Un grupo de científicos del MIT, con participación española, ha desarrollado una técnica para analizar las cajas negras de los aviones en busca de anomalías que puedan desencadenar en accidentes. La nueva estrategia propuesta por los científicos utiliza técnicas típicas del campo de la inteligencia artificial para intentar predecir las cadenas de fallos que suelen desembocar en accidentes aéreos.
Utilizando técnicas de análisis de datos como el clustering o el análisis en componentes principales, estos investigadores han propuesto un giro en la filosofía que hasta ahora regía los análisis de las cajas negras de los aviones en busca de información que pudiera ayudar a mejorar la seguridad de éstos.
Como ha explicado a Muy Interesante uno de los autores de la investigación, Rafael Palacios, investigador del MIT perteneciente al Instituto de Investigación Tecnológica de la Universidad Pontificia Comillas, "tradicionalmente se hacía un análisis muy exhaustivo cada vez que había un accidente de avión, lo que implicaba muchísimo dinero y muchísimo tiempo, pero realmente en los niveles de seguridad en los que se encuentra ahora la navegación aérea comercial, analizando accidentes es difícil mejorar mucho más. Por ello hemos planteado un cambio de estrategia en el que queremos detectar posibles problemas antes de que ocurra el accidente".
De forma rutinaria, y una vez que el avión ha aterrizado, las líneas aéreas recogen información de las cajas negras, ya sea de cada vuelo, o de varios vuelos a la vez. Según explica el investigador, éste análisis que se hace ahora mismo no es muy útil.
"Lo que hemos hecho nosotros es desarrollar las técnicas que permiten analizar todos esos datos de vuelos que han ocurrido y detectar pequeños problemas que haya podido haber, tanto problemas mecánicos como problemas en la manera de manejar una situación por parte de los pilotos. Ninguna de esas cosas por sí solas podría dar lugar a un accidente, pero cuando se encadenan varios fallos puede haber un accidente", ha explicado Palacios.
El objetivo, la nueva filosofía en la búsqueda de anomalías registradas por las cajas negras, consiste en prevenir, en lugar de intentar corregir a posteriori.
"Lo que pretendemos es detectar todos los potenciales fallos, que se llaman precursores de accidente, que ninguno de ellos en sí mismos es grave, pero queremos saber cuáles son y detectarlos con antelación para tenerlos en cuenta y evitar que se den las condiciones que al final desencadenan en un accidente real".
El equipo de investigadores ha podido analizar la capacidad de detección de esta nueva técnica en los modelos de Boeing 777 de una compañía aérea que se prestó a colaborar. Los resultados obtenidos fueron supervisados por expertos, confirmando que se trataba de anomalías reales. El siguiente paso corresponde ahora a la implantación del sistema por parte de las compañías aéreas.
"Todas están interesadas en mejorar su seguridad, pero también es verdad que tienen que cuidar su imagen y que se dan los datos con contratos de confidencialidad, etcétera, para que no salgan conclusiones a la luz que puedan ser malinterpretadas. Por otro lado es normal que los comités de empresa o los pilotos puedan sentir ciertas reticencias a que se analicen detalladamente las maniobras que están haciendo", apunta Palacios. En Estados Unidos, la administración está intentando potenciar la implantación de esta nueva técnica de análisis.
Por muyinteresante
