Le analisi safety e risk assessment, in ogni variante infrastrutturale ed operativa, quelle riguardanti valutazioni correlata ai vari ambiti della SMS safety management system, fino alle periodiche verifiche delle emissioni sonore ed alla predisposizione delle “initial climb”, dell’impatto acustico nella tipologia delle tracks e SIDS-Standards Instrumental Departure il ruolo dell’Intelligenza Artificiale-IA (AI) sono fondamentali.
Il fattore umano è in fase preliminare, indubbiamente un elemento cruciale nel processo operativo dell’algoritmo, i dati del database di input, costituiscono, infatti, il presupposto esecutivo. Le opzioni ICAO A, ICAO B, NAPD 1, NAPD 2 nell’utilizzo dell’INM (Instrument Noise Model) e/o dell’AETD (Aviation Environmental Design Tool) rappresentano solo modelli elementari.
Considerare gli algoritmi come entità onnipotenti è, comunque, uno sbaglio?
L’output di uno di essi, inevitabilmente, è il risultato della sua “costruzione” dell’algoritmo impiegato, è statico e/o un machine learning? Algoritmi per il Routing Statico (non adattivi), Algoritmi per il Routing Dinamico (adattivi). No, gli algoritmi non sono neutrali.
Ed è un problema da non sottovalutare.
I modelli matematici utilizzati in “aviation”, nel sistema aeroportuale, garantiscono output oggettivi, ma dobbiamo interrograci se è un dato affidabile.
Alcuni analisti sostengono, pregiudizialmente, come, qualora non inquadrati e con database non condivisi, anche se con cross-check di validazione, potrebbero risultare arbitrari, ideologici, irresponsabili e privi di ogni trasparenza?
Se, infatti, la riduzione del rischio è, innegabilmente, uno degli obiettivi chiave perseguiti dalle policy di sicurezza dei trasporti (safety & risk). La loro attuazione impone una sistematicità nella valutazione dei rischi, la specificazione degli obiettivi di rischio residuo e il monitoraggio dei progressi, con report attuali e di lungo periodo.
Due traguardi sottoposti alle specifiche analisi ed illustrati in ogni masterplan.
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