Concurso de retos tecnológicos en Gestión del Tráfico Aéreo
La mejor solución se llevará 60.000 €.
El programa de aceleración vuelve en 2025
¿Qué es el concurso de retos tecnológicos en Gestión del Tráfico Aéreo?
ENAIRE lanza este año la 3ª edición del Concurso de retos tecnológicos en Gestión del Tráfico Aéreo.
A este concurso podrán presentarse grupos de investigación universitarios o de cualquier otro tipo.
Se admiten soluciones tecnológicas aplicables a cualquier sector de actividad, siempre que se enfoquen en el ámbito de la provisión de servicios de tráfico aéreo/transporte aéreo.
Retos
Para este concurso aceptamos soluciones totales o parciales a cualquiera de los siguientes 6 retos.
Binomio aéreo inteligente: desarrollo de un asistente digital proactivo para controladores de tráfico aéreo
El reto se centra en el desarrollo de un asistente digital dedicado a controladores de tráfico aéreo, cuya función principal es la gestión proactiva de la separación entre aeronaves. Se busca un sistema que, desde el inicio de su formación, aprenda y comprenda cómo los controladores se enfrentan a las complejidades de las rutinas y prácticas de control de tráfico aéreo.
El asistente deberá acompañar diariamente al controlador, desde el inicio de su formación, ofreciendo opciones personalizadas para resolver conflictos de separación aérea basadas en su aprendizaje común y en el estilo específico del controlador de tráfico aéreo. En la última fase de entrenamiento, se espera que el asistente proponga y resuelva de manera autónoma los potenciales conflictos, siempre bajo la supervisión del controlador.
El desafío impulsa la creación de un binomio Humano-Asistente altamente personalizado, especializado en la gestión eficiente y segura de la separación entre aeronaves. Se valorará especialmente la capacidad del asistente para anticipar y resolver pérdidas de separación, optimizando así la seguridad y eficiencia en el espacio aéreo.
El asistente digital podría identificar cuándo la ejecución de las tareas del controlador se degrada y por tanto es necesaria una formación de refresco.
El desarrollo de un asistente digital para controladores de tráfico aéreo implica considerar diversos aspectos y desafíos específicos de este entorno crítico. Se valorará positivamente la explicación sobre qué tecnología o combinación de tecnologías es la más adecuada para abordar los diferentes desafíos (IA generativa, aprendizaje profundo, algoritmos de optimización, Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), otros).
Explorando la frontera cuántica: redefiniendo la eficiencia en la planificación de recursos del espacio aéreo europeo
Este desafío se enfoca en la aplicación revolucionaria de la computación cuántica para mejorar la eficiencia y precisión en la planificación de recursos en el espacio aéreo europeo, donde miles de aeronaves se desplazan diariamente. La meta es explorar cómo la computación cuántica puede transformar la capacidad de analizar múltiples escenarios operativos de manera simultánea y eficiente.
Actualmente, la incertidumbre en factores como fenómenos meteorológicos imprecisos o demoras en los despegues generan una planificación conservadora, con sistemas sobredimensionados y buffers que limitan la capacidad del espacio aéreo.
Los participantes deberán idear soluciones cuánticas que aprovechen la capacidad de simulación de infinitos escenarios para prever con precisión eventos futuros. El objetivo es eliminar las ineficiencias derivadas de la falta de certeza en los eventos operativos y permitir una planificación de recursos más precisa y adaptable.
Se valorará la creatividad y la eficacia en la aplicación de la computación cuántica para abordar este problema, ofreciendo así un enfoque innovador que podría transformar la forma en que se planifican y gestionan los recursos en el control de la navegación aérea en Europa.
Prevención proactiva de incidentes aéreos
El reto consiste en desarrollar una solución tecnológica avanzada que permita anticiparse y prevenir incidentes aéreos en el ámbito del Air Traffic Management (ATM). A diferencia de enfoques tradicionales que se centran en la detección de un único factor causal, el objetivo es interrumpir la cadena de errores identificando y corrigiendo cualquier error intermedio antes de que desencadene un incidente.
Los participantes deben proponer un sistema inteligente que, a partir de la información disponible, analice activamente las operaciones y detecte patrones de comportamiento anómalos. La solución debe ser capaz de identificar posibles errores intermedios en la cadena antes de que evolucionen hacia situaciones críticas.
Se valorará la eficacia del sistema para anticipar y prevenir incidentes, así como su capacidad para integrarse de manera armoniosa en el entorno del ATM. La solución propuesta debe ser proactiva, adaptativa y capaz de trabajar en tiempo real para mejorar significativamente la seguridad en el espacio aéreo y reducir la posibilidad de incidentes aéreos.
Optimización y certificación eficiente de modelos de inteligencia artificial (IA) en la gestión del tránsito aéreo
En el ámbito de la Gestión del Tráfico Aéreo (ATM), uno de los desafíos más significativos es cómo certificar y mantener actualizados los modelos de Inteligencia Artificial (IA) de manera eficiente y segura, según las normativas de la Agencia de Seguridad Aérea de la Unión Europea (EASA).
En particular, según EASA, los procesos de aprendizaje adaptativo, tan comúnmente utilizados en las redes sociales, donde los sistemas de IA ajustan su comportamiento y respuesta en función de la experiencia y retroalimentación recibida por el usuario en tiempo real, presentan un mayor desafío en un entorno tan crítico como es el control de tráfico aéreo. La certificación implica demostrar que un sistema así entrenado es predecible, comprensible y capaz de operar de manera segura en una variedad de situaciones.
Para ello, las soluciones al reto podrían enfocarse en diseñar estrategias para que los modelos de IA puedan actualizarse siempre dentro de los límites de su «Dominio de Diseño Operacional» (DDO) original. Esto significa que los modelos deben poder adaptarse a nuevas condiciones o datos sin salirse de los parámetros para los que fueron diseñados y certificados inicialmente. Esto requiere un equilibrio entre la mejora continua del modelo y el cumplimiento de las regulaciones de seguridad en la aviación.
El reto busca encontrar en otros entornos críticos diferentes al ATM soluciones que puedan adaptarse y mantener los modelos de IA en el ámbito de la aviación, seguros, confiables y al día, respetando las normativas vigentes y garantizando la seguridad en todo momento.
Modelado predictivo para comportamientos en entornos ATM sin antecedentes o datos históricos
Este desafío se centra en la exploración de la inteligencia artificial en situaciones sin historial de datos, comunes en el ámbito del control de navegación aérea. A diferencia de los modelos convencionales que se basan en datos históricos, el objetivo es investigar cómo utilizar la inteligencia artificial para predecir comportamientos en escenarios "nuevos", donde no se dispone de datos previos para el entrenamiento convencional de modelos.
Los participantes deberán proponer enfoques innovadores para la creación de modelos predictivos que puedan adaptarse a cambios significativos en el sistema de navegación aérea, incluso cuando no exista un historial de datos relevante, como por ejemplo el uso de aprendizaje por refuerzo y simulación, modelos generativos o transferencia de aprendizaje en situaciones relacionadas. La capacidad de simular e identificar efectos antes de la implementación de cambios en el sistema será fundamental para el éxito de las soluciones propuestas.
Un ejemplo ocurrió durante la pandemia donde una situación similar no había ocurrido con anterioridad y se necesitaba predecir la demanda de tráfico para la correcta planificación de los recursos de control.
Se valorará especialmente la creatividad en la aplicación de técnicas de inteligencia artificial en la predicción de comportamientos en situaciones no históricas, ofreciendo así herramientas avanzadas para el control de la navegación aérea en entornos dinámicos y cambiantes.
Innovación para un tráfico aéreo sostenible
El reto plantea la pregunta fundamental: ¿Se puede innovar más en la gestión del tráfico aéreo para reducir el impacto ambiental de la aviación? A pesar de los avances actuales, como la implementación de sistemas de navegación por satélite y algoritmos de optimización de trayectorias, se busca inspirar nuevas ideas que vayan más allá de las prácticas existentes.
Actualmente, las estrategias en la gestión del tráfico aéreo incluyen la adopción de tecnologías avanzadas como RNAV/RNP para rutas más eficientes y algoritmos de optimización continua de trayectorias para ajustes en tiempo real. La introducción de Free Route Airspace, la modernización de los sistemas ATM o sistemas colaborativos de planificación de vuelo, también contribuyen a la eficiencia general del sistema. Sin embargo, el desafío consiste en explorar enfoques más audaces y creativos que puedan transformar radicalmente la gestión del tráfico aéreo y reducir aún más su huella ambiental.
Se invita a los participantes a proponer innovaciones en la gestión del tráfico aéreo que consideren factores medioambientales, económicos y operativos, fomentando la colaboración entre aerolíneas y controladores para optimizar rutas y procesos. El objetivo es impulsar ideas disruptivas que no solo optimicen la gestión del tráfico aéreo, sino que también impulsen la sostenibilidad y la eficiencia medioambiental del transporte aéreo hacia el futuro.
Fases del concurso
30 de abril de 2024
30 de abril de 2023
1. Presentación de propuestas de soluciones
Fecha límite para presentar las candidaturas a través del formulario disponible en esta página web.
22 de mayo de 2024
22 de mayo de 2023
2. Evaluación de las propuestas de soluciones
El Comité de Selección seleccionará al menos 3 finalistas.
29 de mayo de 2024
29 de mayo de 2023
3. Presentación de propuestas de soluciones
Los finalistas presentarán sus propuestas de soluciones ante el Jurado.
12 de junio de 2024
12 de junio de 2023
4. Selección, notificación y aceptación del reto
El Jurado informará al grupo de investigación ganador del concurso.
Julio 2024 – diciembre 2025
Junio – septiembre de 2023
5. Fase de investigación de la solución ganadora y seguimiento
A partir de la fecha de aceptación del reto, el grupo de investigación ganador firmará un convenio de investigación para comenzar los trabajos que tendrán una duración de 18 meses.
Premio
El grupo de investigación ganador del concurso firmará un convenio de investigación con una duración de 18 meses teniendo a su disposición una cantidad de 60.000 €, de los cuales, 40.000 € se entregarán en el año 2024 en concepto de anticipo y 20.000 € en el año 2025 tras el cierre de las actividades.
El objetivo es desarrollar la solución propuesta para demostrar su adecuación y viabilidad técnica y económica.
18 meses
Convenio de investigación
60.000 €
En 2 fases
¡Vaya! No hemos podido localizar tu formulario.
18 meses
Convenio de investigación
60.000 €
En 2 fases
¿Qué es ENAIRE?
En España todas las aeronaves que despegan, aterrizan o transitan por su espacio aéreo reciben servicios de comunicaciones, navegación y vigilancia a través de una moderna y completa red de instalaciones explotadas por ENAIRE.
En la siguiente infografía se muestra cómo se prestan los servicios de control de tránsito aéreo, según las fases de un vuelo.
Áreas de interés de ENAIRE
Tráfico aéreo seguro y fluido
Tráfico aéreo sostenible
Inclusión del tráfico de drones
Diseño y organización del espacio aéreo
Ajuste entre la capacidad del espacio aéreo y la demanda de tráfico
Automatización
Inteligencia artificial
