IA visa melhorar a segurança de helicópteros

Os rotorcraft, tipo Helicópteros, tiveram mais acidentes comparados a outros tipos de aeronaves. Apesar das tentativas de deixar os voos mais seguros, essas medidas nem sempre funcionaram bem pros helicópteros. Novas paradas em Inteligência Artificial (IA) tão mostrando potencial pra melhorar a segurança dos rotorcraft. A IA pode ajudar a criar sistemas que resolvem problemas de segurança na aviação.

Recentemente, pesquisadores descobriram que a IA pode analisar vídeos de Câmeras em helicópteros pra identificar informações importantes de voo, tipo velocidade. Isso pode ser uma maneira barata pros operadores de helicópteros pequenos rastrearem dados de voo e melhorarem a segurança depois dos voos. O sistema de IA também pode prever a atitude do helicóptero (a inclinação, se tá pra frente ou de lado) usando imagens ou vídeos de fora do helicóptero.

Colocando câmeras em diferentes locais dentro da cabine, os pesquisadores conseguiram coletar mais dados. O sistema aprendeu a prever a atitude do helicóptero com uma precisão de cerca de 80%. Quando juntaram informações de cinco ângulos de câmeras diferentes, a precisão subiu pra 94%.

Esse novo método depende de juntar dados de várias câmeras pra deixar as previsões mais confiáveis. Às vezes, uma câmera pode ter a visão bloqueada por obstáculos ou mau tempo. Usar várias visões de câmera ajuda a completar as lacunas e aumentar a confiabilidade geral. As câmeras escolhidas incluíram os para-brisas do piloto e copiloto, além de monitores mostrando informações de voo e um indicador de atitude.

Os pesquisadores treinaram vários modelos de IA chamados redes neurais convolucionais (CNNs) pra analisar os vídeos dessas câmeras. As CNNs são um tipo de modelo de IA projetado pra processar informações visuais. Cada ângulo de câmera conseguiu taxas de precisão entre 79% e 90%. Quando os pesquisadores juntaram os resultados de todas as CNNs, a precisão média chegou a 93,3%.

Esses sistemas de IA poderiam ser usados como uma alternativa mais barata aos gravadores de dados de voo tradicionais (FDRs), que costumam ser caros e complicados de instalar. FDRs são essenciais pra rastrear dados de voo, mas muitas vezes é difícil implementar em muitos helicópteros, especialmente os menores. O uso de câmeras acessíveis pode incentivar mais operadores de rotorcraft a participarem de programas de segurança e monitorarem os dados de voo mais de perto.

A Administração Federal de Aviação (FAA) quer melhorar a segurança na aviação, especialmente pra rotorcraft. Eles reconhecem a importância dos programas de monitoramento de dados de voo e incentivam seu uso. Melhorias de segurança pros rotorcraft têm sido prioridade pra FAA. Organizações como a FAA e o Conselho Nacional de Segurança dos Transportes (NTSB) apoiam a implementação de gravadores de dados de voo pra reduzir acidentes.

Mas ainda existem vários desafios. Muitos operadores de helicópteros não têm a expertise técnica pra instalar e manter FDRs. Os custos de aquisição, instalação e certificação de FDRs podem ser significativos. Além disso, pra operar um FDR legalmente, os operadores de helicópteros precisam completar várias certificações e aprovações, adicionando mais barreiras à implementação.

Usar câmeras simples e prontas pra uso em vez de FDRs tradicionais pode ser mais viável pros operadores de helicópteros menores. Essas câmeras podem gravar parâmetros de voo essenciais e fornecer informações adicionais que os FDRs tradicionais podem não capturar. Esses dados podem ser usados pra várias análises, incluindo estimar parâmetros de voo, reproduzir voos durante investigações e prever a atitude do helicóptero.

O processo de pesquisa envolveu capturar dados de vídeo de cinco ângulos diferentes dentro da cabine do helicóptero. As câmeras foram colocadas em locais que pudessem observar melhor o horizonte e o painel de instrumentos. Os dados de vídeo foram usados pra treinar os modelos de IA. A combinação das informações desses cinco ângulos melhorou a precisão das previsões significativamente.

As câmeras forneceram uma maneira de coletar detalhes visuais necessários pra estimar a atitude do helicóptero, especialmente quando a visibilidade é baixa por causa do tempo. Usar várias visões realmente ajudou a IA a fazer previsões melhores e superar os desafios que vêm de usar só uma câmera.

No contexto do treinamento desses modelos de IA, os pesquisadores também lidaram com o problema do overfitting. Isso acontece quando um modelo aprende demais com os dados de treino e tem dificuldades em se dar bem com novos dados. Pra evitar isso, técnicas como normalização em lote e dropout foram usadas. Essas técnicas ajudam a garantir que o modelo generalize bem pra novas situações.

Cada arquitetura de CNN (a configuração específica do modelo de IA) foi treinada em diferentes conjuntos de dados coletados durante voos reais. Depois do treinamento, os modelos foram avaliados pra ver como se saíam em prever a atitude do helicóptero. Os pesquisadores descobriram que quando vários modelos eram combinados, a precisão geral das previsões melhorava.

A eficácia dessa abordagem combinada ficou clara na precisão por classe. Ao reunir as previsões de todos os modelos treinados, ficou evidente que usar várias visões de câmera beneficiou a precisão das previsões. O estudo mostrou uma melhoria consistente em todas as diferentes categorias de atitude.

Em termos práticos, esse trabalho ilustra o potencial de usar IA com câmeras de baixo custo pra aumentar a segurança nas operações de rotorcraft. Métodos anteriores de usar visões de uma única câmera tinham limitações, o que podia levar a erros na previsão das Atitudes dos helicópteros. No entanto, a abordagem de ensemble, que integra insights de várias perspectivas, provou oferecer previsões mais confiáveis.

De modo geral, essa pesquisa representa um passo promissor pra melhorar a segurança dos rotorcraft. Ao utilizar IA e tecnologia acessível, a comunidade de rotorcraft pode encontrar maneiras mais acessíveis de monitorar dados de voo, aumentando a segurança geral e incentivando a participação em programas de segurança. O objetivo é ter mais operadores de rotorcraft envolvidos no monitoramento das operações de voo pra ajudar a prevenir acidentes e garantir experiências de voo mais seguras pra todos os envolvidos.

A pesquisa destaca uma nova e prática direção pra enfrentar os desafios de segurança dos rotorcraft. Com os avanços contínuos em IA e tecnologia, o futuro das operações de rotorcraft parece mais seguro, tornando o voo mais seguro pra pilotos e passageiros.