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Buena práctica Importada

De ATD-2 a TFDM — El programador aeroportuario de aprendizaje automático de la NASA ahorra más de un millón de galones de combustible

Estados Unidos · Charlotte · Ver el perfil de Estados Unidos

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El ATD-2 de la NASA usó predicción por IA de tiempos de rodaje para programar retrocesos en el Aeropuerto Douglas de Charlotte, ahorrando 1M+ galones de combustible y 933 horas de retraso en cuatro años, antes de transferirse a la FAA hacia 27 aeropuertos de EE. UU.

1,000,000+ gallons
Combustible de aviación ahorrado en Charlotte Douglas (Sept 2017-Sept 2021)
$1.4 million
Ahorro en costes de tripulación (Sept 2017-Sept 2021)
933 hours
Horas de retraso de pasajeros evitadas (Sept 2017-Sept 2021)
~$4.5 million
Valor del retraso de pasajeros evitado (Sept 2017-Sept 2021)
~8 tons/day
Reducción de CO2 en Charlotte Douglas
De ATD-2 a TFDM — El programador aeroportuario de aprendizaje automático de la NASA ahorra más de un millón de galones de combustible

Detalles

Madurez
En expansión
Promotor
NASA Ames Research Center, with the Federal Aviation Administration (FAA)
Período
September 2017 – September 2021 (Charlotte field trial); transferred to FAA September 2021; TFDM rollout from 2022
Palabras clave
aviation, air traffic management, public infrastructure, transportation

Contexto

Los aviones que se retiran de la puerta de embarque demasiado pronto terminan esperando en largas colas de rodaje, quemando combustible y emitiendo carbono sin avanzar; los aeropuertos se han basado históricamente en estimaciones estáticas basadas en la física, en lugar de predecir exactamente cuándo estará realmente disponible un espacio en la pista.

Objetivos

Sustituir el modelado de tiempos de rodaje basado en la física por modelos de aprendizaje automático -incluidas redes neuronales- entrenados con datos reales de vigilancia de superficie, para predecir los tiempos de rodaje de salida y de entrada y programar mejor la retirada de los aviones de la puerta.

Actividades

El proyecto ATD-2 (Airspace Technology Demonstration-2) de la NASA construyó un sistema integrado de llegadas, salidas y superficie (IADS) cuyo componente de operaciones de superficie basadas en trayectoria se probó en campo en el Aeropuerto Internacional Charlotte Douglas (KCLT), con datos también procedentes de Dallas/Fort Worth (KDFW), entre septiembre de 2017 y septiembre de 2021.

Resultados

El sistema ahorró más de 1 millón de galones de combustible de aviación, un valor estimado de 1,4 millones de dólares en costes de tripulación, 933 horas de retraso de pasajeros evitadas (valoradas en unos 4,5 millones de dólares), y alrededor de 8 toneladas de CO2 al día en Charlotte Douglas. La NASA transfirió formalmente la tecnología a la FAA en septiembre de 2021, donde se incorporó al programa Terminal Flight Data Manager (TFDM) para un despliegue por fases que comenzó en Charlotte y Phoenix y que eventualmente alcanzará 27 aeropuertos principales, incluidos Atlanta, Chicago, Nueva York, Washington, San Francisco y Los Ángeles.

Conclusiones

Los modelos de aprendizaje automático publicados para los tiempos de rodaje aún presentan una incertidumbre considerable -aproximadamente 10-15% para los tiempos totales y de área de movimiento aeroportuaria, y alrededor del 20% para el tiempo de rodaje en plataforma- y se preveía que el despliegue nacional en los 27 aeropuertos tardaría entre cinco y diez años, por lo que los beneficios medidos arriba siguen concentrados en los emplazamientos de prueba originales y no están aún demostrados a escala de toda la red.

Implementación
Coste indicativo
Alto (500 000 €–5 M€)
Tiempo hasta resultados
Largo (> 3 años)
Personal y competencias
NASA Ames Research Center research and engineering team, FAA operational rollout team under the Terminal Flight Data Manager (TFDM) program

Condiciones para el éxito

  • Real surface-surveillance data from operating airports (Charlotte, DFW) to train the ML models
  • Formal technology-transfer pathway from NASA research to FAA operations
  • Phased, multi-year rollout plan rather than a single national switch-over

Habitualmente financiado por

Horizon Europe National / regional programmes

Vías de financiación indicativas para prácticas de este tipo: compruebe siempre las convocatorias vigentes y las reglas de elegibilidad de cada programa.

Kit de replicación

Artefactos reutilizables de esta práctica — tal como los publican sus fuentes.

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Fuentes de datos

De dónde se obtuvo la información de esta práctica, y cuándo.

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