NASA aplica pesquisa de ‘estrutura de dados e raciocínio’ para entender os desafios associados aos voos urbanos.

Tecnologia de decisão de aeronave autônoma da NASA recebe teste urbano simulado.

Um projeto Data & Reasoning Fabric (DRF) da NASA está ajudando a enfrentar os desafios encontrados ao voar em cidades e áreas urbanas. Prédios altos, microclimas locais, ventos fortes e outros fatores apresentam desafios – conhecidos e imprevisíveis – para os veículos aéreos atuais e futuros. A criação de novas soluções de mobilidade aérea para transportar pessoas e cargas exigirá enfrentar esses desafios.
A DRF projeta tecnologia para ajudar as atividades aéreas autônomas a atingir com segurança todo o seu potencial para o benefício da sociedade . Sua intenção é formar um “tecido” de inteligência conectado e entrelaçado que envie informações específicas e personalizadas para aeronaves, onde quer que estejam, diz um comunicado de imprensa da NASA.
Reduzir o congestionamento do espaço aéreo para aumentar a segurança nas cidades enquanto conecta pessoas e serviços são os tipos de considerações que orientam a equipe DRF. E assim, em fevereiro e março, a equipe está realizando o primeiro teste de sua tecnologia em uma área urbana simulada, modelada na área metropolitana de Phoenix.

Dados e Tomada de Decisão

No início de fevereiro, a NASA, juntamente com seus parceiros, iniciou testes de campo para o protótipo do sistema atual. Este grupo de parceria incluiu a Autonomy Association International de Mountain View, Califórnia, bem como membros da academia, indústria, governo, comunidades, nações tribais e mais de 22 cidades nos condados de Maricopa, Pinal, Pima e Yuma, no Arizona.

“Essa atividade pode ajudar os provedores de dados e serviços de apoio à decisão a entender melhor as necessidades dos futuros usuários do espaço aéreo e os benefícios do DRF”, disse Kenneth Freeman, investigador principal do DRF no Ames Research Center da NASA no Vale do Silício, Califórnia. “Os usuários podem comparar vários serviços para selecionar aquele que atende às suas necessidades: dados meteorológicos dessa fonte, atualizações de tráfego aéreo de outra. Com um maior desenvolvimento, esperamos que este modelo impulsione potencialmente a inovação na indústria, o que pode levar a melhorias na qualidade dos serviços do espaço aéreo”.

O teste Phoenix analisa cenários específicos em que o DRF pode ser útil, estudando-os no contexto de um voo simulado de drone para entregar equipamentos médicos e suprimentos do centro de Phoenix às áreas mais periféricas da região metropolitana.

Cenários futuros podem envolver a administração de insulina para pessoas em locais com acesso limitado a serviços de saúde ou redirecionar um táxi aéreo em uma tempestade de poeira repentina.

Os participantes do teste estão trabalhando dentro do ecossistema digital habilitado pelo DRF, avaliando sua capacidade de selecionar dados e serviços de raciocínio que suportam um voo seguro e autônomo.

O potencial do DRF para acelerar a resposta de emergência aerotransportada foi ilustrado em um teste anterior com a ala californiana da Patrulha Aérea Civil. Usando voos simulados de drones, a tecnologia DRF ajudou a localizar incêndios florestais induzidos por raios mais rapidamente do que o normal.

Respostas ágeis para anomalias

Quando algo inesperado ocorre em uma rota de voo, como uma tempestade, o anúncio de uma zona de exclusão aérea ou uma queda na cobertura de comunicação, a segurança depende da capacidade de fazer escolhas críticas a qualquer momento.

O atual teste de campo da DRF estuda o quão bem seu sistema pode suportar o reencaminhamento de uma aeronave devido a várias anomalias diferentes: interrupções de comunicação – por exemplo, entre a aeronave e sensores meteorológicos, auxílios à navegação ou controle de solo – um drone não identificado ou inesperado na trajetória de voo, e mudanças repentinas nas condições climáticas locais.

Nesses cenários, a tecnologia DRF é projetada para alertar uma aeronave que se aproxima de uma dessas anomalias e conectá-la a serviços que possam fornecer mais informações e orientações para responder com agilidade.

Para atingir seus objetivos, o DRF usa edge computing, um sistema em que os dados são manipulados, processados ​​e armazenados localmente – na “borda” da rede – em vez de serem enviados para uma nuvem ou um data center. Isso reduz os atrasos associados à transmissão de grandes conjuntos de dados e permite uma tomada de decisão mais rápida em situações sensíveis ao tempo.

Um futuro de mobilidade aérea avançada

Em toda a NASA, os pesquisadores estão conduzindo estudos avançados de mobilidade aérea que transformarão as comunidades dos EUA, criando novas maneiras de mover pessoas e mercadorias no céu. Os dados e as ferramentas de suporte à decisão baseadas em IA habilitadas pelo conceito DRF ajudarão ainda mais os objetivos da comunidade AAM, fornecendo as informações necessárias para futuras operações de voo.

Este sistema de transporte aéreo do futuro incluirá opções de viagem de passageiros de baixa altitude, entrega de carga e recursos de serviço público. A NASA está fornecendo dados que orientam o desenvolvimento da indústria de táxis aéreos elétricos e drones e auxiliam a integração segura da Administração Federal de Aviação de tais veículos no espaço aéreo nacional.

Hoje, a equipe DRF está olhando para as necessidades que podem ser atendidas com voos autônomos apoiados por seu ecossistema digital, ajudando a viabilizar o futuro da mobilidade aérea.

O DRF é uma atividade exploratória do projeto Convergent Aeronautics Solutions , projetado para fornecer aos pesquisadores da NASA os recursos e caminhos necessários para determinar se suas ideias para resolver alguns dos maiores desafios técnicos da aviação são viáveis ​​e potencialmente dignas de busca adicional dentro da NASA ou por indústria.

Provedores de serviços, acadêmicos e usuários finais interessados ​​em fazer parceria com o DRF podem visitar o site do projeto para saber mais e se conectar com a equipe.

A tecnologia DRF ajuda a reunir diversos conjuntos de dados de vários provedores, bem como serviços de raciocínio alimentados por inteligência artificial, para dar sentido ao complexo e dinâmico espaço aéreo.

Um serviço de raciocínio familiar é o aplicativo de navegação que muitas pessoas têm em seus telefones. Diferentes tipos de dados – mapas, relatórios de acidentes, condições de trânsito – são desenhados pelo aplicativo, que classifica tudo e indica ao motorista o melhor caminho a seguir no momento.

As decisões necessárias para as aeronaves autônomas do futuro podem ser tomadas de maneira semelhante. E a rede, ou “tecido” de inteligência habilitado pelo DRF fornecerá informações críticas aos operadores e aeronaves autônomas, onde quer que estejam, para tomar decisões a tempo.