Titulo Estágio
Aplicação de técnicas de Big Data e Inteligência Artificial ao estudo da complexidade do tráfego aéreo
Áreas de especialidade
Engenharia de Software
Sistemas de Informação
Local do Estágio
Lisboa - Aeroporto
Enquadramento
O sistema que assegura os serviços de gestão de tráfego aéreo é considerado um sistema sociotécnico complexo. O seu objetivo á assegurar a separação entre todas as aeronaves e entre estas e outros obstáculos. Atualmente a medição da complexidade de uma situação de tráfego é ainda feita de uma forma empírica, recorrendo muitas vezes a informação subjetiva dos agentes envolvidos, i.e. os controladores. Foram já realizados alguns estudos de como a complexidade poderá ser associada à situação de tráfego mas ainda não são conclusivos.
No âmbito da gestão da segurança (Safety) foi desenvolvido um modelo de referência do sistema de gestão de tráfego aéreo que identificou as funções existentes e as trocas de informação entre elas e com o exterior. Este modelo serve de base à avaliação de segurança do(s) sistema(s) e das alterações a que é sujeito e foi desenvolvido recorrendo a vários níveis de abstração o que permite quer uma visão simples dos serviços quer uma visão detalhada de cada função. Foi codificado como um grafo orientado e pode ser visto como uma rede. Atualmente tem cerca de 500 funções e mais de 1500 fluxos de informação. A implementação recorre a uma base de dados não relacional (NoSQL) e a serviços REST para acesso. Está a ser desenvolvido um HMI para facilitar a sua atualização via WEB.
Objetivo
O principal objetivo desta tese é explorar a aplicação de técnicas de análise de Big Data e Inteligência Artificial ao estudo da complexidade do tráfego em vários momentos e associar essa evolução a intervenções dos serviços de gestão de tráfego aéreo (ou falta delas). Estas intervenções estão relacionadas com o modelo de referência desenvolvido na NAV Portugal.
A informação da situação de tráfego em cada instante a nível “quase” global está hoje disponível e pode ser explorada recorrendo a técnicas de Big Data e Inteligência Artificial.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
O aluno deverá analisar dados de informação de tráfego e propor métricas que avaliem a complexidade da situação e métodos para as medir. A medição destes indicadores deverá ser expedita para poder ser aplicada a vários momentos e permitir avaliar a evolução.
Fase 1 – Análise de registos de tráfego
Fase 2 – Estudo e proposta de recolha de métricas
Fase 3 – Registo da análise efetuada
Saídas:
• Documento com a descrição e fundamentação das métricas propostas
• Plano de implementação dos indicadores propostos
Plano de Trabalhos - Semestre 2
Plano de trabalhos 2º Trimestre:
Fase 4 – Implementar indicadores propostos
Saídas:
• Documentação dos indicadores e dos métodos de medida implementados
• Código documentado e revisto por especialista
Fase 5 – Associar a variação destes indicadores a intervenções dos serviços de gestão de tráfego.
Fase 6 - Validar a solução. Medir os indicadores em três ou mais situações.
Saídas:
• Documentação da análise dos resultados das medições
• Documento de Registo de Testes
Fase 6 – Revisão e consolidação da documentação
Saídas:
• Toda a documentação atrás mencionada consistente e de acordo com a solução final.
Fase 7 – Concluir dissertação
Condições
O primeiro semestre do estágio será realizado em Coimbra e pontualmente na NAV Portugal. As reuniões serão preferencialmente realizadas via WEBEX ou Teleconferência.
No segundo semestre o estágio será realizado nas instalações da NAV Portugal em Lisboa.
Ao aluno será disponibilizado um local de trabalho nas instalações da NAV Portugal, próximo do orientador, com todo o equipamento necessário.
Será disponibilizada toda a documentação que for necessária para a realização deste estudo.
Orientador
Paulo Adelino Antunes Monteiro
paulo.monteiro@nav.pt 📩