¿Hay pilotos automáticos que sean capaces de aterrizar un avión dañado mejor que cualquier humano?

¿Qué tan cerca estamos de las aeronaves comerciales con pilotos automáticos que pueden, con la mayor seguridad teóricamente posible, aterrizar una aeronave con superficies de control dañadas, faltantes o inoperativas? o aerodinámica alterada (p. ej., hielo en las alas), aviónica faltante o engañosa (p. ej., tubos de Pitot congelados), etc.?

¿Recuerdas el planeador Gimli ? Un piloto automático que pudiera hacer eso sería un buen comienzo.

Y la computadora del transbordador espacial Columbia hizo un valiente esfuerzo por mantener el morro apuntando en la dirección correcta incluso cuando el avión se estaba desintegrando.

Por lo general, las funciones del piloto automático se basan en sensores y actuadores/superficie de control intactos, y dejan de funcionar cuando este no es el caso. Cuando se congela un pitot, hay inconsistencias en los datos de presión (con sistemas redundantes) y la automatización entrega el control a la tripulación. El escenario del planeador Gimli no puede eliminarse por completo con la automatización actual (comenzando con un primer problema: el aeródromo fue dado de baja y no está en la base de datos FMS).
Esperar que una computadora analice el contexto y no se adapte a nuevas situaciones es lo mismo que esperar que un humano reaccione más rápido y con más precisión que una computadora. Somos mejores que las computadoras en algunas áreas y las computadoras son mejores que nosotros en algunos aspectos, usemos las computadoras para complementar nuestras habilidades y superar nuestras limitaciones. Tratar de usarlo para reemplazarnos por completo es una tontería fuera de la ciencia ficción.
Este es realmente un trabajo de dos pasos: primero es recuperar la autoridad de control con controles alternativos, luego segundo es evaluar el resultado de la recuperación y aterrizar la aeronave dentro de los límites. La computadora es buena en el primero, pero los humanos son mejores en el segundo, actualmente. Por ejemplo, si pierde el estabilizador vertical y el timón por completo, es casi imposible para un piloto humano mantener la estabilidad y el control con aceleración diferencial y frenos de aire, pero la computadora puede hacerlo bien. Después de que se maneja eso, el piloto puede simplemente aterrizar el avión "normalmente".

Respuestas (1)

Los sistemas de control de vuelo reconfigurables han sido un tema de investigación en aviones militares durante décadas. La ciencia existe y es madura, pero no fácil: el daño no se puede predefinir y, por lo tanto, no se puede programar explícitamente.

Los sistemas de control de vuelo reconfigurables clásicos intentan reprogramar sobre la marcha: la función de transferencia entre la entrada y la respuesta esperada de la aeronave se monitorea constantemente, y si la respuesta real difiere de la respuesta esperada, las ganancias en el bucle se restablecen sobre la marcha para para acercarse a una respuesta estable y coincidente con un ajuste neutral.

De este artículo , que tiene casi 20 años:

El objetivo de la reconfiguración del control es mantener las cualidades de manejo en presencia de un gran universo de modos de daño y falla. A diferencia de los métodos de diseño de control robustos del pasado, el énfasis en la reconfiguración de control implica una combinación de rediseño de control de identificación de parámetros en línea y/o adaptación para un modo de vuelo degradado.

Las redes neuronales ahora se están implementando en sistemas de control de vuelo reconfigurables. Estos funcionan como las sinapsis en nuestro cerebro: hay muchas conexiones posibles, que se definen en nuestra infancia como resultado de experiencias positivas y negativas. El sistema es de autoaprendizaje, a partir de una multitud de resultados que se etiquetan como "deseables" o "no deseables". Las redes neuronales son lo que hace posible el Traductor de Google; traducir un idioma por programación simplemente no es posible debido a todas las diferentes imposiciones y dobles significados en un idioma.

Entonces, en un avión militar, un piloto de daño automático es muy posible. Los aviones civiles son un asunto diferente, no por la tecnología sino por la certificación. La seguridad es de suma importancia, y ¿cómo podemos demostrar que nuestra reconfiguración es realmente útil?

Las redes neuronales no son necesarias. Hay controladores que son resistentes a los daños y no los usa. Y serán empleados en aviones civiles.
@Koyovis ¿Cómo demostrar que la IA es más segura que los pilotos humanos en el mundo real? Cada vez que una aeronave experimente una falla que podría (o derribó) el avión, modele en un simulador y pruebe ese escenario en la IA y en pilotos humanos.
Sí, un simulador ayuda: el problema es que los simuladores de entrenamiento normales tienen un paquete de datos que se mantiene dentro de las condiciones normales de vuelo, AoA de aproximadamente +/- 20 grados y un ángulo de deslizamiento lateral de aproximadamente 30 grados. ¿Cómo obtendría datos de un avión dañado para validar el simulador? ¿Y cómo implementar datos más altos de AoA y deslizamiento lateral? CFD, datos del túnel de viento, etc. es una posibilidad, pero aún son datos computados, no datos de vuelo de la vida real y eso es lo que las autoridades quieren ver.
@Koyovis, ¿por qué querrían las autoridades ver datos de vuelos de la vida real?
@Koyovis ¿Y qué hay de malo con las simulaciones por computadora de aviones dañados?
@jjack obtener la física correcta en una simulación es muy complicado. Entonces tenemos que simplificar o usar tablas de datos de la vida real. Con un avión dañado, no puede obtener ninguna tabla de datos que lo ayude, y presentará muchos efectos secundarios que son más complejos de modelar.
@Antzi No es difícil modificar los modelos dinámicos de aeronaves existentes para tener en cuenta los daños. Uno solo tiene que cambiar varios parámetros. También se han realizado pruebas de vuelo con modelos a pequeña escala a los que se les ha quitado el ala durante el vuelo. En principio, uno podría usar aviones reales, pero esto debería ser costoso, porque los drones controlados a distancia existentes como el QF-16 podrían carecer de la potencia informática necesaria para ejecutar sistemas de control de vuelo resistentes.
Los datos de ángulo de ataque y deslizamiento lateral más altos se pueden tomar en túneles de viento.
@Koyovis: algunos tipos de daños (pérdida total del sistema hidráulico, caída completa del estabilizador vertical, etc.) pueden predefinirse para sus peores estados; si, en cambio, una aeronave sufriera una instancia menos total de uno de estos (por ejemplo, solo fallan cinco de los seis sistemas hidráulicos, o solo se cae la mitad del estabilizador vertical), esto simplemente agregaría un margen adicional de seguridad.
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