Proyectos de investigación sobre Aviación
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Para apoyar el diseño e implementación de soluciones de acceso multimodal a aeropuertos, MAIA desarrollará un conjunto de herramientas de análisis de datos y modelización para dos innovaciones en movilidad de pasajeros: flotas de vehículos autónomos compartidos y flotas de vehículos aéreos no tripulados.
El proyecto NOSTROMO desarrolló nuevos enfoques para la modelización del rendimiento en la gestión del tráfico aéreo, combinando transparencia del modelo, manejabilidad computacional y facilidad de uso.
TravelInt ha desarrollado un conjunto de tecnologías basadas en el procesamiento de datos masivos y el aprendizaje automático para adquirir información detallada sobre el comportamiento de los pasajeros y respaldar los procesos de toma de decisión sobre la planificación y gestión de aeropuertos.
USEPE exploró métodos de separación de drones para garantizar la seguridad de las operaciones en entornos urbanos, con un enfoque particular en áreas densamente pobladas.
SIMBAD desarrolló un conjunto de metodologías basadas en aprendizaje automático capaces de proporcionar a los modelos de microsimulación de ATM el nivel de confiabilidad, manejabilidad e interpretabilidad necesario para respaldar eficazmente la evaluación del rendimiento del tráfico aéreo a nivel de ECAC
AICHAIN propuso desarrollar una solución DIM para la explotación segura de grandes conjuntos de datos pertenecientes a diferentes stakeholders y que contienen información valiosa para mejorar las operaciones del sector ATM gracias a la combinación de tecnologías FedML y blockchain.
BigData4ATM es un proyecto de investigación dentro del programa SESAR 2020 Exploratory Research dirigido a analizar nuevas fuentes de datos provenientes de dispositivos personales inteligentes para extraer información relevante sobre el comportamiento de los pasajeros. El objetivo fue comprender cómo estos datos pueden utilizarse para informar los procesos de toma de decisión en la gestión del tráfico aéreo.
BEACON estudió la viabilidad de ampliar el mecanismo UDPP (User-Driven Prioritisation Process) para permitir procesos de priorización múltiple en el espacio aéreo y el intercambio de slots entre aerolíneas.
ACCESS abordó la asignación de franjas horarias en aeropuertos (slots aeroportuarios) desde la perspectiva de sistemas adaptativos complejos. El proyecto desarrolló un modelo basado en agentes de la red de transporte aéreo que se utilizó para evaluar diferentes mecanismos de mercado para la asignación de slots aeroportuarios.
INTUIT investigó diversas técnicas de analítica visual y aprendizaje automático para desarrollar nuevas herramientas para la monitorización y la gestión del rendimiento de los sistemas de gestión del tráfico aéreo.
TRANSIT desarrolló un conjunto de KPI multimodales, métodos de análisis de datos de movilidad y herramientas de simulación de transporte para evaluar el impacto de un conjunto de soluciones de transporte intermodal sobre la calidad, eficiencia y flexibilidad del viaje de pasajeros de puerta a puerta.
IMHOTEP desarrolló un concepto de operaciones y un conjunto de métodos de análisis de datos, modelos predictivos y herramientas de apoyo a la decisión para facilitar la colaboración y el intercambio de información en tiempo real entre aeropuertos y otras partes interesadas del transporte terrestre.
