Un prototipo de sistema de alerta temprana (ALARM) podría monitorear erupciones volcánicas, incendios forestales, tormentas de arena y eléctricas; fenómenos que afectan la seguridad y eficiencia en la aviación. ¿Cómo funciona?
El prototipo ALARM (multi-hAzard monitoring and earLy wARning) es parte de un proyecto científico desarrollado por la Universidad Carlos III de Madrid con sede en Getafe (UC3M). ALARM es capaz de predecir la dispersión de las cenizas volcánicas, por ejemplo, o la evolución de las tormentas eléctricas que afectan al tránsito de los aviones. Este sistema hubiera sido de gran ayuda durante la erupción del volcán de La Palma en las Islas Canarias, o antes del accidente del Boeing 737 que se estrelló tras haber sido alcanzado por un rayo en San Andrés (Colombia), durante agosto de 2010.
¿Cómo funciona ALARM?
El proyecto combina datos satelitales con previsiones meteorológicas. Hasta el momento los investigadores de la UC3M han conseguido mejorar la resolución espacial y temporal de la información sobre un conjunto de fenómenos naturales que pueden poner en riesgo la seguridad de una aeronave: erupciones volcánicas, incendios forestales, tormentas de arena o eléctricas.
Cuando en el motor de una aeronave penetran determinados aerosoles, se pueden producir obstrucciones o afectaciones en la combustión. Según indica la Agencia Iberoamericana para la Difusión de la Ciencia y la Tecnología: “Las cenizas volcánicas y gases derivados de las erupciones volcánicas, como el dióxido de azufre, también implican ciertos riesgos, ya que causan abrasiones en el parabrisas, producen corrosión en los motores y diversos daños en los sistemas e instrumentos de la aeronave”.
Según Manuel Soler, responsable del proyecto e investigador del departamento de Ingeniería Aeroespacial de la UC3M: “aplicando inteligencia artificial (IA) podemos predecir la evolución a corto plazo de la cantidad de dióxido de azufre presente en la atmósfera y la dinámica de las tormentas eléctricas alrededor de los aeropuertos”.
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Utilidad de ALARM
Este nuevo sistema de alerta es esencial para tomar decisiones por parte de los controladores aéreos, los pilotos y otros actores del sector aeronáutico, ya que en los casos de emergencia natural (como la borrasca Filomena durante la temporada 2020-2021) podrán tener acceso a la información adaptada a sus necesidades mediante una interfaz que visualiza los datos de manera sencilla e intuitiva.
“En el campo de la Inteligencia Artificial (IA) y en la era de los datos, sigue siendo complejo acceder a toda la información, procesarla y almacenarla de forma que quede accesible. Ese ha sido el principal reto al que nos hemos enfrentado en el proyecto”, explica Manuel Soler.
El proyecto también cuenta con científicos de Alemania, Bélgica, España, Italia y Reino Unido, y se desarrolla en el marco de los fenómenos derivados del cambio climático. Es por ello que se han podido identificar zonas en las que el paso de los aviones provoca un mayor impacto climático, al contribuir al calentamiento global. Estas áreas se denominan como áreas ECHO.
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La herramienta sirve para su identificación y predicción de este tipo de territorios. A medida que evolucione, ALARM podría incluso ser empleada por gestores de la red aérea y proveedores de Servicio de Navegación Aérea, para definir esas zonas como ‘ecológicas’ y transmitir información a las aerolíneas.
ALARM con otras posibles funcionalidades, mantiene su marco de estudio en el sector de la aviación: la predicción de niebla o los efectos de las estelas de condensación en el cambio climático.
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Este es un proyecto financiado por SESAR Joint Undertaking, que recibe apoyo del Programa H2020 de la UE (GA 891467). Está coordinado por la UC3M y cuenta con la participación del Centro Aeroespacial Alemán (DLR), el Instituto Real Belga de Aeronomía Espacial (BIRA-IASB), la Universidad de Pádova (Italia) y las empresas del sector aeronáutico, la británica SATAVIA y la italiana SYMOPT.
La investigación del prototipo se está llevando a cabo con ensayos en los aeropuertos de Bruselas y Milán.
Imagen: rauschenberger
