Um professor da Escola de Engenharia e Ciências Aplicadas da George Washington University está trabalhando em um projeto de pesquisa interdisciplinar financiado pela NASA que visa projetar e desenvolver um sistema de gerenciamento de segurança para aeronaves elétricas autônomas.
Peng Wei, professor assistente do Departamento de Engenharia Mecânica e Aeroespacial, pesquisa controle, otimização, aprendizado de máquina e inteligência artificial (IA) em transporte aéreo e aviação. Seu laboratório constrói cabine de comando e automação baseada em solo e ferramentas de suporte à decisão para melhorar e garantir a segurança de tipos de aeronaves e operações de voo emergentes.
Embora muitas das inovações em aplicativos de IA e aprendizado de máquina tenham se concentrado em revolucionar a internet e a conectividade digital, o Dr. Wei faz parte de um grupo de pesquisadores focados em expandir esses benefícios para transformar o transporte aéreo para conectividade física e mobilidade futura.
O Dr. Wei é o investigador principal de um novo projeto de subsídio de segurança de todo o sistema da NASA de US $ 2,5 milhões com duração de três anos. Ao lado de colaboradores da Vanderbilt University, University of Texas em Austin e do MIT Lincoln Lab, a equipe de pesquisa estudará o projeto do sistema para minimizar os riscos de aeronaves elétricas de decolagem e pouso vertical (eVTOL) e suas missões de mobilidade aérea avançada em ambientes urbanos.
O projeto do sistema proposto pela equipe visa minimizar os riscos em camadas para aeronaves autônomas. Condições climáticas adversas como o vento – que é o foco do laboratório do Dr. Wei – afetam a capacidade de uma aeronave elétrica de voar e pousar com segurança. Os riscos adicionais incluem falhas ou degradações nos componentes de propulsão elétrica e ameaças de outras aeronaves não cooperativas devido a falsificação de GPS ou sequestro de software durante o vôo. O projeto da NASA busca abordar essas três áreas de preocupação – risco em nível de missão, risco em nível de aeronave e risco em nível de espaço aéreo.
“Uma vez que uma aeronave autônoma deixa de cooperar, seja ela sequestrada, ou uma falha de autonomia, ou um problema no motor / bateria, ou devido aos ventos, aquela aeronave começa a se afastar de sua rota”, disse o Dr. Wei. “Então, como detectamos isso e como outras aeronaves evitam essas colisões ou conflitos em potencial?”
A adoção generalizada de carros sem motorista seguros ainda vai demorar anos. O mesmo pode ser dito sobre aeronaves autônomas, disse Wei. As viagens aéreas sem piloto provavelmente começariam com o transporte de pequenos pacotes ou entrega de almoço de restaurantes locais. Se essas aplicações forem comprovadamente seguras e bem-sucedidas, voos de carga maiores e transporte aéreo autônomo de passageiros podem ser introduzidos – melhorando potencialmente o congestionamento do tráfego e permitindo que as pessoas vivam mais longe de seus locais de trabalho.
“Se um algoritmo de aprendizado de máquina cometer um erro no Facebook, TikTok, Netflix – isso não importa muito porque eu acabei de recomendar um vídeo ou filme de que não gosto”, disse ele. “Mas se um erro de algoritmo de aprendizado de máquina acontecer em uma aplicação crítica para a segurança, como aviação ou direção autônoma, as pessoas podem sofrer acidentes. Pode haver resultados fatais.”
Em aplicações de aviação, a segurança sempre vem em primeiro lugar, disse o Dr. Wei. Novos tipos de aeronaves – eletrificação na aviação, IA e funções de autonomia baseadas no aprendizado de máquina – estão trazendo grandes desafios e oportunidades para a pesquisa de segurança da aviação, disse ele.
“Nossa equipe está muito animada para trabalhar com a NASA para enfrentar esses desafios”, disse ele.
Projetos Adicionais
O Dr. Wei também recebeu recentemente três bolsas adicionais. Ele e seus colaboradores da West Virginia University e da Honeywell Aerospace receberam uma bolsa de dois anos da Federal Aviation Administration para se concentrar no projeto e implementação de uma estrutura de verificação de segurança para sistemas de aviação baseados no aprendizado.
“Queremos explorar como verificar ou certificar essas funções aviônicas baseadas em IA e aprendizado de máquina”, disse o Dr. Wei. “Pretendemos desenvolver algumas ferramentas de verificação offline e online para garantir a segurança.”
Ele também recebeu o prêmio NASA SBIR Fase I de seis meses para trabalhar com a Intelligent Automation, Inc. em um projeto para apoiar o grande volume emergente de tráfego de mobilidade aérea urbana, mitigando o potencial congestionamento no espaço aéreo. A equipe se concentrará em como habilitar as altas taxas de chegada e partida em vertiports – os maiores gargalos para o tráfego aéreo eVTOL.
Os aviões elétricos não tripulados são vulneráveis ao congestionamento do tráfego aéreo porque a energia da bateria é limitada em comparação com o combustível tradicional. Aviões elétricos podem queimar recursos significativos se não conseguirem pousar dentro do prazo.
“Eles não podem se dar ao luxo de ficar no ar no trânsito”, disse ele. “se eles pairarem ou pairarem no céu, eles irão consumir suas baterias.”
O terceiro projeto é uma colaboração de um ano com a University of Virginia e a George Mason University. A equipe de pesquisa recebeu uma bolsa da Virginia Commonwealth Cyber Initiative (CCI) para lidar com ameaças de veículos autônomos à medida que se tornam vítimas de ataques cibernéticos emergentes. O projeto Smart City integra dois novos mecanismos: inteligência de vídeo em escala de cidade para detectar ataques e planejamento de reforço multiagente para reagir a ataques e veículos não cooperativos.
Eles planejam usar câmeras para identificar movimentos potencialmente anormais do carro, desde uma direção agressiva ou embriagada até um veículo autônomo hackeado. Os pesquisadores visam, em última instância, detectar e prever esse tipo de comportamento para mitigar o risco na estrada. A experiência laboratorial do Dr. Wei com prevenção de colisões e resolução de conflitos é a chave para este esforço.
Preparando-se para o amanhã
A IA e o aprendizado de máquina serão fundamentais para o futuro da inovação tecnológica, e há um espaço significativo para expansão no transporte aéreo e na aviação, disse o Dr. Wei. Como membro do corpo docente do SEAS, o Dr. Wei está focado na pesquisa de seu laboratório e no treinamento da próxima geração de líderes em tecnologia.
“Na GW, com tantas oportunidades ao nosso redor para nossos alunos, nosso objetivo é treinar nossos alunos de graduação e pós-graduação para que se tornem os mais qualificados em formação multidisciplinar, e também possam se encaixar melhor em seus futuros empregos e carreiras”, ele disse.
Nas próximas décadas, haverá uma necessidade crescente de uma força de trabalho da indústria da aviação rigorosamente focada na segurança, que possa aplicar e desenvolver IA e tecnologia de aprendizado de máquina. Funcionários eleitos e seus funcionários, legisladores e reguladores da Federal Aviation Administration também terão que ter conhecimento suficiente para avaliar a evolução da tecnologia.
“Quando alguém desenvolve essas tecnologias avançadas, como podemos examiná-las? Como podemos checá-las ou verificá-las ou aprová-las?” Dr. Wei disse. “Precisamos de muito talento também neste lado.”
Publicado em 14/06/2021 01h17
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