Abstract
Con el fin de mejorar la seguridad aérea, se busca una mejora de la métrica de carga
de trabajo de un controlador aéreo. Esta carga de trabajo es la que determina la configuración del sector y, por lo tanto, el número de controladores que hay en un momento
determinado.
La importancia de elegir la configuración más óptima, es porque esto repercute directamente
en la seguridad aérea. Dependiendo de la cantidad de controladores, podrán
controlar más o menos y la carga de trabajo no debe sobrepasar en ningún momento los
umbrales de seguridad.
Esta carga de trabajo se va a basar en el número de operaciones de control que deben
llevar a cabo, y para ello, mediante algoritmos de aprendizaje automático, se obtendrán
las acciones de control a realizar a partir de las trazas de un vuelo en un instante de
tiempo determinado.
Esta predicción de operación se podría aplicar a un sistema de ayuda, que en tiempo
real predijese la operación que un controlador debe realizar. Esto podría ayudar a un
controlador mostrándole la tarea que debe efectuar en un instante, liberando de estrés
y carga de trabajo.---ABSTRACT---In order to improve air safety, an improvement in the workload metric of an air controller
is sought. This workload determines the configuration of the sector and the number of
controllers that are in a certain moment.
The importance of choosing the most optimal configuration is because this has a direct
impact on air safety. Depending on the number of controllers, they can control more or
less and the workload must not exceed the security thresholds at any time.
This workload will be based on the number of control operations that must be carried
out, and for this, by means of algorithms of automatic learning, will obtain the control
actions to be carried out from the traces of a
ight in an instant of time.
This loss of operation could be applied to a help system, which in real time predicts the
operation that a controller must perform. This could help a controller by showing him
the task he must do in an instant, freeing him from stress and workload.
