Aeroporto e Intelligenza artificiale: il maltempo

Dal dizionario Treccani << maltempo: Cattivo tempo, condizioni meteorologiche sfavorevoli>>. Si vola col maltempo? Assolutamente sì, nella maggior parte dei casi il maltempo è un problema in decollo e in atterraggio, meno in volo. Comunque, trovarsi dentro una supercella in volo non è un'esperienza piacevole. La risposta a queste condizioni di potenziale pericolo, oggi, può essere migliorata anche grazie all'aiuto dell'Intelligenza Artificiale. Ma come?

 

 

Non ci soffermeremo qui sul rapporto tra condizioni metereologiche e volo nelle operazioni normali, ovvero lettura dei METAR e settaggio della strumentazione di bordo, ma ci concentreremo sulle condizioni di meteo avverso che mettono a rischio il volo stesso.

Tutte quelle situazioni in cui siamo di fronte a un dirottamento e/o le condizioni della pista mettono in pericolo il volo, le operazioni aeroportuali e, potenzialmente, la vita dei passeggeri sono un punto di preoccupazione nell'aviazione, e qui l'intelligenza artificiale può venirci in soccorso. Vediamo qui di seguito alcuni esempi di attività che già esistono ma che possono beneficiare della presenza o del miglioramento di AI.

I modelli predittivi

Non posso esimermi dal parlare dei miei amati modelli predittivi. L'intelligenza artificiale si nutre di dati: integrando e interpolando dati di diversa natura e da diverse fonti, riesce a vedere il problema da diversi punti di vista e a migliorare la previsione di un certo fenomeno. Nel caso del meteo avverso, prendendo i dati dei radar e i dati storici riesce a creare degli scenari di evoluzione dell'evento. Integrando i dati meteo con dati geologici e i dati dell'aeroporto, è in grado di valutare l'impatto di ogni scenario sull'infrastruttura, dal più al meno probabile, e, eventualmente, a fornire delle soluzioni, una risposta alla crisi. E questo ci porta al secondo punto.

La gestione della crisi

Sempre utilizzando solo i dati, ma adesso i dati delle persone che lavorano in aeroporto con i loro turni e le loro mansioni, può creare dei piani di reazione a seconda dello scenario e dell'evoluzione dell'evento, ovvero quasi in real time, organizzando lo staff al meglio, indicando "chi fa cosa quando".  Avere la possibilità di anticipare una situazione di emergenza (che rimane per l'appunto di emergenza) invece di inseguirla è sicuramente un vantaggio. In questi casi, AI può supportare, può creare degli scenari e suggerire delle azioni, dimezzando i tempi di analisi in un caso in cui il tempo è tutto, può eliminare il fattore stress che inficia sull'operato dell'uomo, tuttavia non sostituisce il potere decisionale dell'essere umano.

Il piano di emergenza

Questo, invece, è un mio mero suggerimento, da persona che ha manoscritto diversi piani di emergenza: chatGPT può aiutare l'uomo nel redigere un piano di emergenza dettagliato e coeso. Il piano di emergenza è, molto spesso, generico, in quanto deve essere usato da diverse persone che hanno mansioni diverse e deve adattarsi alle esigenze di tutti nel minor spazio possibile. ChatGPT, o parenti stretti, può aiutare nella personalizzazione dei piani di emergenza, diminuendo i tempi di revisione che rendono la redazione di un piano di emergenza un'attività tediosa (ovvero far sedere le persone attorno ad un tavolo per discutere più volte la stessa cosa, non è un'attività facile).

La comunicazione ai passeggeri 

A questo punto abbiamo dettagliato le probabili evoluzioni dell'evento avverso e abbiamo allertato lo staff. Ora non ci resta che contattare i passeggeri. Dall'analisi di ciò che potrebbe succedere le compagnie aeree possono avere maggior controllo sui loro voli, sulla gestione dei ritardi e sull'eventuale riprotezione e sarebbero in grado di avvertire il passeggero per tempo (non parliamo di giorni prima ma di abbastanza tempo per abbassare il livello di stress e trovare delle situazioni accettabili. Sempre con l'aiuto dell'intelligenza artificiale sarebbe, poi, più semplice riorganizzare il volo su aeroporti diversi, compagnie aeree diverse e, perchè no, anche mezzi di trasporto diversi. 

Nella vita di tutti i giorni molte di queste cosa già ci sono: i modelli predittivi, la possibile riprotezione dei passeggeri, l'ottimizzazione della gestione di uomini e mezzi, ma spesso non sono visti nel loro insieme. Avere una visione più ampia dei problemi è il tipo di supporto che AI può fornire in queste situazioni, ovvero uscire da una visione a compartimenti stagni per un modello integrato. 

Per approfondire:

• Come si legge un METAR

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