Modelo Bae 146 despegando
La IA que quiere jubilar a los controladores aéreos: analiza infracciones que evita choques de aviones en aeropuertos
Un equipo de investigadores ha creado un sistema de IA que, a partir del análisis de datos, explica posibles escenarios de colisión.
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A principios de este mes de mayo, el Aeropuerto Internacional John F. Kennedy (JFK) de Nueva York estuvo a punto de ser noticia por el choque de dos aeronaves. La catástrofe pudo evitarse gracias a que el sistema de rastreo registró que ambos aviones se encontraban a tan solo 145 metros de separación vertical en el aire.
Sin embargo, otra ciudad estadounidense sufrió el año pasado un incidente que sí acabó en tragedia y planteó la necesidad de reforzar la seguridad aérea. En enero de 2025, un avión de pasajeros procedente de Wichita (Kansas) con 64 personas a bordo se estrelló con un helicóptero del Ejército de Estados Unidos sobre el río Potomac, en las proximidades del Aeropuerto Nacional de Ronald Reagan de Washington.
Aunque los accidentes aéreos son muy infrecuentes, en 2025, la tasa de accidentes totales de 1,32 por millón de vuelos (un accidente por cada 759.646 vuelos) fue mejor que el 1,42 registrado en 2024. Pero cualquier mejora no está de más y el uso de la inteligencia artificial puede ofrecer ese punto extra. Así, un grupo del AirLab del Instituto de Robótica (RI) de la Universidad Carnegie Mellon ha diseñado un sistema de IA que, a partir del análisis de datos, verifica y explica posibles escenarios de colisión.
Aparte de las populares herramientas generativas que están inundando las redes sociales de vídeos graciosos y falsos, esta tecnología siempre ha destacado por su facilidad para analizar grandes conjuntos de datos. Por este motivo, puede ser de gran ayuda a la hora de analizar la actividad diaria de los aeropuertos y crear una imagen clara de lo que se considera un comportamiento "normal" e "inseguro".
Bajo el nombre de World2Rules, este sistema detecta una posible infracción y, además de emitir una alerta, identifica la norma de seguridad que se está infringiendo así como explica por qué la situación es peligrosa, mostrando cómo el escenario coincide con patrones de peligro conocidos.
Décadas evitando colisiones
Actualmente, uno de los sistemas de seguridad más importantes de los aviones comerciales es el TCAS (siglas en inglés de sistema de alerta de tráfico y prevención de colisiones), que empezó a implementarse en los años 80 y ha servido para evitar muchos accidentes en pleno vuelo en las últimas décadas.
La Organización de Aviación Civil Internacional obliga a instalar este sistema en todas las aeronaves con una masa máxima al despegue superior a 5.700 kg o autorizadas a transportar más de 19 pasajeros. En los aviones más pequeños, de entre 10 y 30 pasajeros, se exige el TCAS I, la versión más básica, mientras que las que cuentan con mayor capacidad están obligadas a tener la versión avanzada, TCAS II.
Cabina de avión
Gracias a esta tecnología, independiente del control del tráfico aéreo, dos aviones con el transpondedor encendido (obligatorio para aviones comerciales) pueden comunicarse entre ellos de forma totalmente automática para conocer la posición de cada uno.
El sistema TCAS tiene cuatro componentes básicos: el transpondedor, encargado de emitir y recibir señales; una computadora de a bordo, encargada de realizar la vigilancia del espacio aéreo y procesar los avisos; las antenas para enviar las señales del transpondedor hacia y desde otras aeronaves; y, por último, las dos pantallas en la cabina, la de tráfico y la de RA -juntas o separadas- con una interfaz con alertas visuales y auditivas para que los pilotos interpreten las señales del TCAS.
Aprendiendo de errores
El informe sobre la colisión del 29 de enero de 2025 en Washington describe una cadena de errores en la que los procedimientos de seguridad fallaron. “Debemos asegurarnos de que el conocimiento duramente adquirido contenido en este informe se traduzca en vidas salvadas”, escribió en el informe la presidenta de la NTSB, Jennifer Homendy. Los investigadores de la NTSB emitieron formalmente 50 recomendaciones de seguridad en el informe final, incluidas 33 dirigidas a la FAA.
El nuevo sistema World2Rules, abierto para su uso y estudio público, persigue el mismo efecto, detectar fallos e infracciones sin que necesariamente un accidente mortal los saque a la luz para poder corregirlos. Para ello, AirLab y Bot Intelligence Group desarrollaron conjuntamente el conjunto de datos Amelia-42 compuesto por dos años de actividad en 42 aeropuertos estadounidenses, datos recopilados por la Administración Federal de Aviación (FAA).
Amelia-42 Omicrono
Además de rastrear el movimiento de los aviones y otras aeronaves, se tiene en cuenta a vehículos en pistas y calles de rodaje. Para procesar esta gran cantidad de datos, utilizaron el superordenador Bridges-2 del Centro de Supercomputación de Pittsburgh.
"Los datos que recopilamos incluyen tanto las operaciones normales del aeropuerto como los informes de accidentes e incidentes", dijo Jay Patrikar, recién graduado de RI que ha trabajado en World2Rules. Esta inteligencia artificial aprende reglas de seguridad explícitas y reconoce patrones que conducen a situaciones peligrosas, como que varias aeronaves ocupen la misma pista simultáneamente.
![Concepto de los airbags para aviones.](["https:\/\/s3.elespanol.com\/2025\/09\/17\/omicrono\/tecnologia\/1003743928724_258766113_320x180.jpg"])
Después, el sistema aplica esas reglas a las trayectorias de las aeronaves, indicando cuándo un escenario futuro las infringiría. En lugar de simplemente señalar el riesgo, el sistema puede indicar la regla específica que se está infringiendo y explicar por qué ese comportamiento es peligroso.
World2Rules combina dos tipos de inteligencia artificial: neuronal y simbólica. La parte neuronal detecta patrones no detectados en los datos del aeropuerto. La parte simbólica transforma esos patrones en reglas claras y lógicas que los humanos pueden interpretar.
El equipo presentó sus resultados en el Simposio de Métodos Formales de la NASA en Los Ángeles a principios de este mes. "El sistema puede adaptarse a diferentes entornos enseñándole las reglas y comportamientos pertinentes para cada ámbito", asegura el equipo ampliando su tecnología a otros escenarios fuera de los aeropuertos.
