Fórum de TI para ATM/CDM

Apresentação em tema: "Fórum de TI para ATM/CDM"— Transcrição da apresentação:

1 Fórum de TI para ATM/CDM
Free flight, CDM and capacity management, the impossible equation --Prof. Felix Mora-Camino, ENAC/França Ferramentas de TI Operacional para Sensores de Vigilância --1º Ten Eng Ricardo Pereira Matheus, PAME-RJ/DECEA  Os desafios da certificação de segurança de Sistemas de Controle de Tráfego Aéreo frente às novas tecnologias --Prof. João Batista Camargo Jr., GAS/POLI/USP Os desafios de modelagem de tráfego aéreo --Prof. Carlos Müller, LabGETA/ITA NextGen: Collaborative Management (CDM/CTOP) for Brazil --Prof. Li Weigang, TransLab/UnB

2 NextGen: Collaborative Air Traffic Management (CDM/CTOP) for Brazil
Li Weigang e Leonardo Cruciol TransLab – Universidade de Brasília ATL – Georgia Institute of Technology Fórum de TI para ATM/CDM

3 Agenda Next Generation Air Transportation System
Collaborative Decision Making - CDM Collaborative Trajectory Options Program - CTOP Benefícios para o National Airspace System Desafios nos CDM e CTOP Pesquisa em CDM e CTOP

4 NextGen Next Generation Air Transportation System
Evolução natural no ATM Ground Delay Program - GDP Airspace Flow Program – AFP Collaborative Decision Making - CDM Collaborative Trajectory Options Program - CTOP Possibilita a atribuição de Atrasos ou Novas Rotas, ou ambas, tornando mais fléxivel o processo de tomada de decisão pela FAA e melhores ganhos negociais aos envolvidos devido a maneira de negociação. Colocado em funcionamento no espaço aéreo dos EUA pela FAA em 2014.

5 CDM O processo de decisão colaborativo, possibilita que todos os afetados com os resultados das ações a serem tomadas possam participar do processo de tomada de decisão, e assim, informar as suas preferências se beneficiando dos resultados a serem alcançados.

6 CDM O algoritmo Ration-By-Schedule (RBS), que trata da redistribuição dos SLOTS para a nova quantidade de aeronaves que podem operar por hora no aeroporto. O algoritmo Compression é executado na terceira etapa do programa de espera em solo (GDP), quando um SLOT é deixado vazio, o Compression tenta alocar a ele outro voo da companhia aérea proprietária daquele SLOT. Se ele encontrar um voo elegível, respeitando-se as restrições de horário, ele reserva o SLOT vazio ao voo. Mas se não existirem voos disponíveis, então o algoritmo buscará um voo possível pertencente à outra companhia aérea.

7 CTOP Ao serem identificadas restrições de voo em uma determinada região, por exemplo: condições meteorológicas adversas, a FAA informa aos envolvidos os parâmetros do CTOP estabelecido. Informando o horário de início e fim, a capacidade de voos para cada período e quais os voos foram capturados daquela companhia aérea. Cada companhia aérea tem conhecimento somente sobre os seus voos capturados.

8 CTOP TOS – Trajectory Option Set
Assim, cada companhia aérea irá avaliar os seus voos capturados e enviar os seus TOSs para a FAA, considerando as suas regras de negócio. Por exemplo, para a companhia aérea um voo pode ter prioridade devido ao número de passageiros com conexões. Possibilita que todos os envolvidos possam informar a FAA quais as suas preferências para cada voo. Por exemplo, para um determinado voo a companhia prefere ter um maior custo operacional em rota, do que um maior atraso em solo gerando demais problemas.

9 Figura 1. Visão Geral do CTOP (FAA, 2014)

10 CTOP Considerando a Figura 1, existem 3 FCAs (Flow Constrained Areas) e para o voo em questão existem 5 opções de trajetória (LAX para ATL). Sendo uma delas, voando fora da área restrita. A companhia aérea poderia enviar qualquer uma das opções, todas as opções ou somente algumas delas. Assim, a FAA irá considerar estas opções e as demais restrições para satisfazer de uma melhor maneira todos os envolvidos.

11 Benefícios para o NAS Economia para todos os envolvidos
As companhias aéreas podem submeter opções de trajetória de voo eletronicamente, considerando os melhores resultados negociais para cada voo. Maior satisfação dos envolvidos Com esta nova maneira de interação, os envolvidos possuem a oportunidade de maximizar seus ganhos durante a rota, reduzir os atrasos com medidas proativas, melhorar o serviço prestado aos clientes, dentre outros.

12 Desafios no CTOP Poucas companhias aéreas entederam, até o momento, o grande ganho que elas podem ter enviando melhores opções de trajetórias para cada voo. A complexidade da incerteza no processo de tomada de decisão ao escolher os TOSs dificulta uma rápida adesão de todos os envolvidos.

13 Pesquisa em CTOP Considerando que a companhia aérea A não possui nenhum conhecimento sobre quais os demais voos foram capturados. Qual seria o melhor TOS a ser enviado para cada voo, maximizando assim os resultados da companhia A. Considerando que este processo de negociação ocorre frequentemente, como a companhia A poderia aprender e sempre buscar a maximização dos seus ganhos. Menor custo operacional em seus voos

14 TransLab O TransLab é um Centro de Excelência em Pesquisa e Desenvolvimento de Modelos Computacionais e Inteligência Artificial aplicados ao Transporte Aéreo com focos no Gerenciamento de Tráfego Aéreo. Portfólio do grupo é desenvolver Know How de sistema complexo como Collaborative Decision Making - CDM. Além de diversos projetos relacionados que aplicam Inteligência Artificial para redes sociais e data mining, contamos com apoios financeiros do CNPq, FINEP, CAPES e outras instituições de fomento à pesquisa.

15 SiGePA pela FINEP

16 Linha de pesquisa Decisão Colaborativa com Método Inteligente para Alocação de Slots de Partidas em Aeroportos – CoDMAN (projetos CNPq e FINEP). Sistema e Tecnologia de Tomada de Decisão Colaborativa para os Aeroportos Brasileiros (cooperação com ENAC, França) Modelagem de funções Satisficing para suporte a tomada de decisão colaborativa nos aeroportos. Implementação da solução de CTOP para aumentar a satisfação dos envolvidos (projeto do CNPq e cooperação com GATech, USA).

17 Equipe Dr. Cícero R. F. de Almeida, TransLab da UnB.
Antonio C. de Arruda Junior, aluno doutorado da UnB e ENAC, França. Leonardo L. B. V. Cruciol, aluno doutorado da UnB e GATech, USA. Vitor Filincowsky Ribeiro, aluno doutorado da UnB. Deborah Mendes Ferreira, aluna mestrado da UnB.

18 Exellencia

19 Obrigado