Aplicación de la Inteligencia Artificial en la economía circular
por Carlos Andrés Martín García, José Antonio Moreno Rodríguez, Pablo García Hombre y Juan Ignacio Galán Escudero
Propuesta
La idea propuesta consiste en la aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) para identificar los vertidos de las aeronaves en el área de movimientos de los aeropuertos y la posterior gestión de ellos. De esta forma, se tratará de garantizar una limpieza eficiente y óptima, prolongando la vida útil del pavimento y evitando la contaminación de las aguas por la presencia de hidrocarburos.
Con el principal objetivo de implementar un sistema integral basado en el concepto de Deep Learning (DL) para la identificación, predicción y gestión efectiva de los vertidos producidos por aeronaves tanto en la plataforma de estacionamiento como en el área de maniobras. El algoritmo desarrollado será capaz de evaluar la gravedad y las consecuencias ambientales para posteriormente proporcionar recomendaciones personalizadas para la eliminación de cada vertido, empleando aguas tratadas procedentes del aeropuerto.
Para el desarrollo del sistema, se ha partido de 4 horizontes:
Primer Horizonte
El primer paso para la implementación de la IA en el área de movimientos es el uso de Deep Learning tanto para identificar como para predecir futuros vertidos. Se propone un modelo que detecte los vertidos a partir de la información procedente de las cámaras del aeropuerto y, a partir de la identificación del tipo, proponga una solución óptima para eliminarlo mediante un aprendizaje autónomo. El algoritmo para identificar el tipo de vertido está basado en redes neuronales, en particular, redes convolucionales (CNN), partiendo de información recogida de las instalaciones a través de imágenes de vertidos y derrames y su correcta caracterización.
Segundo Horizonte
El propósito de este horizonte es mejorar continuamente el sistema mediante técnicas de Deep Learning, haciéndolo más preciso y eficiente en la identificación de vertidos analizando datos históricos y en tiempo real. Utilizando datos sobre la posición de los vertidos y las condiciones de tráfico, el modelo de DL predecirá posibles derrames, identificará patrones y frecuencia de futuros incidentes, y las aeronaves potencialmente responsables. El sistema será autónomo, aprendiendo y ajustándose sin intervención externa para maximizar su rendimiento y permitir la implementación de medidas preventivas basadas en datos históricos y previstos.
Tercer horizonte
El desarrollo del vehículo autónomo es el componente esencial de este tercer horizonte, centrado en la implementación de soluciones de limpieza Está integrado con un sistema de identificación de vertidos, activándose al detectarlos para una respuesta rápida y eficaz, utilizando aguas grises tratadas para la limpieza. Se prioriza la seguridad del tráfico aéreo y del propio vehículo, y su integración con un sistema de mejora continua permitirá actualizaciones remotas de software y ajustes basados en el rendimiento.
Cuarto horizonte
Se propone una segunda solución para la limpieza de vertidos en los aeropuertos, el cual consiste en la utilización de un sistema hidráulico instalado en el área de movimientos donde se generan los vertidos, de modo que utilice de forma inteligente agua a presión para la limpieza de la plataforma. Esta manera inteligente de limpieza se basaría en el direccionamiento del agua y en la medición de la cantidad de agua necesaria para barrer el vertido identificado.
La implementación de este sistema lleva asociado 4 beneficios principales relacionados con la economía circular:
- Mantenimiento de pavimentos: La implementación de este sistema reducirá los tiempos de respuesta para la limpieza de los vertidos en aeropuerto, y consecuentemente la cantidad de tiempo en la que el vertido se encuentre en contacto con el pavimento. Esto una prolongación de la vida útil de los pavimentos, reduciendo la necesidad de realizar tareas de regeneración de pavimentos.
- Ahorro en consumo de agua: La reutilización de las aguas grises procedentes del aeropuerto reduce la demanda de agua potable y maximiza el uso de recursos disponibles, transformando lo que es un residuo en un valioso recurso.
- Inversión en innovación: Posiciona al aeropuerto en términos de responsabilidad ambiental, utilizando menos recursos y generando menos residuos, estos equipos contribuirán a reducir la huella de carbono.
- Seguridad operacional: La implementación de este sistema de detección y gestión de vertidos contribuirá a la mejora de la seguridad de las operaciones en el aeropuerto. La reducción en el número de accidentes y choques entre vehículos y desperfectos en las instalaciones, se traducirá de forma directa en una mayor vida útil de los equipos.
Objetivos
Nuestro grupo propone un sistema innovador para la detección y gestión de vertidos de aeronaves en el área de movimientos de aeropuertos, utilizando inteligencia artificial. A continuación, se detallan los objetivos medibles de este proyecto:
1 . Desarrollo de un Sistema Autónomo de Detección de Vertidos
- Objetivo: Crear un sistema capaz de detectar vertidos de combustibles en el lado aire del aeropuerto de forma autónoma.
- Descripción del Proceso:
- Implementar cámaras de detección para la observación continua del entorno.
- Procesar la información recopilada mediante algoritmos y técnicas de aprendizaje automático.
- Tomar decisiones en el mundo físico, incluyendo la activación y control de vehículos autónomos para la gestión de vertidos de combustibles.
- Comunicar incidentes y acciones al personal ATC del aeropuerto.
- KPIs:
- KPI de Entrenamiento: Tasa de precisión del sistema en la detección de vertidos durante las fases de prueba (meta: >95%).
- KPI de Control: Reducción del porcentaje de JET A1 en la red de drenaje del aeropuerto medido mediante sensores (meta: <0.01%).
2 . Mejora en los Sistemas de Gestión de Seguridad y Salud en el Trabajo
- Objetivo: Reducir el tiempo de exposición del personal a riesgos asociados con vertidos de combustible.
- KPIs:
- Tiempo promedio de respuesta para la contención del vertido (meta: <5 minutos).
- Número de incidentes de seguridad relacionados con vertidos (meta: 0 incidentes anuales).
3 . Mejora de la Calidad en la Gestión de Vertidos
- Objetivo: Aumentar la eficacia en la contención y limpieza de vertidos.
- KPIs:
- Velocidad de contención del vertido (meta: <10 minutos desde la detección).
- Tiempo de limpieza y restauración del área afectada (meta: <1 hora).
4 . Mejora del Sistema de Gestión Ambiental
- Objetivo: Reducir la probabilidad de emisiones de gases contaminantes mediante un sistema autosuficiente alimentado por energía solar.
- KPIs:
- Reducción de emisiones contaminantes locales (meta: >20% de reducción anual).
- Consumo energético del sistema procedente de fuentes solares (meta: 100% de energía renovable).
5 . Impulso a la Economía Circular
- Objetivo: Extender la vida útil de los pavimentos aeroportuarios y reducir la necesidad de reparaciones.
- KPIs:
- Número de reparaciones anuales de pavimentos (meta: <5 reparaciones anuales).
- Reducción en el uso de materiales nuevos para reparaciones (meta: >30% de reducción).
Cada uno de estos objetivos está diseñado para ser medible y alcanzable, alineándose con nuestra visión de un aeropuerto más seguro, eficiente y sostenible, aprovechando las ventajas de la inteligencia artificial y la economía circular.
Recursos
La inteligencia artificial (IA) es el eje central de esta propuesta, requiriendo recursos significativos para su desarrollo inicial. La IA se encargará de la detección, predicción y gestión de vertidos, así como de la coordinación de los vehículos autónomos y otros sistemas de limpieza.
El desarrollo de la IA implica una inversión en algoritmos avanzados de Deep Learning, infraestructura computacional, y el entrenamiento continuo del sistema con datos recopilados. Este esfuerzo garantizará que la IA pueda aprender y adaptarse, mejorando constantemente su precisión y eficiencia en la gestión de vertidos en el entorno aeroportuario.
Los vehículos autónomos se encargarán de la limpieza de los vertidos en el aérea de maniobras. Se trata de vehículos compactos y ágiles capaces de moverse eficientemente en áreas con tráfico. Para ello, contarán con sensores y cámaras que les permitan una navegación segura, ya que el vehículo dispondrá de navegación autónoma, implementándose algoritmos que permitan a la IA recibir información en tiempo real del sistema para su uso eficiente.
Se deberá integrar los vehículos autónomos con el sistema de identificación de vertidos poniéndose en marcha cuando se detecte un vertido. De este modo, se garantiza una respuesta rápida, minimizando el tiempo entre la detección y la llegada del vehículo.
Los vehículos autónomos contarán con el equipamiento de limpieza necesario para abordar los diferentes tipos y tamaños de vertidos. Garantizando que el agua utilizada para limpieza proceda de aguas grises tratadas provenientes de fuentes como baños, restaurantes y otras instalaciones del aeropuerto.
Por otro lado, en la plataforma se contará con una red de aspersores para la limpieza de los vertidos generados en esta área, utilizando de forma inteligente agua a presión. Esta manera inteligente de uso se basará en el direccionamiento del agua y en la identificación de la cantidad de agua necesaria para barrer el vertido identificado por la IA.
El sistema de gestión de vertidos utilizará los planos del aeropuerto actualizados diariamente con todas las obras, afecciones u obstáculos presentes en el área de movimientos. El objetivo es que, a medida que la IA se desarrolle y operen los vehículos autónomos, estos aprendan de sus errores y acaben tomando decisiones de manera completamente autónoma.
Por otro lado, cuando un vehículo autónomo necesite cruzar calles de rodadura u otras áreas sensibles, solicitará permiso al Control de Tráfico Aéreo (ATC) de forma automática, igual que los demás vehículos en el aeropuerto. Esta integración asegura una navegación segura y eficiente, minimizando riesgos y optimizando las operaciones de limpieza en el área de maniobras.
Para garantizar la eficacia del sistema de gestión de vertidos en aeropuertos, es crucial establecer una comunicación eficiente entre el personal y la IA. Cuando un empleado en el lado aire detecte un vertido, informará a la IA mediante una llamada telefónica. Utilizando procesamiento del lenguaje natural (NLP), la IA interpretará la información proporcionada, como el tipo de vertido y su ubicación. Finalmente, la IA verificará la información accediendo a las cámaras de vigilancia, y dependiendo de la ubicación del derrame, la IA decide si desplegar el vehículo autónomo o activar el sistema de aspersores.
El sistema de gestión de vertidos empleará cámaras normales, infrarrojas y de visión nocturna. Estas cámaras permitirán a la IA detectar vertidos en diferentes condiciones de luz y clima.
El sistema de gestión de vertidos utiliza sensores instalados a intervalos regulares en la red de drenaje para detectar vertidos de hidrocarburos aguas arriba. Estos sensores monitorean continuamente el flujo de agua, identificando la presencia de contaminantes, con el objetivo de conocer la eficacia del sistema.
El personal de control es esencial para supervisar y gestionar el sistema de detección y limpieza de vertidos. Este equipo se encargará de monitorear el funcionamiento de la IA, los vehículos autónomos y el sistema de aspersores, asegurando una operación sin contratiempos. Adicionalmente, todo el sistema de gestión de vertidos estará soportado por servidores informáticos robustos y de alta capacidad, necesarios para garantizar el funcionamiento continuo y eficiente de toda la operativa.
Plan de implementación
Finalmente, con el objetivo de estudiar las fortalezas y debilidades del sistema, con su mejora consiguiente, se propone una fase de pruebas mediante la implementación en un aeropuerto de tráfico moderado de la red. Esta implementación contempla instalación de ambos sistemas en el campo de vuelos, así como entrenamiento con imágenes reales del aeropuerto seleccionado.
De manera inicial se propone instalar el sistema de vehículos autónomos al requerir una menor infraestructura y costes de instalación. En caso de un estudio más profundo se decidiría implantar el sistema de plataforma a fin de crear un conjunto de limpieza autónomo.
Por otro lado, se analizarán diferentes parámetros a fin de conocer las afecciones del sistema, a saber:
- Rendimiento de detección: Analizando la velocidad de descubrimiento del vertido, así como el establecimiento de la ruta óptima para llegar a este.
- Rendimiento de limpieza: Estudio del acabado de la mancha y del ahorro estimado en comparación con la limpieza tradicional.
- Estudio de afecciones a la seguridad operacional: Observación de las posibles incidencias provocadas por el sistema y de la convivencia con la operativa usual.
- Análisis coste-beneficio: Comprobación de la viabilidad real del sistema para su aplicación a gran escala.
Finalmente se define un plan de actuación que marca las fases de la resolución operativa del sistema (Figura 1), así como un cronograma de implementación, tanto para las fases de ensayo como de aplicación real (Figura 2).
Figura 1: Diagrama operativo.
Figura 2: Cronograma de implementación.
