La tecnología avanza a un ritmo cada vez más frenético, si no, que se lo digan al CEO de SpaceX Elon Musk, estoy seguro de que muchos de vosotros todavía tendréis en la retina la imagen de Starman a los mandos del Tesla Roadster orbitando sobre la Tierra, logrando así una campaña de marketing bestial a favor de Tesla y consolidando el éxito de su misión, la de obtener cohetes en cierto modo, reutilizables. Y, como amante de la tecnología, todos estos acontecimientos me hacen plantearme una pregunta. ¿Qué tiene que ofrecer el Big Data en la industria aeroespacial?
Aplicaciones del Big Data en la industria aeroespacial
Aunque a día de hoy podríamos decir que todos estos conceptos de grandes volúmenes de datos y analítica no son nuevos, para la industria aeroespacial mucho menos. Durante ya un largo número de años los sensores han estado recopilando información de aviones, ya sea desde datos binarios, o datos referentes a velocidad, altura, latitud, longitud, etc.
Al igual que en la analítica que se realiza sobre componentes que conforman un proceso industrial, en una aeronave se puede predecir a través de los datos cuando una pieza puede fallar. Esto, es una realidad que realiza la compañía de aviones Boeing.
El estudio de datos meteorológicos se ha convertido en un factor clave en la industria aeroespacial, ya que mediante sistemas distribuidos que analizan dichos datos, se pretende garantizar la seguridad de los aviones.
Otro factor también a tener en cuenta es la optimización del consumo de las aeronaves, todo esto se consigo aplicando algoritmos de clasificación. Estos mismos algoritmos son también los que permiten ajustar las rutas de los aviones y reducir el efecto de las turbulencias.
En general, en el área de la ingeniería aeroespacial, los fabricantes de aeronaves están aprovechando el Data Science para hacer que volar sea más seguro que antes recopilando datos y empleándolos del siguiente modo:
- Recopilación de patrones climáticos.
- Recopilación total de los datos desde el despegue hasta el aterrizaje.
- Analítica de datos y aplicación de algoritmos para ayudar a crear una experiencia de viaje más segura.
Desafíos a los que se enfrenta el Big Data en la industria aeroespacial
¿Y en el futuro, en qué puede ayudar el Big Data? La gran cantidad de datos que se generan constantemente es el principal desafío del Big Data, si ponemos un ejemplo concreto, los aviones 787 generan cantidades de terabytes de fecha por viaje.
Otro de los desafíos a los que se enfrenta el Big Data en este sector es cómo permitir mejoras en todas las etapas del ciclo de vida del producto, desde su conceptualización, hasta el diseño y la puesta en producción. Además, gran cantidad de los procesos que se generan en la industria aeroespacial tienden a automatizarse, añadiéndole la dificultad de en muchos casos hacerlo en tiempo real, un aspecto que incide directamente en la escalabilidad de algoritmos y la disponibilidad de máquinas para su ejecución.
Especialmente en el futuro gracias al procesamiento de datos se podrá seleccionar la información para poder realizar simulaciones de vuelo y trayectoria fiables. Son muchas las ideas que actualmente se están llevando a cabo desde el Big Data en este sector, de hecho, ya se comienzan a convocar conferencias específicas de Big Data aplicadas al sector aeroespacial como las que convoca FlightGlobal.
Satélites y Big Data
El descenso en los costos de producción y la sofisticación de los sistemas hace que cada vez se lancen más satélites al espacio, los cuáles, en muchas ocasiones se encargan de obtener información de la Tierra.
Desde la empresa Space Data han descubierto que gracias a la creciente cantidad de servicios que proveen los satélites, se están abriendo nuevos usos para los datos espaciales en muchas industrias.
En el ámbito del sector de la agricultura se está viendo beneficiado debido a que mediante satélites se puede controlar factores que influyen en el rendimiento del cultivo.
Por su parte, en el sector inmobiliario se pueden detectar áreas propensas a inundaciones o sumideros con mayor precisión, esto afecta directamente los precios de la propiedad.
Siguiendo con casos concretos, las imágenes obtenidas por satélites sobre el tráfico peatonal en centros comerciales se pueden monitorear en tiempo real, observando cómo se comportan los clientes, lo que nos da más información para detectar sus hábitos de consumo.
Juan Manuel Moreno, docente del Master en Big Data y Business Analytics de IMF Business School
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