definición, combinación y configuración, introduciendo nuevos sistemas operativos, lenguajes de programación de alto nivel, interfaces, teoremas y algoritmos. Descendiendo a un nivel mucho más técnico, el científico Nils John Nilsson, uno de los padres de la IA, considera cuatro los pilares en los que debe apoyarse cualquier IA: • Metodologías de búsqueda de estados dentro de un grupo numeroso. • Algoritmos de optimización evolutivos basados en postulados biológicos (algoritmos genéticos, programación evolutiva, neuroevolución,…). • Técnicas de aprendizaje automático (ML, Machine Learning) que faculte a los computadores a aprender redes neuronales artificiales, SVM (Support Vector Machine), redes bayesianas, deep-learning,…. • Razonamiento lógico formal, donde partiendo de uno o más juicios se deriva otro distinto. Tradicionalmente la IA se ha orientado hacia la simulación del comportamiento de las neuronas del cerebro humano; no obstante, los científicos se plantean si este es el enfoque apropiado. Si las máquinas son diferentes de las personas, porque obligarlas a pensar como personas en lugar de desarrollar nuevas estrategias «inteligentes» que saquen partido a lo que los computadores mejor saben hacer: calcular rápidamente y con gran precisión. Resulta obvio que la IA se ha hecho cada vez más patente en nuestras vidas aunque únicamente en tareas muy específicas. El programa táctil con el cual escribimos a mano alzada en nuestros teléfonos móviles, los asistentes virtuales de voz de atención al cliente tipo chatbots, el reconocimiento de patrones para identificación de usuarios atendiendo a características como estructura facial, pulsaciones en teclado o imagen retiniana, son buenos ejemplos de ello. AVIACIÓN E IA En cuanto a la integración de la IA en la aviación, esta aún se encuentra en un estadio muy incipiente, salvo modestas excepciones como redes neuronales que toman decisiones en el motor de precios de las líneas aéreas, o La IA podría contribuir a reducir la saturación del espacio aéreo bien calculando la comida que se va a servir a bordo de un avión comercial, o incluso computarizando el repostaje de combustible en las escalas desde un punto de vista de rentabilidad económica. Esta inmadurez se debe a que aplicar la IA al mundo de la aviación demandará tales evidencias en cuanto a seguridad que todavía transcurrirá un cierto tiempo hasta su plena implantación. Actualmente un problema de primera magnitud, que podría abordarse mediante la IA, es la congestión del tráfico aéreo. Obviamente, reducir la saturación del espacio aéreo se aliviaría volando más juntos, pero ello significaría rebajar la seguridad en vuelo, lo cual resulta inaceptable. La IA apunta a la obtención de mejores métricas, calculando trayectorias más saturadas, y optimizando su capacidad a través del ajuste de la separación entre aeronaves, haciendo uso de sistemas multiagentes que permitan a las aeronaves negociar entre ellas en un proceso que se mueve entre lo competitivo y lo cooperativo, centralizado desde el controlador aéreo, todo ello sin menoscabar un ápice la seguridad en 990 REVISTA DE AERONÁUTICA Y ASTRONÁUTICA / Diciembre 2019
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