Desarrollo de un Sistema de Inteligencia Artificial para la Planificación Óptima de Vuelos Basado en Trayectorias en el Espacio Aéreo Colombiano
Autor: Cristian Lozano Tafur
Doctorado en Informática
La investigación abordó la problemática de la ineficiencia en la planificación de rutas de vuelo en el espacio aéreo colombiano, la cual generaba un mayor consumo de combustible, un aumento en los tiempos de operación y mayores emisiones contaminantes. Con el objetivo de optimizar la planificación de vuelos, este estudio propuso el desarrollo de un sistema basado en inteligencia artificial y operaciones basadas en trayectorias (TBO, por sus siglas en inglés). El enfoque combinó el análisis de datos históricos de vuelos, la integración de condiciones meteorológicas en tiempo real y el modelado del rendimiento de aeronaves. El sistema implementó algoritmos de aprendizaje automático y técnicas avanzadas de optimización para predecir trayectorias de vuelo y generar rutas eficientes, adaptables a los cambios atmosféricos y operativos. A partir de datos obtenidos de plataformas internacionales, como BADA, y del análisis de imágenes meteorológicas, se desarrolló un modelo que integró predicción, cálculo de performance y generación de rutas óptimas. La evaluación del sistema demostró una reducción significativa en el consumo de combustible y en los tiempos de vuelo, alineándose con estándares internacionales como el GANP y contribuyendo a la sostenibilidad del sector aeronáutico. Este trabajo representó una contribución innovadora para la gestión del tráfico aéreo en Colombia, al aplicar conceptos avanzados de IA y TBO a un contexto local caracterizado por su complejidad geográfica y operativa. Los resultados evidenciaron el potencial del sistema para transformar la planificación de vuelos en el país, promoviendo la eficiencia y reduciendo el impacto ambiental.