Projeto da Embrapii ICMC-USP utiliza IA para reduzir esperas no tráfego aéreo

Iniciativa busca otimizar o tráfego aéreo com inteligência artificial em parceria com a Atech.

Pesquisadores da Unidade Embrapii ICMC-USP-SC, localizada no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP em São Carlos, estão desenvolvendo um sistema de inteligência artificial para melhorar a eficiência do tráfego aéreo. A colaboração com a Atech, uma empresa do grupo Embraer especializada em gerenciamento de tráfego aéreo, visa prever de forma mais precisa as trajetórias das aeronaves e antecipar possíveis gargalos antes dos pousos.

A iniciativa teve início após a participação da unidade Embrapii do ICMC em um evento que conecta empresas com desafios tecnológicos a grupos de pesquisa. Em fevereiro de 2025, o instituto apresentou uma proposta focada na gestão do fluxo de tráfego aéreo, sendo selecionado pela Atech para liderar o projeto.

Coordenado pelo professor André de Carvalho, o projeto conta com uma equipe composta por especialistas em inteligência artificial, aviação e ciência de dados. O grupo inclui pesquisadores do ICMC, do Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA) e da Universidade Estadual Paulista (Unesp), além de estudantes de graduação e pós-graduação.

O diretor do ICMC destaca que a experiência do instituto em projetos de IA aplicada foi crucial para a seleção da proposta. A instituição já é reconhecida por sua atuação em projetos semelhantes, o que influenciou a escolha. A equipe multidisciplinar foi formada para abordar o problema sob diferentes perspectivas, unindo conhecimentos em inteligência artificial e aeronáutica.

Antes de cada decolagem, pilotos e companhias aéreas submetem um plano de voo que detalha a trajetória prevista da aeronave. No entanto, fatores como mudanças climáticas, congestionamentos em rotas ou restrições temporárias no espaço aéreo podem forçar as aeronaves a aguardarem na região do aeroporto até receberem autorização para pousar.

Essas alterações podem causar atrasos em cadeia na malha aérea. O pós-doutorando Paulo Rogerio de Almeida Ribeiro explica que, embora os pilotos informem previamente os pontos do espaço aéreo que pretendem percorrer, imprevistos podem exigir alterações nas rotas, impactando os horários de chegada.

A proposta da equipe é melhorar a capacidade de prever essas ocorrências. Para isso, os modelos de IA estão sendo treinados com grandes volumes de dados históricos de voos e informações meteorológicas. Os algoritmos analisam dados de posição e movimentação das aeronaves, além de fatores como direção dos ventos, temperatura e características operacionais dos voos. Períodos de alta demanda, como dezembro, também apresentam padrões específicos que são considerados.

Os modelos tradicionais se baseiam em equações matemáticas estáticas, que funcionam bem em situações normais, mas não conseguem capturar com precisão fatores que mudam constantemente, como as condições meteorológicas. A inteligência artificial permite a incorporação dessas informações e a aprendizagem de padrões a partir dos dados, como destaca Paulo.

Atualmente, o projeto está na terceira de quatro etapas planejadas. Após a fase inicial de análise dos dados fornecidos pela Atech e definição das variáveis mais relevantes, os pesquisadores avançaram para o treinamento e avaliação dos algoritmos.

Um dos principais desafios é o volume de informações analisadas. Os dados abrangem todos os voos que passam pelos aeroportos brasileiros, e a equipe trabalha com alta resolução temporal, recebendo uma grande quantidade de informações a cada segundo. Em um único dia, podem ser acumulados vários gigabytes de dados.

Os primeiros resultados já superam o desempenho dos modelos atualmente utilizados como referência. A equipe compara as previsões geradas pelo novo sistema com as trajetórias reais e as previsões feitas pelos modelos existentes, e os resultados têm sido encorajadores.

A expectativa é concluir o desenvolvimento da tecnologia até setembro deste ano. Na fase final, a equipe entregará à Atech os modelos e códigos necessários para integrar a solução aos sistemas de gerenciamento de tráfego aéreo da empresa.

Para Juliana Barros Gonçalves, gerente de programas da Atech, o principal benefício é a capacidade de identificar situações críticas antes que se tornem gargalos operacionais. A previsão de gargalos com antecedência permitirá ações preventivas, evitando atrasos e reduzindo tempos de espera, além de tornar o uso do espaço aéreo mais eficiente.

Além da otimização operacional, espera-se que a solução contribua para a redução do consumo de combustível e das emissões de gases de efeito estufa, uma vez que as aeronaves poderão passar menos tempo aguardando antes