Sbloccando il potenziale dell’Intelligenza Artificiale

Immagina una squadra di soccorso che sta cercando una persona dispersa tra le montagne, in una zona remota e con temperature sotto zero. Grazie a un sistema di rilevamento oggetti alimentato da Intelligenza Artificiale, riescono a individuare il malcapitato in pochi minuti.
Nel frattempo, a migliaia di chilometri di distanza, un altro equipaggio sta volando in uno spazio aereo urbano molto affollato e riceve un avviso automatico di rischio di collisione con un drone. Il pilota, grazie a questo avvertimento, ha il tempo di reagire subito, evitare il pericolo e mettere in sicurezza l’elicottero.

Questi due esempi (approfonditi nei case study qui sotto) sono esempi concreti di come stiamo lavorando per applicare l’Intelligenza Artificiale alle operazioni del mondo reale.

Le sfide concrete

Negli ultimi tre anni, in Leonardo Elicotteri abbiamo dato una forte spinta alla ricerca e allo sviluppo nel campo dell’Intelligenza Artificiale.
Siamo convinti che l’AI possa offrire una risposta ad alcune delle sfide più importanti per i nostri clienti: migliorare la sicurezza, alleggerire il lavoro del pilota, trovare soluzioni più intelligenti per ridurre tempi e costi di manutenzione.

“L’evoluzione dell’AI è entusiasmante. Se pensiamo a quello che già oggi è possibile fare, fino a pochi anni fa sarebbe sembrato fantascienza,” racconta Emanuele Bezzecchi, AI Roadmap Manager di Leonardo Elicotteri. “Detto questo, siamo solo all’inizio del percorso, non alla fine.

Ci stiamo concentrando su ciò che porta davvero valore, e le direzioni principali sono due: da un lato, integrare le tecnologie AI direttamente nei nostri prodotti; dall’altro, usare l’AI per migliorare i nostri processi e i servizi che offriremo in futuro, come il supporto e la formazione.

Il nostro Diagnostic Service Tower è un buon esempio dal punto di vista dei servizi; è il punto in cui raccogliamo tutti i dati HUMS provenienti dalle operazioni dei nostri clienti. Analizzarli con strumenti basati sull’AI è fondamentale per la manutenzione predittiva: ci permette di essere più mirati negli interventi, riducendo tempi e costi per gli operatori.”

Come stiamo collaborando sull’Intelligenza Artificiale

Sappiamo bene che per sfruttare al massimo il potenziale dell’AI, le collaborazioni sono fondamentali. Per questo stiamo lavorando fianco a fianco con operatori ed enti esterni per testare le nuove funzionalità che l’AI può offrire.

Soccorso Alpino (Valle d’Aosta): l’AI nelle missioni di ricerca e soccorso 

Quando un equipaggio di soccorso cerca una persona dispersa in un ambiente difficile, ogni minuto può fare la differenza. A breve, queste squadre potrebbero contare su un “paio di occhi in più” particolarmente avanzato – con l’Intelligenza Artificiale al centro della tecnologia.

Stiamo collaborando con il Soccorso Alpino della Valle d’Aosta e con i colleghi dell’AIRC, il centro di ricerca sull’AI della divisione Cyber & Security di Leonardo.
Il risultato è una soluzione per il rilevamento e il tracciamento automatico di oggetti, chiamata G4SAR.
Il sistema si basa su una videocamera 4K potenziata da software di AI. Nelle prime fasi è stato testato con droni, ma è perfettamente integrabile anche nel ventre di un elicottero o su piattaforme aeree senza pilota (UAS).

Con G4SAR, l’operatore può seguire in diretta video tutta l’attività di ricerca. Se il software rileva una persona a terra, cattura un’immagine e la elabora per aiutare l’equipaggio a valutarla meglio.
Il software è anche in grado di riconoscere un essere umano anche se non è completamente visibile – per esempio, riconoscendo un braccio o parte del busto.

Una delle difficoltà principali è stata la mancanza di un dataset dettagliato per ambienti montani: alberi, rocce, massi, arbusti e tanti altri elementi servivano per addestrare bene il sistema.

Il Soccorso Alpino ha trovato una soluzione davvero originale: ha coinvolto dei volontari, che si sono “nascosti” sulle Alpi, fingendo di essere dispersi. In questo modo, il sistema ha potuto allenarsi con immagini reali per imparare a distinguere i corpi umani dal resto del paesaggio.

A ottobre 2024 abbiamo fatto un importante passo avanti, completando con successo i test in volo nel sud Italia, usando un elicottero AW189 con G4SAR integrato a bordo.
La piattaforma è il banco di prova ideale grazie al suo pedigree nelle missioni SAR.
Grazie a questa integrazione, potremo proporre G4SAR su tutti gli elicotteri dotati dello stesso computer di bordo dell’AW189. In futuro i clienti potranno utilizzare i modelli di AI esistenti, svilupparne di nuovi oppure fornirci i propri dati per creare un sistema su misura per le loro esigenze operative.

Francesco Calabrò, Responsabile dell’AIRC

“Questa è stata un’occasione per mettere in campo la nostra esperienza nello sviluppo di soluzioni di sicurezza per l’ambiente urbano, ma applicata ad una missione completamente diversa: trovare persone disperse tra le Alpi.

In queste situazioni, la velocità è tutto, ma restringere l’area di ricerca è spesso molto difficile. Anche utilizzando i droni, servirebbe comunque una persona che per ore guarda un monitor per individuare dove si trova l’infortunato.

Abbiamo sviluppato un algoritmo di AI che riduce drasticamente i tempi. È in grado di analizzare un’area che normalmente richiederebbe mezza giornata di lavoro a due squadre in appena 15 minuti. L’obiettivo è far arrivare la squadra di soccorso nel punto giusto in una frazione del tempo, sfruttando la potenza dell’AI in tempo reale durante una missione di ricerca e soccorso.

In più, dovevamo rendere tutto più compatto, perché su un elicottero ogni centimetro e ogni chilo contano. La soluzione G4SAR può funzionare su un semplice laptop ed è anche molto flessibile: possiamo addestrare l’algoritmo non solo per riconoscere persone, ma anche altri oggetti, quindi le applicazioni possibili sono tantissime, anche in ambito sicurezza.”

Daedalean: usare l’AI per migliorare la consapevolezza situazionale in volo

L’Intelligenza Artificiale ha un enorme potenziale per aiutare i piloti ad avere una maggiore consapevolezza di ciò che li circonda e, quindi, aumentare la sicurezza del volo. Per questo abbiamo stretto una partnership con Daedalean, che è all'avanguardia nei sistemi AI critici per la sicurezza e certificabili, per testare in volo la sua avionica abilitata all’AI su due delle nostre piattaforme.

Il sistema sviluppato da Daedalean – una società svizzera che lavora anche negli Stati Uniti –  si basa su algoritmi di machine learning e ha l’obiettivo di fornire ai piloti una “intelligenza situazionale” più evoluta: ovvero, capire meglio ciò che accade attorno al velivolo e, in futuro, anche prevedere ed evitare potenziali pericoli.

Abbiamo lavorato insieme per un anno all’interno del programma Eureka Eurostars, installando la tecnologia di Daedalean sia sull’SW-4 sia sull’SW-4 (elicottero opzionalmente pilotato da solo/sistema a pilotaggio remoto).

Il sistema include telecamere montate sull’elicottero, un computer di bordo e un display di interfaccia. È in grado di rilevare oggetti nello spazio aereo, anche non cooperativi come droni o stormi di uccelli, che potrebbero rappresentare un rischio. In più, può determinare la posizione dell’elicottero anche in assenza di segnale GPS.

I test in volo sono andati molto bene e segnano un nuovo passo avanti nell’integrazione concreta dell’AI nei nostri sistemi.

La collaborazione con Daedalean continua, con l’obiettivo di testare anche nuove funzionalità come il riconoscimento di zone di atterraggio remote e il rilevamento dei cavi.

Bas Gouverneur, CEO di Daedalean

“Lavorare con Leonardo ci ha dato la possibilità di dimostrare come la nostra tecnologia AI possa migliorare fin da subito sicurezza ed efficienza in molti scenari diversi. Ma è stato anche fondamentale ascoltare i piloti esperti per capire come applicare concretamente queste soluzioni sul campo.

Sappiamo che in molti Paesi fino all’80% del traffico aereo non usa l’ADS-B, quindi evitare le collisioni dipende solo da ciò che il pilota riesce a vedere con i propri occhi. Ma riconoscere un potenziale impatto è tra le cose più difficili per l’occhio umano perchè l’altro velivolo appare come un puntino nel cielo, praticamente immobile. Noi abbiamo sviluppato sistemi potenziati dall’AI che riescono a percepire variazioni minime e informano il pilota sulla distanza e sul tempo all’impatto.

Sappiamo anche che una delle minacce più frequenti oggi è l’affidabilità del GPS. Il nostro sistema, grazie all’analisi di centinaia di migliaia di elementi del paesaggio, può funzionare da backup in caso di disturbo o falsificazione del segnale GPS, poiché, spesso, il pilota nemmeno si accorge di essere fuori rotta.

Con i piloti collaudatori di Leonardo, siamo stati felici di scoprire che il sistema è utile in più situazioni di quelle che avevamo previsto: ad esempio durante le soste in volo a grande altezza, dove è difficile vedere sotto l’elicottero, o negli atterraggi in spazi molto ristretti, come su piccole imbarcazioni. Inoltre, ci hanno suggerito che la nostra tecnologia VPS potrebbe diventare lo strumento principale di navigazione per droni leggeri che effettuano consegne in ambiente urbano.”

Sicurezza e sfide regolatorie

Nel maggio 2023, EASA ha pubblicato la sua Artificial Intelligence Roadmap 2.0, una vera e propria guida su sfide e opportunità legate all’uso dell’AI nel settore dell’aviazione che analizza aspetti fondamentali come la sicurezza, la protezione dei dati e la percezione del pubblico.

Guillaume Soudain, Programme Manager - Artificial Intelligence EASA

“Dal 2020 EASA  sta collaborando con i principali attori del settore per costruire un quadro di fiducia per l’AI, in linea con il regolamento europeo sull’Intelligenza Artificiale (Regolamento UE 2024/1689). Abbiamo pubblicato due documenti concettuali che hanno tracciato la strada per l’approvazione e l’adozione di sistemi AI legati alla sicurezza nel mondo dell’aviazione.

Nel 2024 EASA è entrata in una fase di consolidamento della nostra roadmap, con due priorità: la definizione normativa e l’esplorazione di nuovi scenari.

La prima priorità riguarda la definizione normativa (Task RMT.0742): vogliamo introdurre un approccio basato sul rischio per le applicazioni AI di Livello 1 e Livello 2, con attenzione a sicurezza, etica e fattore umano. L’obiettivo è trasformare i principi del nostro Concept Paper in regole concrete e materiali di riferimento (AMC e GM), con un approccio proporzionato in base alla criticità dell’uso dell’AI e alle specificità dei vari ambiti dell’aviazione.

La seconda priorità è guardare oltre: esploreremo l’uso di tecniche come il reinforcement learning e l’AI ibrida, e studieremo come garantire un controllo umano efficace anche nei sistemi automatizzati più avanzati (AI di Livello 3). . L'EASA mira a garantire che l’adozione dell’AI nell’aviazione avvenga in modo sicuro e responsabile. Il prossimo concept paper è atteso entro la fine del 2025.

Nel frattempo sono già in corso progetti di certificazione per applicazioni AI di Livello 1, gestiti attraverso una Special Condition che si basa sugli obiettivi fissati nel nostro Concept Paper.”

Il potenziale dell’AI nella formazione

Continuiamo a investire nelle tecnologie più avanzate per la formazione, con soluzioni immersive e integrate pensate per gli operatori. I nostri strumenti come VXR (Virtual & Extended Reality Enhanced Training Device) e MITHOS (Modular Interactive Trainer for Helicopter Operators) offrono un’esperienza formativa estremamente realistica.

Ma l’AI può portare questa esperienza a un livello ancora superiore. “Per esempio, stiamo lavorando a un chatbot collegato al manuale di volo dell’AW139,” spiega Bezzecchi. “Dopo un primo prototipo realizzato grazie al calcolo ad alte prestazioni, quest’anno puntiamo a migliorarne le performance e a renderlo disponibile in formato app per i nostri clienti.

In parallelo, stiamo sviluppando un programma di formazione basato sui dati, che costruirà un vero e proprio profilo formativo personalizzato per ogni pilota.
L’uso di AI e Big Data ci permetterà di incrociare i dati dei simulatori con quelli dei voli reali, così da creare un archivio completo che accompagnerà il pilota lungo tutta la sua carriera."

Potenza di calcolo: il davinci-1

Il davinci-1 è uno dei supercomputer più potenti al mondo nel settore aerospaziale, della difesa e della sicurezza. Sviluppato da Leonardo come piattaforma integrata di supercalcolo e cloud computing, rappresenta un vero e proprio motore in più per tutte le nostre attività legate all’Intelligenza Artificiale.

“L’AI ha bisogno di potenza di calcolo per poter fare la differenza, ”spiega Bezzecchi. “Noi possiamo contare sul davinci-1, ma anche sul lavoro dei Leonardo Labs, la rete di laboratori di ricerca e sviluppo dell’azienda, dedicati allo sviluppo di tecnologie di frontiera. Uno di questi laboratori è specializzato proprio sull’AI, e ci offre competenze ed esperienza preziose che completano e rafforzano le nostre attività interne.”

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