BR102019012774A2 - plataforma de treinamento e/ou assistência para gerenciamento aéreo e método de treinamento e/ou assistência para gerenciamento de tráfego aéreo - Google Patents

Abstract

plataforma de treinamento e/ou assistência para gerenciamento aéreo e método de treinamento e/ou assistência para gerenciamento de tráfego aéreo. uma plataforma de treinamento e/ ou assistência (1) para o gerenciamento do tráfego aéreo, incluindo: - um sistema eletrônico de gerenciamento de tráfego aéreo (2), adaptado para obter dados de entrada representativos do tráfego aéreo, para fornecer ao controlador de tráfego aéreo informações estabelecidas como uma função dos dados de entrada obtidos e para receber instruções do controlador de tráfego aéreo; - um bloco (14) para determinar automaticamente instruções baseadas em dados de entrada representativos pelo menos do estado do tráfego aéreo; - um módulo de processamento eletrônico (13) adaptado para coletar os dados de entrada obtidos pelo sistema de controle de tráfego aéreo eletrônico, para fornecê-los ao bloco de determinação automática (14), para coletar pelo menos uma instrução determinada automaticamente com base nos dados de entrada fornecidos e para comandar a entrega da instrução ao controlador de tráfego aéreo que opera o sistema; em que o bloco inclui uma rede neural derivada da aprendizagem em um histórico de dados de entrada obtido por um sistema eletrônico de controle do tráfego aéreo e instrução(ões) de controle do tráfego aéreo recebida(s), recebida(s) pelo sistema.

Description

“PLATAFORMA DE TREINAMENTO E/OU ASSISTÊNCIA PARA GERENCIAMENTO AÉREO E MÉTODO DE TREINAMENTO E/OU ASSISTÊNCIA PARA GERENCIAMENTO DE TRÁFEGO AÉREO” [001] A presente invenção refere-se ao campo de sistemas eletrônicos de controle de tráfego aéreo, tipicamente sistemas eletrônicos de gerenciamento de tráfego aéreo (ATM). Tal um sistema fornece a interface entre um controlador de tráfego aéreo por um lado, por exemplo, responsável por um dado setor geográfico, e, por outro lado, a aeronave localizada no setor geográfico ou em outros controladores de tráfego aéreo, em particular os responsáveis pelos setores geográficos vizinhos.

[002] Esse sistema recebe dados de sistemas externos (dados meteorológicos, planos de voo de aeronaves, detecção de radar, mensagens de controladores de tráfego aéreo de setores vizinhos, etc.), processa esses dados, combina-os opcionalmente, etc., então recupera através de um MMI (interface homem-máquina), estes dados ou as informações resultantes das operações de processamento para o controlador de tráfego aéreo. O controlador de tráfego aéreo, com base nesses dados e informações, determina instruções (comandos destinados à aeronave, mensagens para os controladores vizinhos, incluindo informações, dados, comandos para executar funções adicionais do sistema, etc.) e os insere por meio do MMI. O sistema processa em seguida esses comandos.

[003] Atualmente, nenhuma solução é oferecida, permitindo que os controladores de tráfego aéreo se beneficiem da experiência adquirida ao longo do tempo na área de controle de tráfego aéreo, seja no contexto de treinamento ou durante situações operacionais de controle de tráfego aéreo.

[004] Por exemplo, o treinamento de controlador de tráfego aéreo é feito por meio de programas de teste com um certo número de desvantagens: eles oferecem um número muito limitado de cenários, não são

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2/21 muito atualizáveis e, portanto, dificilmente representam mudanças nos sistemas de controle de tráfego aéreo.

[005] Para esse fim, de acordo com um primeiro aspecto, a invenção propõe uma plataforma de treinamento e/ ou assistência para o gerenciamento aéreo por meio de um sistema eletrônico de gerenciamento de tráfego aéreo, a referida plataforma de treinamento incluindo:

- o referido sistema eletrônico de gerenciamento de tráfego aéreo, adaptado para obter dados de entrada representativos pelo menos do estado do tráfego aéreo, fornecer ao controlador de tráfego aéreo que opera o sistema informação relativa ao tráfego aéreo e estabelecido como uma função pelo menos dos referidos dados de entrada obtidos, receber, de um controlador de tráfego aéreo, instruções como uma função da referida informação fornecida e processar as referidas instruções;

- um bloco para determinar automaticamente as instruções com base nos dados de entrada representativos de, pelo menos, o estado do tráfego aéreo;

- um módulo de processamento eletrônico adaptado para recolher os referidos dados de entrada obtidos pelo sistema de controle de tráfego aéreo eletrônico, fornecê-lo ao bloco de determinação automática, recolher pelo menos uma instrução determinada automaticamente com base nos referidos dados de entrada fornecidos e comandar a entrega da referida instrução ao controlador de tráfego aéreo que opera o sistema;

e o referido bloco inclui uma rede neural derivada da aprendizagem realizada por computador, com base em conjuntos de elementos de uma primeira história de conjuntos de elementos, sendo cada conjunto de elementos sendo associado a uma respectiva situação aérea correspondente a um momento respectivo entre uma pluralidade de respetivos momentos na história e incluindo, pelo menos, dados de entrada obtidos por um sistema

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3/21 eletrônico de controle de tráfego aéreo no respetivo momento e a(s) instrução(ões) recebida(s) de controle de tráfego aéreo recebida(s) pelo referido sistema após a entrega das informações estabelecidas com base nos referidos dados de entrada.

[006] A invenção torna assim possível fornecer uma plataforma de treinamento e/ ou assistência confiável para o gerenciamento do tráfego aéreo, aproveitando as situações reais e sua variedade, e que é dinâmica.

[007] Em formas de realização, a plataforma de treinamento e/ ou assistência para a gestão do tráfego aéreo de acordo com a invenção inclui ainda uma ou mais das seguintes características:

- a plataforma inclui uma memória adaptada para armazenar um segundo histórico de conjuntos de elementos, e o módulo de processamento é adaptado para extrair dados de entrada do referido banco de dados, para determinar dados de entrada de treinamento pelo menos com base em dados de entrada extraídos e para fornecer os referidos dados de treinamento para o sistema eletrônico de gerenciamento de tráfego aéreo e o bloco de determinação automática; o referido sistema eletrônico de gerenciamento de tráfego aéreo sendo adaptado para fornecer informações relativas ao tráfego aéreo estabelecido com base nos referidos dados de entrada de treinamento, a fim de receber, de um controlador de tráfego aéreo treinando na plataforma, pelo menos uma instrução de gerenciamento de tráfego aéreo com base nas referidas informações entregues e fornecê-las ao módulo de processamento; o referido módulo de processamento sendo adaptado para comparar a referida instrução recebida com a instrução determinada recolhida automaticamente e para determinar uma mensagem com base na referida comparação, sendo a referida plataforma adaptada para exibir a mensagem;

- o módulo de processamento é adaptado para determinar,

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4/21 com base na instrução determinada automaticamente pelo modelo algorítmico, uma mensagem destinada a guiar o controlador de tráfego aéreo através do treino para a referida instrução, sendo a plataforma adaptada para exibir a referida mensagem;

- o módulo de processamento é adaptado para receber informação indicando um tema de treinamento e extrair os dados de entrada com base na referida informação.

[008] De acordo com um segundo aspecto, a presente invenção propõe um método de treinamento e/ ou assistência para o gerenciamento de tráfego aéreo por um sistema eletrônico de gerenciamento de tráfego aéreo, adaptado para obter dados de entrada representativos pelo menos do estado do tráfego aéreo, para entregar ao controlador de tráfego que opera o sistema, a informação relativa ao tráfego aéreo e estabelecida como uma função pelo menos dos referidos dados de entrada obtidos, receber, de um controlador de tráfego aéreo, instruções como uma função da referida informação fornecida e processar as ditas instruções, o referido método sendo realizado em uma plataforma de treinamento e/ ou assistência, incluindo:

- o referido sistema eletrônico;

- um bloco de determinação automática com base em dados de entrada representativos pelo menos do estado de um tráfego aéreo derivado, referido bloco incluindo uma rede neural derivada de aprendizagem realizada por computador, com base em conjuntos de elementos de uma primeira história de conjuntos de elementos, cada conjunto de elementos sendo associado a uma respetiva situação aérea correspondente a um respetivo momento entre uma pluralidade de respetivos momentos na história e incluindo, pelo menos, dados de entrada obtidos por um sistema eletrônico de controle de tráfego aéreo no respetivo momento e a(s) instrução(ões) de controle de tráfego aéreo recebida(s), recebida(s) pelo referido sistema após a

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5/21 entrega da informação estabelecida com base nos referidos dados de entrada;

- um módulo de processamento eletrônico;

o referido método compreendendo as seguintes etapas:

- obtenção de dados de entrada através do sistema eletrônico de gerenciamento de tráfego aéreo;

- pelo módulo de processamento: coletar os referidos dados de entrada e fornecer os referidos dados de entrada coletados para o bloco de determinação automática;

- determinação automática pelo referido bloco de determinação automática com base nos referidos dados de entrada fornecidos de pelo menos uma instrução;

- comandar pelo referido módulo de processamento da entrega da referida instrução ao controlador de tráfego aéreo que opera o sistema.

[009] Em formas de realização, o método de treinamento e/ ou assistência para o gerenciamento do tráfego aéreo de acordo com a invenção inclui ainda uma ou mais das seguintes características:

- a plataforma inclui uma memória adaptada para armazenar uma segunda história de conjuntos de elementos, o referido método compreendendo as seguintes etapas:

- pelo módulo de processamento: extrair dados de entrada do referido banco de dados; determinar, com base, pelo menos, nos dados de entrada extraídos, treinar os dados de entrada e fornecer os referidos dados de treino ao sistema de controle eletrônico do tráfego aéreo e ao bloco de determinação automática;

- pelo referido sistema eletrônico de gerenciamento de tráfego aéreo: fornecer informações relativas ao tráfego aéreo estabelecido com base nos referidos dados de entrada de treinamento; receber, de um

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6/21 treinamento de controlador de tráfego aéreo na plataforma, pelo menos uma instrução de controle de tráfego aéreo estabelecida com base nas informações fornecidas; e fornecimento para o módulo de processamento;

- comparação pelo módulo de processamento da referida instrução recebida com a instrução recolhida determinada automaticamente e determinação de uma mensagem com base na referida comparação;

- exibição da mensagem pela referida plataforma;

- o método compreende a determinação pelo módulo de processamento, com base na instrução determinada automaticamente pelo modelo algorítmico, de uma mensagem destinada a guiar o controlador de tráfego aéreo através do treino para a referida instrução, e a exibição da mensagem pela plataforma;

- o método compreende as seguintes etapas, executadas pelo módulo de processamento:

- receber informações indicando um tema de treinamento, e

- extrair dados de entrada com base na referida informação.

[0010] Estas características e vantagens da invenção aparecerão ao ler a seguinte descrição, fornecida unicamente como um exemplo, e feita em referência aos desenhos anexos, nos quais:

- a Figura 1 mostra uma vista de um sistema eletrônico de gerenciamento de tráfego aéreo considerado em uma forma de realização da invenção;

- a Figura 2 mostra uma vista de uma plataforma de treinamento em uma forma de realização da invenção;

- a Figura 3 é um fluxograma de etapas implementadas em uma forma de realização da invenção;

- a Figura 4 é um fluxograma de etapas implementadas em uma forma de realização da invenção.

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7/21 [0011] A Figura 1 mostra um sistema eletrônico de gerenciamento de tráfego aéreo (2), chamado de sistema ATM (2), conectado por meio de links de telecomunicação a um conjunto (4) de sistemas externos (4_1, 4_2, ..., 4_n).

[0012] O sistema ATM (2) inclui uma memória (20), uma unidade MMI (21) e um processador (22).

[0013] A unidade MMI (21), por exemplo, inclui telas de exibição, que podem ou não ser sensíveis ao toque, um sistema de alto-falantes, um teclado, um microfone, etc.

[0014] Os sistemas externos (4_1, 4_2, ..., 4_n), por exemplo, incluem aeronaves, radares, estações meteorológicas, dispositivos de telecomunicações de outros controladores de tráfego aéreo, salas de controle do aeroporto, etc.

[0015] O sistema ATM (2) está adaptado para receber e armazenar na sua memória (20) dados de entrada (e a registro de data e hora destes dados).

[0016] Estes dados de entrada incluem dados externos, ou seja, que são fornecidos pelos sistemas externos (4_1, 4_2, ..., 4_n) do conjunto (4); estes dados externos representam o estado atual ou futuro do espaço aéreo (ou um determinado setor do espaço aéreo), por exemplo, e não exaustivamente, incluindo:

- para cada aeronave atualmente ou iminentemente no setor: coordenadas em 3 dimensões (3D), tipo de aeronave, seu rumo, sua velocidade, seu plano de voo;

- informações meteorológicas atuais e futuras;

- indicadores da densidade do tráfego aéreo (como o número de aviões no setor, turbulência), dados que definem a estrutura atual e futura do espaço aéreo (como a presença de zonas de exclusão aérea militar,

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8/21 corredores aéreos), configuração atual e futura do aeroporto (pistas abertas, direção do vento, pistas de taxiamento disponíveis, etc.), dados de vigilância (como derivados de radares primários e secundários, dados ADS-B, WAM, etc.);

- mensagens de coordenação com controladores de tráfego aéreo que operam em sistemas ATM relativos a setores adjacentes.

[0017] O sistema ATM (2) está ainda adaptado para recuperar estes dados para o controlador de tráfego aéreo, através da unidade MMI (21).

[0018] Os dados externos podem ainda ser processados (por exemplo, em média, verificados, combinados, analisados, etc.) antes da recuperação.

[0019] Os dados de entrada geralmente incluem esses dados processados e seu registro de data e hora.

[0020] O sistema ATM (2) está ainda adaptado para gerar dados internos ao sistema ATM (2), representativo do seu estado atual. É gerado, em particular, usando sondas instaladas no sistema ATM (2) e, por exemplo, não exaustivamente, incluindo:

- uma fila de mensagens, dados compartilhados, registros, layouts técnicos, uma ação de foco em uma tag de voo, fator de zoom in ou zoom out em uma determinada zona, transcrição de conversação por voz entre um controlador e um piloto de aeronave etc.

[0021] Os dados internos são acessíveis a um controlador de tráfego aéreo operacional que opera o sistema ATM (2) através do MMI (21). Em uma forma de realização, os dados de entrada armazenados na memória (20) também incluem estes dados internos, com o registro de data e hora correspondente aos referidos dados.

[0022] Em uma forma de realização, o sistema ATM (2) está adaptado para implementar funções simples (como aproximar ou afastar uma

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9/21 área escolhida pelo controlador de tráfego aéreo) e funções mais dinâmicas utilizando dados externos e gerando dados internos. Estas funções são realizadas, por exemplo, utilizando programas de computador que implementam a função, que são armazenados na memória (20) e executados no processador (22). As funções dinâmicas, por exemplo, incluem a detecção de conflitos, a identificação de um risco de colisão entre uma aeronave e outra aeronave ou um risco de uma aeronave entrar em uma zona durante um período de aterrisagem na zona, etc., ou determinar uma solução que permita resolver o conflito. Os resultados destas funções são recuperados através do MMI (21), para o controlador de tráfego aéreo.

[0023] De maneira conhecida, um controlador de tráfego aéreo operando o sistema ATM (2) e um modo operacional pode assim aprender, por meio do MMI (21), a cada momento, da situação atual ou futura do tráfego aéreo, como uma função de dados externos e/ ou como uma função de dados internos, incluindo os resultados das funções atualizadas. Estes dados e resultados são fornecidos a ele através do MMI (21). Com base nesses elementos, o controlador de tráfego aéreo toma as decisões que ele fornece ao sistema ATM (2) na forma de instruções via MMI (21) (em texto ou forma visual ou de voz, etc.).

[0024] Essas decisões incluem os comandos de função do sistema ATM (2) (por exemplo, comandos para aumentar ou diminuir o zoom em uma área exibida no bloco MMI (21) e/ ou instruções destinadas a aeronaves e/ ou sistemas ATM de controladores de setores adjacentes: eles podem, dessa forma, incluir os comandos de altitude de voo de destino, os comandos de velocidade de destino (horizontal, vertical), os comandos de rumo de destino, os comandos de reivindicação de alvo ou gradiente de descida alvo, etc.

[0025] A Figura 2 mostra uma vista de uma plataforma de

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10/21 treinamento para o controlador de tráfego aéreo (1) em uma forma de realização da invenção.

[0026] Esta plataforma de treinamento para o controlador de tráfego aéreo (1) inclui, no caso considerado, um sistema de treinamento (10) e um sistema ATM (2) operando conforme descrito acima e que aqui é usado desta vez, não no uso operacional tradicional, mas para treinar controladores de tráfego aéreo.

[0027] O sistema de treinamento (10) inclui uma memória (11), um processador (12), um módulo de processamento (13) e um bloco eletrônico para determinar automaticamente as instruções (14), no caso presente, uma rede neural derivada de aprendizagem, conforme descrito posteriormente.

[0028] A memória (11) inclui um histórico (15) de conjuntos de elementos. Cada conjunto de elementos inclui um elemento de entrada. Cada elemento de entrada descreve uma situação aérea tendo ocorrido em um dado momento no histórico e inclui dados externos dos sistemas ATM que definem esta situação aérea, e inclui, em formas de realização, dados internos de sistemas ATM e/ ou resultados de funções implementadas por ATM sistemas. Cada conjunto de elementos inclui, associado ao elemento de entrada, um elemento de saída incluindo a(s) instrução(ões) fornecidas ao sistema ATM pelos controladores de tráfego aéreo à luz deste respectivo elemento de entrada no dado momento.

[0029] Este histórico é, por exemplo, feito a partir da coleta ao longo de vários meses, do sistema ATM (2), ou outro sistema ATM semelhante ao sistema ATM (2) ou de vários sistemas ATM operacionais, de todos estes elementos e do seu armazenamento.

[0030] O módulo de processamento (13) inclui um bloco de gerador de cenário (130) e um bloco de assistente virtual (131).

[0031] O bloco do gerador de cenário (130) está adaptado para

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11/21 selecionar pelo menos um conjunto de elementos, a fim de determinar, com base no(s) elemento(s) de entrada do conjunto de elemento(s) selecionado(s) de um cenário de treino, ou seja, os dados de entrada treinamento incluindo dados de entrada externos, ou mesmo dados de entrada internos associados e para fornecê-los ao sistema ATM (2) na rede neural (14) da plataforma (1).

[0032] O bloco de assistente virtual (131) é adaptado para coletar uma decisão fornecida ao sistema ATM (2) pelo controlador passando por treinamento e coletando uma decisão fornecida pela rede neural (14), seguindo o fornecimento dos mesmos dados de entrada de treinamento para o sistema ATM (2) e para a rede neural (14), a fim de compará-los, a fim de determinar uma mensagem baseada na referida comparação.

[0033] A Figura 4 é um fluxograma de etapas implementadas em uma forma de realização da invenção, de modo a obter a rede neural (14) após aprendizagem.

[0034] Em uma fase preliminar (101_0) para obter uma rede neural programada, a aprendizagem é realizada, pela rede neural (14), do comportamento do(s) controlador(es) de tráfego aéreo, a partir de um histórico de elementos de entrada incluindo dados externos dos sistemas ATM, e incluindo, em formas de realização, dados internos dos sistemas ATM e/ ou resultados de funções, e de um histórico de elementos de saída, incluindo as decisões fornecidas aos sistemas ATM pelos controladores de tráfego a luz destes respectivos elementos de entrada. Esta história é, por exemplo, a história (15) ou um trecho da história (15).

[0035] Será notado que esta fase preliminar (101_0) para aprendizagem da rede neural (14), de acordo com as formas de realização, é realizada na plataforma (1), ou é realizada em uma plataforma de aprendizagem de rede neural específica (não mostrada), equipada com a sua prórria memória e recursos de

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12/21 computação.

[0036] Em uma forma de realização, a fase preliminar (101_0) inclui uma fase de preparação (101_01) para os elementos de entrada e de saída para identificar quais são (os extratos de) os elementos de entrada e os de saída úteis para a aprendizagem da rede neural, no processo de tomada de decisão, bem como, por exemplo, a duração mínima do histórico.

[0037] De uma maneira conhecida, a preparação desses elementos pode incluir a segmentação dos elementos coletados, a detecção de elementos e operações ausentes, a redução das dimensões dos elementos, a extração de grupos, a identificação de causas e relações, e para finalizar, a definição de um conjunto de elementos de aprendizagem, incluindo elementos de aprendizagem de entrada e elementos de saída associados. Para cada configuração de teste, a fase preliminar (101_0) inclui uma fase de aprendizagem (101_02) estritamente falando com a rede neural (14) de elementos de aprendizagem de entrada e de saída associados ao conjunto de elementos de aprendizagem. Uma rede neural “aprendida” é assim determinada.

[0038] Estes princípios da definição de conjuntos de dados de aprendizagem e uso de redes neurais são bem conhecidos, ver, por exemplo:

- Tolk, A. (2015, julho). The next generation of modeling & simulation: integrating big data and deep learning. Em Proceedings of the Conference on Summer Computer Simulation (pp. 1-8). Society for International Computational Simulation;

- Akerkar, R. (2014). Analytics on Big Aviation Data: Turning data into insights. IJCSA, 11 (3), 116-127;

- Boci, E., & Thistlethwaite, S. (2015, abril). A new big data architecture in support of ADS-B data analytic. Na Conference on Integrated Communication, Navigation and Surveillance (ICNS), 2015 (pp. C1-1). IEEE;

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13/21

- Bengio, Y. (2009). Learning deep architectures for AI.

Foundations and Trends ® in Machine Learning, 2 (1), 1-127.

[0039] O resultado da fase de aprendizagem (101_02) é a entrega (101_1) de uma rede neural treinada (14), também chamada de bloco eletrônico de determinação automática de instruções (14).

[0040] Qualquer tipo de rede neural artificial pode ser usado. Por exemplo, uma rede de aprendizagem profunda, uma rede neural convolucional (CNN) é usada. O número de nós de entrada será escolhido para ser igual ao número de elementos de entrada e o número de nós de saída será escolhido para ser igual ao número de elementos de saída para cada configuração de teste.

[0041] Um sistema ATM (2) que evolui regularmente, as atualizações, tanto funcionais (introdução de novas funções ou funções modificadas) como técnicas (mudanças de hardware, sistema operacional, etc.), devem ser levados em conta no modelo (14). Em tal situação, em uma forma de realização, a rede neural (14) correspondente ao sistema ATM (2) antes da atualização estar completa para levar em conta estas atualizações. Assim, em referência à Figura 4, em uma etapa (102_0), elementos de entrada incluindo dados externos dos sistemas ATM, ou mesmo dados internos dos sistemas ATM, e incluindo elementos de saída, incluindo as decisões tomadas pelos controladores de tráfego aéreo à luz destes respectivos elementos de entrada, são gravados e armazenados durante as sessões de validação feitas pelos controladores de tráfego aéreo no sistema ATM (2). A etapa (101_0) para obter uma rede neural programada é então realizada com base nesses elementos de entrada e saída, e leva à entrega de um modelo de controlador de rede de tráfego aéreo direcionado para a parte do sistema ATM (2) que é atualizada. Na etapa (101_1), é feita uma combinação do modelo algorítmico correspondente ao sistema ATM (2) antes da atualização e o modelo

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14/21 algorítmico do sistema ATM (2) visado nos aspectos atualizados (por exemplo, em formas de realização, por uma concatenação), tornando assim possível entregar um modelo algorítmico completo correspondente ao sistema ATM (2) atualizado.

[0042] Além disso, em uma forma de realização, em uma etapa de garantia (100_0), as regras, princípios, restrições, condições e proibições implementadas pelos controladores de tráfego aéreo na aplicação de seu negócio (por exemplo, correspondendo às normas ICAO conforme definidas no documento 4444) são formalizadas em forma algorítimica.

[0043] Por exemplo, essas regras incluem que:

- a1/ um controlador de tráfego aéreo não pode fornecer comandos em relação a aeronaves fora do setor pelo qual é responsável,

- a2/ exceto para certas exceções especificamente definidas pelas condições Cond1, Cond2, Cond3;

- a3/ em uma dada situação correspondendo a uma determinada velocidade e altitude da aeronave, uma mudança comandada na altitude do nível de voo deve estar abaixo de um determinado limiar, dependendo da velocidade e altitude mencionadas.

[0044] O algoritmo de segurança resultante é, em uma forma de realização, implementado em uma etapa (100_1) nos elementos de aprendizagem de entrada e saída associados ao conjunto de elementos de aprendizagem antes da construção de um modelo de controlador de tráfego aéreo, o que torna possível detectar os elementos não conformes à prática padronizada e, em seguida, eliminá-los do conjunto de elementos de aprendizagem ou atribuí-los a uma classe de “prática ruim”, permitindo que o modelo aprenda melhor o comportamento do controlador de acordo com uma “boa prática”.

[0045] Em uma forma de realização, em uma etapa (100_1), estas

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15/21 regras, princípios, restrições, condições e proibições implementadas pelos controladores de tráfego aéreo na aplicação do seu negócio são também fornecidas como dados de aprendizagem para uma rede neural artificial e, no final da fase de aprendizagem, é fornecido um modelo que abrange estas regras, a seguir denominado modelo de garantia.

[0046] Em uma etapa (100_3), cada decisão feita em seguida pelo modelo de controlador (14) durante um processo de aprendizagem, como ilustrado na Figura 3, é fornecida a este modelo de garantia, que valida a decisão como estando em conformidade com boas práticas (em particular, valida que está em uma faixa dinâmica aceitável para as decisões de saída), ou invalida a decisão, que então não é levada em consideração no contexto dos testes e, por exemplo, enriquece a classe de “má prática”, que resulta no reforço do modelo de controlador de tráfego aéreo.

[0047] Em uma forma de realização da invenção, as etapas, ilustradas na Figura 3, para realizar o treinamento de um controlador de tráfego aéreo utilizando a fase de aprendizagem (1) são realizadas.

[0048] Em um etapa preliminar para a escolha de um cenário de aprendizagem (200), o bloco do gerador de cenário (130) seleciona, pelo menos, um elemento de entrada do conjunto de elementos e determina, com base no(s) elemento(s) selecionado(s), um cenário de aprendizagem, ou seja, os dados de aprendizagem de entrada incluindo dados de entrada externos, ou mesmo dados de entrada internos, e os fornece ao sistema ATM (2) da plataforma (1) e à rede neural (14) da plataforma (1).

[0049] Esta seleção pode ter várias formas. Por exemplo, a escolha pode ser aleatória ou pode aumentar ou diminuir dependendo do momento correspondente da ocorrência da situação aérea descrita pelo elemento de entrada.

[0050] Em uma forma de realização, um treinador fornece uma

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16/21 palavra-chave ao sistema de aprendizagem (10), através de um bloco de interface homem-máquina (não mostrado) do sistema (10). A palavra-chave pode por exemplo ser um tema de treino desejado, tal como “conflito entre aviões”, “tráfego pesado”, etc. O bloco gerador de cenário (130) é adaptado para identificar os conjuntos de elementos dos quais os elementos de entrada e/ ou os elementos de saída correspondem à dita palavra-chave e para selecionar o(s) elemento(s) de entrada destes conjuntos de elementos identificados.

[0051] Em uma etapa (201) para determinar o cenário de treinamento, o bloco gerador de cenário (130) determina um cenário de treinamento com base pelo menos no elemento de entrada selecionado.

[0052] Por exemplo, quando vários elementos de entrada foram selecionados, cada um é processado independentemente, como parte do cenário, ou um único é finalmente selecionado, após a designação pelo treinador entre o conjunto de elementos de entrada selecionados ou uma seleção pelo bloco gerador de cenários (130) com base em critérios predefinidos; ou uma combinação de vários elementos de entrada é feita pelo bloco de gerador de cenário (130) a fim de obter um único elemento de entrada (por média, interpolação, etc.).

[0053] Então, por exemplo, cada elemento de entrada selecionado é processado pelo gerador de cenário (130). Por exemplo, uma etapa de extração é executada onde apenas alguns dos parâmetros do elemento de entrada, em particular relacionados ao tema de seleção, se aplicável, são mantidos.

[0054] Uma etapa de conversão é realizada, por exemplo, para adequar o formato de dados aos formatos aceitos pelo sistema ATM (2). Os dados de entrada de aprendizado assim processados (por exemplo, na forma de vetores de dados, incluindo, em um caso, a posição de um avião, sua

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17/21 velocidade, sua direção, o clima, as mensagens enviadas pelos outros setores, etc.) são então fornecidos como cenário de aprendizagem para o sistema ATM (2) da plataforma (1) e para a rede neural (14) da plataforma (1).

[0055] Em uma etapa (202) para treino de um controlador de tráfego aéreo na plataforma (1), o sistema ATM (2) recebe os dados de entrada de aprendizagem fornecidos pelo gerador de cenário (130). Eles são opcionalmente processados, depois os dados internos recebidos, opcionalmente processados, são recuperados através do MMI (21), para o controlador de tráfego aéreo que está sendo treinado.

[0056] A rede neural (14) determina automaticamente, com base nos dados de entrada de aprendizagem, os dados de saída correspondentes, isto é, uma ou várias instruções destinadas ao ATM (2) e as fornece para o módulo de processamento (13). Estas instruções representam o resultado da experiência dos controladores tráfego aéreo agrupados dentro da rede neural (14).

[0057] Em uma forma de realização, o bloco de assistente virtual (131) está adaptado para determinar, com base nos dados de saída fornecidos pela rede neural (14), o conteúdo destinado a guiar o controlador de tráfego aéreo de modo a determinar os dados de saída. Este conteúdo, por exemplo, inclui conselhos sobre os pontos dos dados de entrada de aprendizagem aos quais ele deve prestar atenção, ou propor uma escolha de vários lotes alternativos de instruções, entre as quais o lote de instruções fornecido pela rede neural aparece. Nesse caso, o bloco de assistente virtual (131) em seguida comanda que o conteúdo seja recuperado para o controlador de tráfego aéreo, por exemplo, exibido em uma tela da MMI (21), ou qualquer outra tela com a qual a plataforma (1) esteja equipada e que seja visível pelo controlador de tráfego aéreo.

[0058] O controlador de tráfego aéreo treinando na plataforma (1),

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18/21 à luz dos dados internos de aprendizado fornecidos a ele pelo MMI (21), completados, se aplicável, por conteúdo adicional proveniente do bloco de assistente virtual (131), então toma a decisão e fornece como instrução(ões)) para o sistema ATM (2) através do bloco MMI (21): por exemplo, no caso de um tema de treinamento relativo a conflitos entre aviões, comandos de mudança de nível de voo para pelo menos uma aeronave.

[0059] O sistema ATM (2) da plataforma (1) envia então esta ou estas instruções para o bloco de processamento (13).

[0060] O bloco de assistente virtual (131) faz então uma comparação entre a instrução fornecida pelo sistema ATM e vinda do controlador de tráfego aéreo e aquela fornecida pela rede neural (14) (ou as instruções entre elas quando existem várias), então determina o conteúdo da mensagem baseada nessa comparação.

[0061] Esta mensagem, por exemplo, indica se a instrução fornecida pelo controlador de tráfego aéreo está correta (se corresponde à fornecida pela rede neural (14)) ou incorreta, e o bloco de assistente virtual comanda a exibição dessa mensagem na plataforma (1) para o controlador de tráfego aéreo. Se a resposta estiver incorreta, a mensagem pode ainda incluir informações adicionais para orientar o comportamento do controlador em relação à instrução a ser determinada.

[0062] Em uma forma de realização, o bloco de assistente virtual (131) executa, no final do treinamento do controlador de tráfego aéreo, um resumo das “instruções corretas” fornecidas pelo controlador de tráfego aéreo e, por exemplo, calcula a sua pontuação de treino.

[0063] Uma plataforma de treinamento de acordo com a invenção, como a plataforma (1), contribui para um treinamento direcionado e dinâmico dos controladores de tráfego aéreo, beneficiando-se da capitalização e agrupamento do histórico considerado.

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19/21 [0064] Na forma de realização considerada, a rede neural (14) e o módulo de processamento (13) são feitos na forma de algoritmos, incluindo instruções de software armazenadas na memória (11) e executadas no processador (12). Quando são executadas, estas instruções conduzem à implementação das etapas descritas acima como caindo para a rede neural (14), respectivamente para o módulo de processamento (13).

[0065] Em outra forma de realização, o módulo de processamento (13) é feito na forma de um componente lógico programável, tal como um FPGA (Matriz de Portas Programáveis em Campo), ou na forma de um circuito integrado dedicado, tal como um ASIC (Circuito Integrado Específico de Aplicação) e/ ou a rede neural (14) é feita na forma de um componente lógico programável, tal como uma placa GPU ou multi-GPU (Unidade de Processamento Gráfico).

[0066] A invenção foi descrita acima no caso do campo de treinamento. Também tem aplicações no campo de assistência para controladores de tráfego aéreo em uso operacional.

[0067] Em tal aplicação, o sistema ATM (2), como mostrado na Figura 2, é completado por um sistema de assistência semelhante ao sistema de treino (10), com a diferença de que não tem histórico (15) na sua memória. Este sistema de assistência inclui uma memória, um processador, um bloco de determinação automático de instruções semelhante em todos os pontos ao bloco (14) e, em vez do módulo de processamento (13), um módulo de processamento, daqui em diante chamado módulo de assistência. O módulo de assistência é adaptado para coletar dados de entrada atuais do sistema ATM (2), para fornecê-lo como entrada para o bloco de determinação automática de instrução, para coletar a instrução fornecida como saída por este bloco de determinação automática de instrução com base em dados de entrada de corrente e comandar o fornecimento ao controlador de tráfego aéreo que opera

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20/21 o sistema ATM (2), por exemplo, por exibição em uma tela de exibição do sistema ATM (2) ou em uma tela adicional, visível pelo controlador de tráfego aéreo. Assim, quando o controlador de tráfego aéreo toma conhecimento do estado do tráfego aéreo correspondente aos dados de entrada atuais, conforme recuperado no MMI (21), ele também determinou instrução(ões) como resultante(s) da prática aprendida via rede neural do bloco de determinação automática de instrução e é capaz de tomar sua própria decisão em relação à instrução a ser inserida no MMI (21), beneficiando-se dessa experiência adicional.

[0068] As etapas são então as seguintes, na fase operacional:

[0069] O sistema ATM (2) da Figura 1 recebe dados de entrada externos, gera dados de entrada internos. Ele os armazena em sua memória (20) e os fornece, opcionalmente após certos processamentos adicionais, ao controlador de tráfego aéreo através do MMI (21).

[0070] Em paralelo, o módulo coleta os dados de entrada atuais do sistema ATM (2), fornece-os como entrada para o bloco de determinação automática de instruções, obtém a instrução entregue como saída pelo último e comanda seu fornecimento para o controlador de tráfego aéreo que opera o sistema ATM (2), por exemplo, exibido em uma tela de exibição do sistema ATM (2) ou em uma tela adicional, visível pelo controlador de tráfego aéreo. O controlador de tráfego aéreo toma conhecimento do estado do tráfego aéreo correspondente aos dados de entrada atuais, conforme recuperados no MMI (21) , e ainda determinou instrução(ões) como resultante(s) da prática aprendida através da rede neural do bloco de determinação automática de instruções. Ele toma sua própria decisão em relação à instrução, beneficiandose dessa experiência adicional e adiciona-a no MMI (21). O sistema ATM (2) então processa esta instrução, executando a função do sistema se tal função é comandada na instrução, ou envia a instrução por telecomunicação, para uma

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21/21 aeronave ou para o sistema ATM de outro setor relacionado.

Claims (8)

1. PLATAFORMA DE TREINAMENTO E/OU ASSISTÊNCIA (1) PARA GERENCIAMENTO AÉREO através de um sistema eletrônico de gerenciamento de tráfego aéreo (2) adaptado para ser operado por um controlador de tráfego aéreo, caracterizada pelo fato de que a plataforma de treinamento inclui:

- o sistema eletrônico de gerenciamento de tráfego aéreo (2), adaptado para obter dados de entrada representativos, pelo menos, do estado do tráfego aéreo, entregar ao controlador de tráfego aéreo que opera o sistema, informações relativas ao tráfego aéreo e estabelecidas como uma função pelo menos dos dados de entrada obtidos, receber, de um controlador de tráfego aéreo, instruções como uma função da informação entregue e processar as instruções;

- um bloco automático de determinação (14) para determinar automaticamente instruções baseadas em dados de entrada representativos pelo menos do estado do tráfego aéreo;

- um módulo de processamento eletrônico (13) adaptado para coletar os dados de entrada obtidos pelo sistema de controle de tráfego aéreo eletrônico, para fornecê-los ao bloco de determinação automática (14), para coletar pelo menos uma instrução determinada automaticamente com base nos dados de entrada fornecidos e para comandar a entrega da instrução ao controlador de tráfego aéreo que opera o sistema;

em que o bloco inclui uma rede neural derivada da aprendizagem realizada por computador, baseada em conjuntos de elementos de um primeiro histórico de conjuntos de elementos, estando cada conjunto de elementos associado a uma respectiva situação aérea correspondente a um momento respectivo entre uma pluralidade dos momentos respetivos na história e incluindo, pelo menos, dados de entrada obtidos por um sistema eletrônico de

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2/5 controle de tráfego aéreo no respetivo momento e a(s) instrução(ões) de controle de tráfego aéreo recebida(s), recebida(s) pelo sistema após a entrega das informações estabelecidas com base nos dados de entrada.

2. PLATAFORMA DE TREINAMENTO E/OU A ASSISTÊNCIA (1), de acordo com a reivindicação 1, caracterizada pelo fato de que inclui

- uma memória (11) adaptada para armazenar um segundo histórico (15) de conjuntos de elementos,

- o módulo de processamento (13) sendo adaptado para extrair dados de entrada do banco de dados, para determinar dados de entrada de treinamento pelo menos com base nos dados de entrada extraídos e para fornecer os dados de treinamento ao sistema eletrônico de gerenciamento de tráfego aéreo e ao bloco de determinação automático (14);

o sistema eletrônico de gerenciamento de tráfego aéreo sendo adaptado para fornecer informações relativas ao tráfego aéreo estabelecido com base nos dados de treinamento, a fim de receber, de um controlador de tráfego aéreo treinando na plataforma, pelo menos uma instrução de gerenciamento de tráfego aéreo com base nas informações entregues e fornecê-lo ao módulo de processamento;

o módulo de processamento (13) sendo adaptado para comparar a instrução recebida com a instrução coletada automaticamente determinada e para determinar uma mensagem com base na comparação, a plataforma sendo adaptada para exibir a mensagem.

3. PLATAFORMA DE TREINAMENTO E/OU A ASSISTÊNCIA (1), de acordo com qualquer uma das reivindicações 1 a 2, caracterizada pelo fato de que o módulo de processamento (13) é adaptado para determinar, com base na instrução determinada automaticamente pelo modelo algorítmico, uma mensagem destinada a guiar o controlador de tráfego

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3/5 aéreo através de treino para a instrução, a plataforma sendo adaptada para exibir a mensagem.

4. PLATAFORMA DE TREINAMENTO E/OU A ASSISTÊNCIA (1), de acordo com qualquer uma das reivindicações 2 a 3, caracterizada pelo fato de que o módulo de processamento (13) é adaptado para receber informação indicando um tema de treinamento e para extrair os dados de entrada com base na informação.

5. MÉTODO DE TREINAMENTO E/OU ASSISTÊNCIA PARA GERENCIAMENTO DE TRÁFEGO AÉREO por um sistema eletrônico de gerenciamento de tráfego aéreo (2), adaptado para obter dados de entrada representativos pelo menos do estado do tráfego aéreo, entregar ao controlador de tráfego aéreo operando o sistema, informação relativa ao tráfego aéreo e estabelecida como uma função pelo menos dos dados de entrada obtidos, receber, de um controlador de tráfego aéreo, instruções como uma função da informação fornecida e processar as instruções, o método sendo executado em uma plataforma de treinamento e/ ou assistência (1), incluindo:

- o sistema eletrônico (2);

- um bloco de determinação automática (14) com base em dados de entrada representativos pelo menos do estado de um tráfego aéreo derivado, o bloco incluindo uma rede neural derivada de aprendizagem realizada por computador, baseada em conjuntos de elementos de um primeiro histórico de conjuntos de elementos, cada conjunto de elementos estando associado a uma respetiva situação aérea correspondente a um respetivo momento entre uma pluralidade de respetivos momentos na história e incluindo, pelo menos, dados de entrada obtidos por um sistema eletrônico de controle de tráfego aéreo no respetivo momento e a(s) instrução(ões) de

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4/5 controle de tráfego aéreo recebida(s), recebida(s) pelo sistema após a entrega da informação estabelecida com base nos dados de entrada;

- um módulo de processamento eletrônico (13);

o método, caracterizado pelo fato de que compreende as seguintes etapas:

- obtenção de dados de entrada através do sistema eletrônico de gerenciamento de tráfego aéreo;

- pelo módulo de processamento (13): coletar os dados de entrada e fornecer os dados de entrada coletados para o bloco de determinação automática (14);

- determinação automática pelo bloco de determinação automática (14) com base nos dados de entrada fornecidos pelo menos de uma instrução;

- comando pelo módulo de processamento da entrega da instrução ao controlador de tráfego aéreo que opera o sistema.

6. MÉTODO DE TREINAMENTO E/OU ASSISTÊNCIA, de acordo com a reivindicação 5, a plataforma (1) incluindo uma memória (11) adaptada para armazenar um segundo histórico (15) de conjuntos de elementos, caracterizado pelo fato de que o método compreende as seguintes etapas:

- pelo módulo de processamento (13): extrair dados de entrada do banco de dados; determinar, com base, pelo menos, nos dados de entrada extraídos, treinar os dados de entrada e fornecer os dados de treinamento ao sistema de controle eletrônico do tráfego aéreo e ao bloco de determinação automática (14);

- pelo sistema eletrônico de gerenciamento de tráfego aéreo: fornecer de informações relativas ao tráfego aéreo estabelecido com base nos dados de entrada de treinamento; receber, de um controlador de tráfego aéreo

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5/5 treinando na plataforma, pelo menos uma instrução de controle de tráfego aéreo estabelecida com base nas informações fornecidas; e fornecer para o módulo de processamento;

- comparar pelo módulo de processamento (13) da instrução recebida com a instrução recolhida determinada automaticamente e determinar uma mensagem com base na comparação;

- exibir a mensagem pela plataforma.

7. MÉTODO DE TREINAMENTO E/OU ASSISTÊNCIA, de acordo com qualquer uma das reivindicações 5 a 6, caracterizado pelo fato de que compreende a determinação pelo módulo de processamento (13), com base na instrução determinada automaticamente pelo modelo algorítmico, de uma mensagem destinada a guiar o controlador de tráfego aéreo através de treinamento em direção à instrução, e a exibição da mensagem pela plataforma.

8. MÉTODO DE TREINAMENTO E/OU ASSISTÊNCIA, de acordo com qualquer uma das reivindicações 6 a 7, caracterizado pelo fato de que compreende as seguintes etapas, realizadas pelo módulo de processamento (13):

- receber informações indicando um tema de treinamento, e

- extrair dados de entrada com base na informação.