La investigación encabezada por un equipo de la División de Aeronaves del Centro de Guerra Aérea Naval de Lakehurst, que estudia formas de mejorar la seguridad de la cubierta de un buque al tiempo que libera a los marineros para que realicen otras tareas más críticas, ha recibido financiación del programa NISE (Naval Innovative, Science, and Engineering).
El equipo de Transcripción y Reconocimiento de Caracteres de Operaciones Nocturnas para la Logística de Aeronaves Navales (NOCTRNAL) está desarrollando un algoritmo para reconocer los números laterales de las aeronaves, lo que ayudaría al personal del buque a localizarlo todo en una cubierta de vuelo sin depender del capital humano.
El Dr. Todd Morehouse, director del proyecto, explicó que la idea de automatizar el seguimiento de activos en la cubierta de vuelo surgió directamente de la flota y forma parte de un esfuerzo de investigación más amplio en Lakehurst para revolucionar el seguimiento de aeronaves en la cubierta de vuelo. El año pasado, el equipo PATRIOT (Panoramic Tracking of Real-time Information for the Ouija Tabletop) de Lakehurst recibió el premio NISE al proyecto más destacado por su trabajo con cámaras e inteligencia artificial para rellenar automáticamente el tablero de la Ouija. Morehouse señaló que NOCTRNAL es un proyecto que se enmarca dentro de la investigación PATRIOT, mucho más amplia.
«El objetivo del sistema PATRIOT es aumentar y automatizar el conocimiento de la situación de toda la actividad que tiene lugar en las cubiertas de vuelo», declaró Morehouse. «La capacidad que se está investigando como parte de NOCTRNAL encaja perfectamente en ese objetivo al proporcionar información detallada sobre el número de cola. Con esa información, mejora la precisión general del sistema y, en consecuencia, su utilidad para los marineros.»
Morehouse explicó que NOCTRNAL tiene tres componentes principales:
- Detección de objetos aéreos.
- Una cámara con zoom horizontal y vertical.
- Reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para identificar aeronaves en la cabina de vuelo.
La detección de objetos de aeronaves utiliza el aprendizaje automático para identificar aeronaves, mientras que las cámaras del programa utilizan sensores ópticos y térmicos para identificar aeronaves por la noche o durante las inclemencias del tiempo.
«Esto no sólo automatiza el proceso para que los marineros puedan centrarse en otras tareas, sino que también mejora la fiabilidad cuando las condiciones son difíciles o cuando los marineros están sobrecargados con muchas tareas a la vez», dijo Morehouse.
El equipo está estudiando actualmente los algoritmos y la mejor manera de integrar los datos en un paquete que pueda utilizarse para futuras pruebas. Morehouse explicó que su grupo había solicitado originalmente financiación a través del Desafío a la Innovación del Departamento de Defensa, pero no fue uno de los programas elegidos. Sin embargo, dijo que la financiación del NISE valida la importancia de su trabajo.
«Creo que han visto la necesidad de este proyecto. Es algo necesario para integrar PATRIOT en el Sistema de Gestión de Datos de Aviación Marítima (MADAMS), así que hicieron un seguimiento y dijeron que todavía queríamos financiarlo para lo que queda de año, y estamos intentando que se financie también para el año que viene», dijo Morehouse.
Habiendo empezado a trabajar en Lakehurst en noviembre de 2023, Morehouse dijo que este ha sido un primer proyecto único en el que trabajar.
«Trabajando para contratistas de defensa o para el mundo académico, todos tenemos el mismo objetivo: a todos nos gusta ver la transición del producto y ayudar a que llegue a la flota o a donde quiera que vaya», dijo Morehouse. «Es genial estar aquí, donde podemos estar en medio y centrarnos en ayudar al combatiente».
US Navy-NAVAIR/Mayo 21 de 2024
