Boeing, EASA e NASA testam uso de Inteligência Artificial no taxiamento de aeronaves e em sistemas de segurança de pista
A Boeing concluiu os testes de taxiamento automatizado e de segurança de pista baseados em inteligência artificial e aprendizado de máquina. Os ensaios ocorreram em parceria com a Agência Europeia para a Segurança da Aviação (EASA) dentro do projeto Beacon, lançado em 2023 para definir requisitos regulatórios de certificação de novas tecnologias na aviação.
O Beacon integra o Innovation Partnership Contract (IPC), estrutura que permite colaboração entre fabricantes e reguladores. A iniciativa está agora em fase de documentação final, e seus resultados devem alimentar a Issue 03 do Concept Paper da EASA sobre inteligência artificial, prevista para consulta pública em 2026.
Taxiamento por AI
Nos Estados Unidos, a Boeing realizou testes paralelos em colaboração com a NASA, utilizando um Cessna Caravan equipado com sistema capaz de receber instruções de taxiamento por rádio, interpretar o comando, planejar rotas e movimentar a aeronave de forma autônoma.
O sistema combina módulos de aprendizado de máquina e lógica simbólica, gerenciando velocidade, curvas e frenagens, com localização garantida por sensores lidar. A tripulação mantém papel ativo: deve ativar a função, monitorar sua execução e intervir em caso de risco. Esse modelo é classificado como Nível 2A, no qual há cooperação entre piloto e IA. Conceitos de Nível 2B e 3A também foram explorados, estes últimos envolvendo maior autonomia com supervisão remota.
Os estudos buscam melhorar a forma de como os aviões comerciais manobram entre os portões e as pistas, tornando as operações mais seguras e eficientes nas áreas de movimento dos aeroportos.
A Boeing tem utilizado o Caravan para simular instruções digitais enviadas ao tablet do piloto e ao sistema autônomo.
Prevenção de incursões em pista
O Beacon também incorporou o Safe Runway, voltado a detectar aeronaves, veículos ou pessoas em pistas de pouso. O sistema combina ADS-B e câmeras para fornecer alertas em situações de risco.
Os testes apontaram maior confiabilidade no uso híbrido de sensores, embora falhas tenham ocorrido em distâncias longas. O desafio, segundo engenheiros, é reduzir falsos positivos que poderiam levar a manobras desnecessárias, afetando a confiança dos pilotos.
“Este projeto com a Boeing dá credibilidade às pesquisas que estão sendo realizadas em Ames. Temos uma capacidade única devido à nossa proximidade com Moffett e ao trabalho que os pesquisadores de Ames estão realizando para avançar as capacidades e tecnologias de controle de tráfego aéreo”, explicou Adam Yingling, pesquisador da NASA.
Estrutura regulatória
A Fase 1 do Beacon já produziu avanços, como o refinamento de objetivos regulatórios, aplicação da metodologia STPA em fatores humanos e discussão de diferentes abordagens de validação para algoritmos.
A Fase 2, em andamento desde o início de 2025, testa um sistema Nível 3A em veículo não tripulado, supervisionado remotamente. Os próximos passos incluem avaliação quantitativa de segurança e divulgação de resultados em meados de 2025, durante o EASA AI Days.
“Para aumentar a segurança e a eficiência das operações em nosso espaço aéreo, as pesquisas da NASA em colaboração com a indústria podem demonstrar como funções específicas podem ser automatizadas para traçar o caminho de melhoria do gerenciamento de tráfego nas áreas de movimento dos aeroportos”, explicou Shivanjli Sharma, gerente do projeto ATM-X.
Desafios e perspectivas
Um dos principais desafios é a certificação de sistemas baseados em funções aproximadas, típicas de algoritmos de aprendizado de máquina. Para engenheiros da Boeing, a segurança deve ser vista como propriedade do sistema completo, incluindo ambiente operacional e supervisão humana.
A NASA também trabalha com parceiros para enfrentar a crescente complexidade do tráfego aéreo. À medida que o transporte aéreo comercial aumenta e o espaço aéreo se torna mais movimentado, pilotos e controladores de tráfego aéreo precisam lidar com cargas de trabalho mais intensas. Um dos projetos atuais é o Air Traffic Management-eXploration, que visa transformar o gerenciamento de tráfego aéreo para acomodar novos veículos e opções de transporte aéreo.
O Beacon se insere nesse esforço internacional de regulamentar tecnologias de IA para uso seguro em aviação comercial. Ao mesmo tempo em que demonstra potencial de ganhos em eficiência e segurança, o projeto evidencia a necessidade de marcos regulatórios capazes de equilibrar automação e supervisão humana.