A supporto dei controllori del traffico aereo in prossimità degli aeroporti arriva TADA, uno strumento di IA per ottimizzare efficienza, sicurezza e sostenibilità di arrivi e partenze. Deep Blue collabora allo sviluppo e alla valutazione del tool.
Le TMA: tanti voli, tanti dati da usare
Il traffico in prossimità degli aeroporti, nelle cosiddette Terminal Maneuvering Areas (TMA), è tra i più complessi da gestire per un controllore del traffico aereo (ATCO). “Le terminal area, soprattutto quelle che servono più aeroporti contemporaneamente, sono spesso congestionate e presentano criticità operative – spiega Ana Ferreira, esperta di Fattori Umani e consulente Deep Blue – un controllore di TMA deve identificare i voli e organizzarne le sequenze di arrivo e partenza, il tutto facendo affidamento su alcuni strumenti digitali che lo aiutano nell’acquisizione e nell’analisi delle informazioni”. Tra questi strumenti troviamo, per esempio, AMAN, il sistema che supporta la gestione delle sequenze di atterraggio, e altri tool per la gestione delle traiettorie, della sicurezza e dell rispetto delle istruzioni operative.
Nel loro lavoro quotidiano, i controllori di avvicinamento analizzano in tempo reale una grande quantità di dati, prendono decisioni operative e aggiornano continuamente il sistema di gestione del traffico aereo (ATM) con le informazioni più recenti. Tuttavia, questi dati vengono usati solo parzialmente oppure nell’immediato. E se invece si riuscisse a sfruttarli per addestrare un algoritmo capace di prevedere scenari futuri e proporre ai controllori soluzioni operative?
TADA: l’IA che aiuta i controllori di volo
È proprio da qui che nasce TADA (Terminal Airspace Digital Assistant), un sistema di Intelligenza Artificiale che utilizza algoritmi di machine learning per analizzare e riconoscere schemi ricorrenti nel traffico aereo al fine di fornire supporto decisionale agli ATCOs. Grazie a queste funzionalità, TADA potrà contribuire a ridurre il carico di lavoro dei controllori, una necessità sempre più urgente: secondo le stime di EUROCONTROL, il traffico aereo europeo crescerà del 2,5% ogni anno da qui al 2030, anche se con andamenti diversi tra un paese e l’altro.
Per sviluppare e testare il sistema, i ricercatori utilizzeranno dati operativi relativi allo spazio aereo di Milano, che comprende tre importanti scali: Linate, Malpensa e Bergamo. L’obiettivo è realizzare un assistente digitale capace di supportare i controllori nella gestione in tempo reale del traffico in TMA, migliorando l’efficienza e la fluidità delle operazioni senza compromettere la sicurezza o la sostenibilità ambientale. “Gli strumenti attuali come AMAN offrono già un aiuto prezioso – continua Ferreira – ma TADA rappresenta un passo avanti: è uno dei primi strumenti concepiti per portare l’Intelligenza Artificiale a supporto diretto del controllore nella fase terminale del volo”.
Uno strumento a misura di controllore
All’interno del progetto, Deep Blue ricopre un ruolo trasversale: si occupa inizialmente della raccolta dei requisiti necessari alla progettazione del sistema, poi della definizione del framework di collaborazione uomo-macchina, e infine partecipa alla progettazione dell’interfaccia utente e alla validazione finale dello strumento. Tutto questo sempre in stretta collaborazione con i controllori, che vengono coinvolti sin dalle fasi iniziali del progetto per garantire che il tool risponda davvero alle loro esigenze operative. Il sito scelto per le attività di test è l’area di manovra terminale di Milano, un ambiente complesso dal punto di vista operativo non solo per l’intensità del traffico, ma anche per la presenza di vincoli fisici e operativi (come montagne e aree militari), condizioni meteorologiche spesso sfavorevoli e, non da ultimo, la necessità di ridurre le emissioni di CO₂ in un’area densamente abitata e servita da più aeroporti.
Il sistema TADA sarà sviluppato secondo i principi di human-centered design e rispetterà le linee guida EASA sull’uso dell’IA in ambito aeronautico, garantendo trasparenza e spiegabilità nelle decisioni suggerite. “La nostra esperienza nei Fattori Umani sarà fondamentale per progettare un’interfaccia chiara, intuitiva e facile da usare – sottolinea Ferreira – abbiamo già avviato la raccolta dei requisiti con i controllori di ENAV e, insieme al partner MONAD, abbiamo iniziato a trasformarli in elementi grafici e funzionali dell’interfaccia”.
Le fasi del progetto
A novembre si svolgerà la prima simulazione “low-fidelity”, durante la quale i controllori potranno interagire esclusivamente con l’interfaccia-prototipo del sistema. A seguire, nella primavera del prossimo anno, si terrà la fase conclusiva del progetto: una simulazione in tempo reale in cui il tool sarà messo alla prova in scenari operativi realistici. In quell’occasione, i controllori forniranno feedback dettagliati sia sulla qualità dell’interfaccia sia sull’affidabilità delle raccomandazioni offerte dal sistema. “I risultati verranno confrontati con quelli ottenuti da colleghi che lavorano senza TADA – conclude Ferreira – per verificare se lo strumento offre davvero un valore aggiunto. Noi crediamo di sì, e siamo pronti a dimostrarlo.”
