Progettare 464

109 progettare 464 • settembre 2024 SPECIALE INDUSTRIA AEROSPACE Il progetto incorpora tecniche di visualiz- zazione delle informazioni come visual analytics, data-driven storytelling e immer- sive analytics nelle interazioni tra l’essere umano e la macchina. L’ambizione in questo contesto è quella di consentire ai lavoratori di preservare e massimizzare le proprie risorse cognitive per utilizzarle al meglio nelle attività in cui sono essenziali. A questo proposito, disporre di algoritmi trasparenti, affidabili e ‘spiegabili’ può rappresentare una forte differenza nella loro implementazione. De- ep Blue si occuperà di testare gli algoritmi sviluppati daTrusty, Deep Blue eseguirà l’analisi dei risultati raggiunti attraverso la stesura del ‘Rap- portodiValidazione’ (ValidationReport) per trarre le principali conclusioni sulla fattibi- lità operativa e sui benefici delle soluzioni proposte. Inoltre, stilerà le linee guida per valutare l’affidabilità delle decisioni basate su IntelligenzaArtificiale nel contesto delle remote digital towers. Sviluppo di team ibridi uomo-macchina Coda (COntroller adaptive Digital Assi- stant) è un progetto chemira ad aumentare l’efficienza, la capacità e la sicurezza della gestione del traffico aereo, attraverso il potenziamento della collaborazione tra l’essere umano e l’Intelligenza Artificiale e lo sviluppo di un sistema in cui le attività vengano eseguite in modo collaborativo da team ibridi, ma anche affidate in ma- niera dinamica secondo i principi dell’au- tomazione adattiva. Gli aspetti fondamentali del progetto inclu- dono il monitoraggio e la previsione degli stati mentali e dei compiti dei controllori del traffico aereo, nonché la definizione di strategie per mantenere gli operatori in uno stato ottimale in termini di carico di lavoro, affaticamento, consapevolezza della situazione e stress.Allo stesso tempo, si mira a favorire l’efficienza complessiva del sistema congiunto di lavoro tra essere umano e automazione. Coda svilupperà un prototipo per un si- stema in grado di anticipare e prevenire problemi di prestazione umana, per gui- dare dinamicamente l’assegnazione dei compiti tra controllori del traffico aereo e assistenti digitali. Il progetto è coordinato da Deep Blue, che si occupa degli aspetti di Human-AI teaming, della validazione del prototipo e della generazione dei risultati finali. I commenti “In aviazione la principale priorità è la si- curezza: il livello di attenzione ai possibili rischi e quindi il numero di controlli che è necessario superare per essere autorizzati a usare nuove tecnologie è molto alto e questo è uno dei motivi per cui l’aviazione è uno dei domini con il miglior safety- record - commentaStefanoBonelli Headof Innovative Human Factors di Deep Blue -. L’introduzione dell’AI in aviazione è guidata a livello europeo, e c’è collaborazione tra i vari enti che si occupano di sicurezza e certificazione, le industrie e la ricerca”. Ad esempio Easa (l’ente europeo per la si- curezza in aviazione) propone diversi step, Human assistance/augmentation (2023- 2025+), human-AI teaming (2025-2035+), advanced automation and autonomous AI (2035-2050+) in cui il livello di automa- zione e autonomia viene gradualmente aumentato. “In generale, nell’ambito della ricerca, l’AI spazia dal supporto agli operatori (ad esempio i controllori), alla gestione di complessi flussi di traffico a livello euro- peo, all’individuazione di oggetti caduti in pista negli aeroporti, alla realizzazione di nuovi materiali e alla manutenzione preventiva - conclude -. Come dire, le opportunità sono molteplici e c’è lavoro e fermento attorno a ognuna di esse. L’AI può portare a una maggiore efficienza operativa, miglioramenti nella sicurezza e nell’affidabilità, nonché a una migliore esperienza complessiva per passeggeri e operatori nell’industria dell’aviazione”.