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Boa prática Importada

ASTRA — o Projeto de IA Financiado pela UE que Triplica o Tempo de Aviso de Congestionamento Aéreo para Uma Hora

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Um consórcio liderado por Malta e financiado pela UE (com Itália, Espanha e a suíça Skyguide) construiu uma ferramenta de IA que prevê congestionamentos perigosos do tráfego aéreo até 60 minutos antes, contra a janela atual de 20 minutos, validada com controladores em simulação mas ainda não implementada operacionalmente.

60 minutes
Horizonte de previsão para hotspots de tráfego de elevada complexidade (validação)
20 minutes
Janela de aviso operacional atual para hotspots (referência)
1.14 € million
Contribuição financeira da UE
ASTRA — o Projeto de IA Financiado pela UE que Triplica o Tempo de Aviso de Congestionamento Aéreo para Uma Hora

Detalhes

Maturidade
Piloto
Promotor
University of Malta — Institute of Aerospace Technologies (ASTRA consortium: Deep Blue, INGENAV, Skysoft-ATM, Skyguide)
Período
2023-2026
Região (NUTS)
MT00
Palavras-chave
aviation, air traffic management, transport infrastructure, EU research

Contexto

O ASTRA ("AI-enabled tactical FMP hotspot prediction and resolution") é um projeto de investigação financiado pela SESAR Joint Undertaking da UE, coordenado pelo Instituto de Tecnologias Aeroespaciais da Universidade de Malta, com os parceiros Deep Blue (Itália), INGENAV (Espanha), Skysoft-ATM e o prestador de serviços de navegação aérea suíço Skyguide. Decorreu de setembro de 2023 a fevereiro de 2026, com uma contribuição da UE de cerca de 1,14 milhões de euros.

Objetivos

O projeto visava uma lacuna operacional específica: os planeadores de gestão do fluxo de tráfego aéreo conseguem atualmente identificar uma acumulação perigosa de aeronaves num determinado espaço aéreo — um "hotspot" — apenas cerca de 20 minutos antes de ocorrer, o que muitas vezes é tempo insuficiente para redirecionar o tráfego de forma eficiente. O ASTRA desenvolveu uma ferramenta de aprendizagem automática destinada a alargar essa janela de aviso para cerca de uma hora, sugerindo também estratégias de resolução para reduzir a carga de trabalho dos controladores.

Resultados

Segundo os próprios relatórios da SESAR JU, a ferramenta alcançou a previsão com 60 minutos de antecedência de áreas de tráfego 4D de elevada complexidade em exercícios de validação, avaliados através de workshops e entrevistas com especialistas operacionais em gestão de fluxo, e não através de ensaios com tráfego real. O feedback dessas sessões foi utilizado para aperfeiçoar o desenho da ferramenta.

Conclusões

Enquanto projeto de investigação e validação concluído, o ASTRA ainda não foi implementado nas operações diárias de tráfego aéreo, e não foi publicada nenhuma taxa de exatidão ou de falsos alarmes com tráfego real; o passo seguinte seria a realização de ensaios operacionais com um prestador de serviços de navegação aérea.

Implementação

Custo indicativo
Baixo (< 50 mil €) — EU contribution of about €1.14 million via the SESAR Joint Undertaking, September 2023 to February 2026.
Tempo até resultados
Médio (1–3 anos) — Ran September 2023 to February 2026; concluded at the research-validation stage without operational deployment.
Equipa e competências
University of Malta Institute of Aerospace Technologies (coordinator), Deep Blue (Italy), INGENAV (Spain), Skysoft-ATM, and Skyguide (Switzerland) consortium partners

Condições de sucesso

  • Multi-country consortium including an air navigation service provider (Skyguide)
  • EU SESAR Joint Undertaking research funding and oversight
  • Expert validation workshops with operational flow-management planners

Modos de falha comuns

  • No live-traffic trial or operational deployment yet; validation was qualitative (workshops/interviews) rather than measured accuracy

Onde se enquadra

Tipo de governação
EU-funded multi-country research consortium
Escala
European (research)
Nível de rendimento
high-income

Habitualmente financiado por

Horizon Europe

Vias de financiamento indicativas para práticas deste tipo — verifique sempre os avisos abertos e as regras de elegibilidade de cada programa.

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Fontes de dados

De onde foi obtida a informação desta prática, e quando.

Anexos

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