Científico desarrolla un algoritmo que reduce los retrasos de los vuelos


José Fonollosa conoce el lenguaje de las computadoras mejor de lo que muchas personas conocen su lengua materna. Fonollosa, quien trabaja en el Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones de la Universidad Politécnica de Cataluña, España, ha pasado dos décadas estudiando los sistemas de aprendizaje y procesamiento de voces en computadora. En 2006 formó parte de un equipo de investigadores que diseñaron un nuevo sistema de traducción automática por computadora de español a inglés para el Parlamento Europeo.

Sin embargo, en la primavera de 2014, su dominio de los algoritmos para el reconocimiento del habla le retribuyeron de una forma muy distinta al ganar la segunda fase del concurso internacional GE Flight Quest, convocado por GE. Fonollosa descubrió que existía una relación entre su especialidad en el diseño de algoritmos y lograr que los aviones lleguen a tiempo a su destino.

En la actualidad, los planes de vuelo para determinar las rutas, velocidades y altitudes para aviones de pasajeros tienen un gran defecto: es imposible hacer ajustes en tiempo real durante el vuelo. Esto significa que no pueden tomar en cuenta variables constantes, como el viento, el clima y las limitaciones del espacio aéreo. El algoritmo de Fonallosa recopila datos del espacio aéreo nacional proporcionados por Flight Stats para determinar en tiempo real las rutas aéreas, velocidades y altitudes más eficientes.

GE calculó que si las aerolíneas lograran reducir cada vuelo programado por 16 km (10 millas) podrían reducir el consumo anual de combustible en 360 millones de galones.

GE calculó que si las aerolíneas lograran reducir cada vuelo programado por 16 km (10 millas) podrían reducir el consumo anual de combustible en 360 millones de galones.

“Es un algoritmo que básicamente busca todas las posibilidades de pasar por obstáculos a distintas alturas y a distintas velocidades”, comentó Fonollosa al diario español El Confidencial. “Funciona de forma similar a lo que hace el GPS tradicional. Pero como hay infinitas posibilidades, la clave está en hacerlo de la forma computacionalmente óptima. Ahí está el truco. En ser exhaustivo, pero hacerlo de forma eficiente”.

GE organizó el concurso en colaboración con el grupo Big Data community y Alaska Airlines, y juntos lanzaron un desafío a la comunidad científica de datos para el desarrollo de un algoritmo para aumentar la eficiencia de los vuelos y reducir los retrasos. El modelo ganador de Fonollosa ha demostrado ser hasta un 12% más eficiente que las series de datos de los vuelos actuales. Para el sector aeronáutico esto representaría un ahorro de 3,000 millones de dólares anuales. “José en verdad encontró una solución excepcional para el desafío”, comentó Dyan Finkhouse, director de innovación abierta y procesos avanzados de fabricación de GE.

GE trabaja ahora en la fase de planeación para poner a prueba el algoritmo y, con el tiempo, desarrollar una solución que ayude a las compañías aéreas a ahorrar combustible, reducir las emisiones de carbono y asegurar que los vuelos lleguen a tiempo a su destino. Ese es un lenguaje que todo viajero entiende.

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