El desarrollo de los sistemas digitales cambiarán la forma de volar
Las computadoras redefinen el cockpit • Por Luis Alberto Franco
La llamada inteligencia artificial (IA) ha estado transformando la economía global. No caben dudas de que desde la optimización de los procesos de producción hasta la selección de contenidos que se recomiendan a los usuarios que contratan plataformas para su entretenimiento hay sistemas que vinculan patrones de conducta para “orientar” a los seres humanos para hallar sus preferencias, sin embargo, a veces parece prematuro utilizar el concepto “Inteligencia Artificial”, a pesar de la explosión del ChatGPT o similares, ya que no parece que los sistemas y algoritmos emulen la inteligencia humana. Es importante reconocer que la IA no es cabalmente inteligencia, sino un complejo y sorprendente entramado de algoritmos que intervienen de diferentes modos para realizar tareas específicas dentro de un conjunto predeterminado de parámetros. Hasta ahora, todo parece indicar que la IA carece de la capacidad de pensar de forma independiente, comprender los matices del comportamiento humano y tomar decisiones basadas en el sentido común, entre otras funcionalidades de la mente humana. Está claro que estoy lejos de ser una persona medianamente capacitada para referirme a tan complejo asunto, pero al tomar un tema y profundizar, surgen interrogantes y se obtienen respuestas a favor, en contra, indecisas, y en algunos casos osadas y refractarias a toda aceptación del concepto inteligencia.
En 2021, Kate Crawford, profesora de la Universidad del Sur de California e investigadora de Microsoft, examinó lo que se necesita para crear IA y llegó a la conclusión de que denominar a los procesos actuales inteligencia artificial es engañoso porque la IA no es ni inteligente ni artificial. Los fundamentos de Crawford son muy interesantes, pero resumirlos aquí no sería oportuno dado el propósito de esta nota.
El año pasado, Alberto Benegas Lynch (h) escribió en un artículo aparecido en Infobae: “La palabra inteligencia proviene de inter-legum o intus-legit es decir mirar o leer adentro, captar esencias para lo cual es inexorable la psique, la mente o los estados de conciencia propios de la condición humana ya que de lo contrario (…) si fuéramos sólo materia –kilos de protoplasma– estaríamos necesariamente determinados por los nexos causales inherentes a la materia. Si no existiera lo que habitualmente se llama el espíritu humano o autoconciencia no habría la posibilidad de revisar nuestros propios juicios, no tendrían lugar ideas autogeneradas, no tendría sentido la responsabilidad individual, ni la moral, ni la libertad y el consiguiente libre albedrío”. De esas ideas se desprenden complejos interrogantes. Por decir lo menos.
De lo que no caben dudas es que el ritmo actual de cambio ha creado un punto de inflexión en el aprovechamiento de los datos para el análisis, la resolución de problemas y la innovación. El uso de lo que se llama con liviandad inteligencia artificial puede mejorar exponencialmente la eficacia y la eficiencia.
Hace poco más de un año, cuando el A220 visitó la Argentina y fue exhibido en el FBO de Ezeiza, me quedé conversando con el ingeniero Antonio da Costa, quien en ese momento era Head of Single-Aisle marketing de Airbus, sobre las posibilidades de sustitución de los pilotos en los vuelos comerciales. Da Costa tuvo la paciencia de explicarme que para lograr semejante capacidad habría que sortear muchísimas dificultades y realizar avances tecnológicos que creía estaban lejos en el tiempo.
No obstante los incomprensibles apresuramientos por lanzar al ruedo la estampida de las “máquinas” y los sistemas sustitutos del ser humano que preocupan a muchos –pero también maravillan– es justo estar agradecido por el potencial de progreso que la tecnología está aportando a la humanidad. En ese sentido es notorio lo que los sistemas brindan a la aviación actual.
Una de las tecnologías que están entusiasmando a los ingenieros porque significaría alivio para el vuelo –y eventual sustitución del copiloto– es la de seguimiento ocular del piloto, ya que podría mejorar sensiblemente la seguridad en las operaciones aéreas.
Por ejemplo, en materia de vuelos, hay grandes avances que sorprenden. Uno de ellos es el programa Air Guardian que promete dar mayor seguridad al vuelo al combinar la intuición humana con la precisión de las computadoras, facilitando lo que han denominado “una relación más simbiótica entre el piloto y la aeronave.
Una de las tecnologías que están entusiasmando a los ingenieros porque significaría alivio para el vuelo –y eventual sustitución del copiloto– es la de seguimiento ocular del piloto, ya que podría mejorar sensiblemente la seguridad en las operaciones aéreas. Esta tecnología se basa en el análisis de los patrones de escaneo ocular del piloto para evaluar sus procesos cognitivos en la cabina. El procedimiento es el de procesar la información visual capturada por los rastreadores oculares que suministran la oportunidad de investigar la relación entre los patrones de escaneo visual y los cambios de atención durante la realización de tareas. La aplicación de la tecnología de seguimiento ocular en el estudio del diseño del head-up display (HUD) en un cockpit es prometedora, ya que proporciona una retroalimentación directa sobre las interacciones persona-computadora (HCI), que podría diagnosticar factores potenciales que impactan en el desempeño humano, incluyendo la distribución de la atención del piloto, la conciencia situacional (SA) y la toma de decisiones en las operaciones. Un dato, esta tecnología ya tiene aplicación en las operaciones militares.
La interacción entre humanos y sistemas
Según una nota recientemente publicada por el MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts) lo que estaría redefiniendo es la existencia de los dos pilotos que tienen los aviones actuales, por un piloto humano y otro artificial que coopere durante el vuelo. Según el artículo, sería un gran salto en favor de la seguridad que ante una distracción del piloto humano, la computadora rápidamente pueda corregir la desatención en base a lo que vio pero no consideró relevante. Es bajo esa premisa que están investigando en el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT (CSAIL).
La premisa es que mientras los pilotos modernos se enfrentan a una avalancha de información proveniente de múltiples monitores, especialmente durante los momentos críticos, Air-Guardian trabaje como un copiloto proactivo asociado a la persona humana con el objeto de robustecer la atención.
La pregunta sería ¿cómo se determina exactamente la atención? Pues utilizando el seguimiento ocular y el sistema neuronal, en base a lo que denominan “mapas de prominencia”, que señala hacia dónde se dirige la atención. Esos mapas sirven como guías visuales que resaltan regiones clave dentro de una imagen, lo que ayuda a comprender y descifrar el comportamiento a partir de algoritmos complejos. Lo que hace Air-Guardian es identificar señales tempranas de riesgos potenciales a través de marcadores de atención, algo muy distinto a la intervención en ocasión de violaciones a la seguridad como sucede en los sistemas de piloto automático tradicionales.
“Una característica interesante de nuestro método es su diferenciación”, dice el postdoctorado de MIT CSAIL Lianhao Yin, autor principal de un nuevo artículo sobre Air-Guardian. “Nuestra capa cooperativa y todo el proceso de un extremo a otro se pueden entrenar. Elegimos específicamente el modelo de red neuronal causal de profundidad continua debido a sus características dinámicas en el mapeo de la atención. Otro aspecto único es la adaptabilidad. El sistema Air-Guardian no es rígido; se puede ajustar en función de las demandas de la situación, asegurando una asociación equilibrada entre humanos y máquinas”.
“Esta tecnología representa el enfoque innovador de la aviación basada en IA centrada en el ser humano (…) Nuestro uso de redes neuronales líquidas proporciona un enfoque dinámico y adaptativo, asegurando que la IA no simplemente reemplace el juicio humano sino que lo complemente, lo que llevaría a una mayor seguridad y colaboración en los cielos”.
Luego agrega: “En las pruebas de campo, tanto el piloto como el sistema tomaron decisiones basadas en las mismas imágenes sin procesar al navegar hacia el punto de referencia objetivo. El éxito de Air-Guardian se midió en función de las recompensas acumuladas obtenidas durante el vuelo y el camino más corto hasta el punto de ruta. El sistema redujo el nivel de riesgo de los vuelos y aumentó la tasa de éxito de la navegación hacia los puntos objetivo.”
Por su parte, Ramin Hasani, afiliado de investigación del MIT CSAIL e inventor de las redes neuronales líquidas, dijo: “Esta tecnología representa el enfoque innovador de la aviación basada en IA centrada en el ser humano (…) Nuestro uso de redes neuronales líquidas proporciona un enfoque dinámico y adaptativo, asegurando que la IA no simplemente reemplace el juicio humano sino que lo complemente, lo que llevaría a una mayor seguridad y colaboración en los cielos”.
La verdadera fortaleza de Air-Guardian es su tecnología fundamental. Utilizando una capa cooperativa basada en optimización que utiliza la atención visual de humanos con el aporte de “las máquinas”, y redes neuronales líquidas de tiempo continuo (CfC) de forma cerrada conocidas por su destreza para descifrar relaciones de causa y efecto, analiza las imágenes entrantes en busca de información vital. Complementando lo anteriormente descripto está el algoritmo VisualBackProp, que identifica los puntos focales del sistema dentro de una imagen, asegurando una comprensión clara de sus mapas de atención.
El sistema es muy interesante y alentador, pero para avanzar hacia el futuro será necesario perfeccionar la interfaz hombre-sistema (“máquina”), lo cual es un objetivo complejo.
El sistema Air-Guardian presagia que pronto vendrán mejoras en los cockpits en base a la complementación de los seres humanos y los sistemas digitales.
“El sistema Air-Guardian resalta la sinergia entre la experiencia humana y el aprendizaje automático, promoviendo el objetivo de utilizar el aprendizaje automático para ayudar a los pilotos en escenarios desafiantes y reducir los errores operativos”, dice la profesora Daniela Rus, experta en robótica, inteligencia artificial y la ciencia de datos, cuyo trabajo se centra en desarrollar la ciencia y la ingeniería de la autonomía cuyo el objetivo es hacer posible en el futuro que las máquinas estén integradas en el día a día y ayuden a las personas en tareas cognitivas y físicas.
Por su parte, Stephanie Gil, profesora asistente de ciencias de la computación en la Universidad de Harvard, pero que no participó en el proyecto que cita el artículo, agrega respecto de las investigaciones que aquí se describen: “Uno de los resultados más interesantes del uso de una métrica de atención visual en este trabajo es la posibilidad de permitir intervenciones más tempranas y una mayor interpretación por parte de los pilotos humanos”.
Sea como fuere, la interacción entre los seres humanos y las máquinas sigue camino a revolucionar el cockpit actual, lo cual no sucedería dentro de mucho tiempo, sobre todo si se tiene en cuenta que hay suficientes incentivos económicos ante una oferta de pilotos que no satisface la creciente demanda que exhibe el mercado.
