El problema podría convertirse pronto en un problema crucial en los ambientes operativos en general y, en particular, en el control del tráfico aéreo. Este problema puede ser gestionado midiendo en tiempo real el denominado “Factor Humano”, utilizando las tecnologías más innovadoras derivadas de las neurociencias y de las neurométricas de BrainSigns. 

EL PROBLEMA

En ambientes de control operativo existe una  tendencia cada vez mayor a automatizar las interfaces y los sistemas normalmente utilizados por los operadores con el objetivo de ayudar al operador en sus actividades y mejorar así la calidad y la seguridad del servicio ofrecido. No está exento de esta tendencia el sector de la Gestión del Tráfico Aéreo (ATM, Air Traffic Management).

Sin embargo, esta tendencia comporta un cambio en las tareas del operador, cuya función puede reducirse a la supervisión de un sistema que desarrolla tareas en su lugar. Puesto que los sistemas artificiales no son infalibles se necesita, en cualquier caso, la supervisión de un operador humano listo para intervenir en caso de necesidad y es importante supervisar la ocurrencia de ciertos fenómenos tales como la excesiva confianza en el sistema o el mind wandering (el operador no presta atención a la tarea operativa, focalizándose en pensamientos o imágenes que la mayoría de las veces no están relacionados con el contexto que le rodea). El operador, en contextos de gran automatización, más que cansancio podría sufrir el fenómeno de “Out-of-the-loop” (Mica R. Endsley ,1995).  

OBJETIVO INVESTIGACIÓN: 

El proyecto MINIMA (MItigating Negative Impacts of Monitoring high levels of Automation) tiene, en particular, el objetivo final de desarrollar un sistema que permita medir en tiempo real el nivel de atención y alerta de los Controladores de Tráfico Aéreo, sobre la base de su actividad cerebral y ocular, para adaptar al máximo el grado de automatización de la interfaz ATM utilizada y evitar fenómenos de “out of the loop”. Se trata de una Automatización Adaptativa: si el controlador está “atento”, la interfaz efectuará la mayor parte de las funciones en modo automático. Y viceversa, si se mide una disminución significativa del nivel de alerta del controlador, la interfaz le asignará el control manual de algunas funciones para prevenir fenómenos tales como el “Out-of-the-Loop”, o sea, perder temporalmente la consciencia del estado actual del ambiente que le rodea, lo que implicaría un grave y peligroso empeoramiento de su rendimiento.

INSTRUMENTOS UTILIZADOS EN LA INVESTIGACIÓN: 

• Electroencefalograma (EEG)
• Eyetracker

DESCRIPCIÓN DE LA INVESTIGACIÓN: 

El proyecto MINIMA forma parte del programa Europeo Horizon 2020, en particular del SESAR Joint Undertaking, e involucra a:

• DLR, el Centro de Investigación Alemán en Aeroespacio;
• La Universidad de Bolonia, en particular el Departamento de Ingeniería Industrial con laboratorio de Realidad Virtual;
• BrainSigns srl, responsable del registro y análisis de las bioseñales así como desarrollador del medidor de Atención y Alerta;
• ONERA, Centro de Investigación Francesa en Aeroespacio;
• ENAV Spa (Ente Nacional de Asistencia en Vuelo), proveedor de las figuras profesionales (Controladores) que participan en el protocolo experimental.

La actividad experimental de la investigación se ha articulado en dos fases:

• La primera se ha centrado en correlacionar características específicas de la actividad cerebral con variaciones en el nivel de alerta. Han participado 5 controladores de vuelo en un estudio piloto en el que se ha registrado su actividad cerebral mediante EEG de 38 canales. Los datos recogidos se han utilizado de manera offline para poner a punto el Medidor de Alerta;
• En la segunda fase del proyecto, el Medidor se ha validado reclutando 15 controladores de vuelo profesionales, a los cuales se les ha pedido utilizar la interfaz ATM en dos modalidades, una totalmente automática y una en la que el nivel de automatización se regula (Automatización Adaptativa) a través de la medición en tiempo real del nivel de Atención y Alerta del controlador. El análisis de datos tendrá el objetivo de demostrar que es posible adaptar de manera eficaz el nivel de automatización de la interfaz, incrementado así el nivel global de alerta y el rendimiento del controlador respecto al escenario con Automatización fija en el máximo nivel. Esta fase está en desarrollo.

 RESULTADOS INVESTIGACIÓN:

La primera fase del proyecto ha concluido con los siguientes resultados:

• BrainSigns ha comprobado la posibilidad de registrar, incluso en un contexto altamente realista, las características específicas de la actividad cerebral relacionadas con el estado de alerta, reduciendo el número de electrodos necesarios de 38 a 14;
• BrainSigns ha desarrollado un prototipo para medir en tiempo real el nivel de alerta de un operador basándose en su actividad cerebral, denominado Brain Vigilance Reader (BVR). Durante el estudio piloto de la primera fase, el medidor ha obtenido una clasificación correcta del nivel de alerta del 80%.

La segunda fase (Validación) está actualmente en desarrollo, con el objetivo de testar la interacción online entre BVR y la interfaz ATM, demostrando si este sistema puede ser utilizado para mejorar la interacción hombre-máquina en tales ambientes, con el fin último de incrementar los estándares de seguridad del servicio.