas configuraciones aplicadas en las cámaras de videovigilancia para obtener el resultado deseado, logrando conclusiones significativas como la necesidad de ubicar cámaras de techo además de las ya existentes para un reconocimiento más eficiente. En este caso específico se promueve una solución a las demoras innecesarias generadas con frecuencia en el embarque de los pasajeros, por exceder ampliamente la capacidad real de transporte de los equipajes de mano a bordo de las aeronaves, sin embargo, a pesar de no tratarse de un aplicativo que ya existe en los aeropuertos del mundo, denota el interés que tienen los grandes operadores y las grandes empresas que hacen vida en la Industria Aeronáutica de incorporar la IA en todas y cada una de las actividades que puedan hacerse más eficientes.
Conclusiones
Actualmente el desarrollo de tecnologías que apliquen los principios básicos de la inteligencia artificial para múltiples funciones está en ascenso y es cada vez más diverso el uso que se le da. En la Industria Aeronáutica se han incorporado grandes empresas de investigación y desarrollo como por ejemplo INDRA, además de, los operadores aéreos, operadores aeroportuarios, organizaciones de mantenimiento, organizaciones de control de la aeronavegabilidad continua, fabricantes de aeronaves y sus divisiones de negocios, también han reconocido esta tecnología como una oportunidad para innovar y mejorar los procesos existentes y cuyo impacto real es cada vez más notorio para los pasajeros y usuarios de las actividades aerocomerciales. Respecto a las Instalaciones Aeroportuarias, como se ha presentado en el artículo, se tienen aplicaciones que llevan a pensar en las realidades futuristas que se encontraban en películas de ciencia ficción con la presencia continua de elementos robóticos cuya capacidad de comunicación, interacción, expresiones y aprendizaje, permiten experimentar lo que será la vida en un futuro próximo con la ayuda de este tipo de androides (Aeropuerto de Incheon en Corea del Sur), más sin embargo, están también aquellos aplicativos que pueden llegar a pasar desapercibidos ante los ojos de los pasajeros y usuarios corrientes de los aeropuertos, pero que tienen gran impacto en las actividades diarias, en la seguridad operacional y en la eficiencia de las actividades aerocomerciales, como sistemas de videovigilancia, actualización de equipos de control y seguimiento de vuelos, verificación en tiempo real y análisis de situaciones potencialmente peligrosas, entre otras, todas soportadas y mejoradas continuamente gracias a la IA.
Es tarea importante indagar en futuros artículos los pasos que se están dando a nivel mundial en cuanto a los estándares técnico legales que rijan el funcionamiento de la IA en general y muy especialmente para sus diversas aplicaciones posibles en la Actividad Aeronáutica. La OACI como el
Organismo Especializado de las Naciones Unidas en materia aeronáutica, en conjunto con los representantes de los 193 Estados contratantes del Convenio de Chicago y cada uno de los comités que la conforman y los que puedan crearse próximamente para tratar el tema, tendrán la responsabilidad de plantear el alcance, las limitaciones, y casos de uso realmente funcionales y aceptables para la solidificación del uso de la tecnología de Machine Learning y Deep Learning en las actividades de Mantenimiento Aeronáutico, de Operaciones Aerocomerciales, de Gestión de los Espacios Aéreos y de Control de Tráfico Aéreo, así como, la incorporación de esta nueva tecnología en las fases de diseño de sistemas, aeronaves, herramientas, equipos y otros. No está de más afirmar que, la cantidad de casos de uso, aplicativos y experimentos en proceso y por desarrollar será cada vez más amplio, convirtiéndose todos y cada uno de ellos en factores contribuyentes para lograr una Aviación cada vez más segura y más eficiente, siendo el desarrollo de estas tecnologías en las instalaciones aeroportuarias un punto fundamental para lograr un impacto realmente positivo en la Gestión de la Seguridad Operacional y la Prevención de Actos de Interferencia Ilícita.
