Un programma in grado di analizzare rapidamente i dati conservati nella sua memoria permetterebbe infatti di individuare con maggiore certezza eventuali anomalie e guasti relativi al velivolo, dando quindi la possibilità di effettuare riparazioni mirate prima che l’aereo venga rimesso in pista. Il metodo, sperimentato dai ricercatori del Massachusets Institute of Technology (Usa) e dell’Universidad Pontificia Comillas (Madrid, Spagna) guidati da John Hansman, sarà presentato alla Conferenza sui Sistemi Digitali di Avionica in programma a Seattle a ottobre (Usa).

In genere, il registratore di volo viene utilizzato dopo un incidente aereo per ricostruirne la dinamica e risalire alle cause che lo hanno provocato. Oltre ai suoni e alle voci della cabina di pilotaggio, infatti, la scatola nera registra, ogni secondo e per molte ore consecutive, centinaia di parametri meccanici diversi, dal rendimento dei motori alla posizione, accumulando una mole enorme di dati. Informazioni che le compagnie aree possono controllare anche per garantire la sicurezza a bordo. Ma secondo Hansman questa operazione richiederebbe molto tempo e la conoscenza a priori dei parametri da ispezionare: “Con questo approccio potrebbero mancare agli operatori le informazioni chiave per migliorare la sicurezza e le operazioni di volo”, ha spiegato lo scienziato. 

Per potenziare il sistema di controllo i ricercatori hanno quindi pensato di esaminare i dati registrati nella scatola nera usando il metodo statistico della “cluster analysis”: in poco tempo un apposito programma estrae i dati dei singoli voli e li suddivide in gruppi, mettendo insieme quelli che hanno le stesse caratteristiche. I dati di volo anomali – quelli cioè che non rientrano in nessun insieme - vengono in seguito controllati dagli operatori per verificare se siano o meno dovuti a dei guasti meccanici.

Per testare la loro idea, gli scienziati hanno quindi applicato questo metodo ai parametri riguardanti 365 voli internazionali (effettuati da alcuni Boeing 777 di un’unica compagnia, nell’arco di un mese di attività), analizzando dati come la posizione del velivolo, la velocità e l’accelerazione, il vento, la pressione e la temperatura. Secondo i ricercatori, tra le anomalie messe in evidenza dal programma (come la poca potenza, la difficoltà di rotazione al decollo o la quota troppo bassa in fase di atterraggio) la maggior parte sarebbe dovuta ad azioni dell’equipaggio. “Ma il bello di tutto questo – ha concluso Hansman – è che non si è tenuti a conoscere in anticipo cosa sia normale (e cosa invece anomalo, ndr), perché il metodo stesso trova la norma grazie agli insiemi generati”.

Riferimenti: Mit - Credits immagine: National Transportation Safety Board/Public domain/Wikipedia commons