Objectifs de la chaire

Le premier objectif de cette chaire est de développer de nouveaux outils d’aide à la décision en IA pour assister les opérateurs de gestion du trafic aérien, principalement les contrôleurs aériens et les pilotes, afin d’améliorer leur efficacité et augmenter la capacité globale du système de la circulation aérienne.


L’objectif de la chaire est d’aller plus loin en proposant dès maintenant des approches d’IA pour cibler pleinement
l’automatisation dans le cadre de la mobilité urbaine à grande échelle au sens large. Pour un tel système, 
les véhicules aériens (UAV) et les véhicules terrestres (voitures autonomes) doivent s’auto-organiser afin d’assurer la sécurité
et réaliser des opérations efficaces.
Pour un tel système automatique, il n’y a pas d’entité centralisée. 

Nous proposons de développer de nouveaux algorithmes d’IA pour organiser le trafic dans un  cadre entièrement automatique pour la gestion du trafic aérien à grande échelle.

Les principales applications des travaux de recherche de l’équipe sont les suivantes :

  • Conception de l’espace aérien (ex : routes, secteurs de contrôle)
  • Optimisation du trafic aérien (stratégique continental et océanique, pré-tactique et tactique)
  • Optimisation 4D de trajectoires d’avions
  • Optimisation du trafic aéroportuaire (ex : séquencement à l’atterrissage, roulage, allocation des pistes et des portes)
  • Drones (ex : planification de trajectoires de drones, planification de missions)

Programmes : IA certifiable & collaborative
Thème : Raisonnement automatique et décision

Porteur : Daniel Delahaye, Professeur, HdR

Co-chairs : 

  • Nicolas Couellan (ENAC)
  • Emmanuel Rachelson (ISAE)

Site
http://recherche.enac.fr/~delahaye/

En savoir +

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