01/02/2023 - Le meilleur travail Fin de Master 2022 du COIAE est signé par un titre de l'ETSIAE

Menéame

El Colegio Oficial de Ingenieros Aeronáuticos de España (COIAE) a manqué son Prix du Meilleur Travail Fin de Master 2022, dans sa quatrième édition, en l'octroiant à l'ingénieur aéronautique Teresa del Valle, intitulé Université polytechnique de Madrid. Teresa a développé son travail Fin de Master (TFM) dans la École technique supérieure d'ingénierie aéronautique et spatiale (ETSIAE) en tant qu ' étape finale de l'enseignement Maîtrise universitaire en génie aéronautique (MUIA).

Votre projet, intitulé < < > >Analysis on airport weather phenomena for the enhancement of a predictive model on airport runway throughputLa Commission estime que l'utilisation de nouvelles techniques de machine learning pour améliorer la gestion générale des aéroports et le processus ATFCM (gestion des afflux et capacité de trafic aérien) peut être considérée comme un moyen d'exploiter les données croisées sur les conditions météorologiques et les opérations aéroportuaires. En tant qu'outil principal, Teresa a développé un modèle de réseaux neuronaux de prévision du Runway Occupancy Time (ROT), c'est-à-dire du temps d'occupation de pist

La connaissance de la relation entre les variables météorologiques et le ROT permettra de mettre au point des outils tels que des modèles de prévision, qui aideraient les contrôleurs à réduire la séparation entre les aéronefs, tout en maintenant les niveaux de sécurité nécessaires et, partant, à améliorer la performance des pistes et la capacité de l'aéroport.

Dans ce travail ont été mis à l'essai plusieurs sets de formation pour l'entraînement du modèle basés sur les paramètres météorologiques les plus pertinents tels que le vent, l'intensité de rafle et la température. Le modèle a atteint une précision de 78%. Pour ce faire, l'ingénieure aéronautique a travaillé sur deux cas d'utilisation contenant des données d'atterrissage dans les aéroports de Madrid-Barajas et de Barcelone-El Prat. Il a analysé l'influence de la météorologie sur le temps de l'avion sur la piste. En conséquence, il a pu être constaté que des paramètres comme les nuages n'ont pas un poids lourd par rapport à d'autres comme le vent et la température.

D'où vient le projet?

Teresa explique que l'idée de la TFM est née lors des stages qu'elle effectuait au Centre de référence pour la recherche, le développement et l'innovation ATM (CRIDA A.I.E) avec son tuteur professionnel et son tuteur académique, Danlin Zheng et Fernando Gómez Comendador, respectivement. Nous pensions que ce type d'analyse pourrait être pertinent, en dehors de l'idée elle-même, pour alimenter d'autres projets et simplifier d'autres études en éliminant des paramètres météorologiques non influents. Il y a des années, ils avaient réalisé un projet avec un modèle prédictif similaire à celui que j'ai développé, et le mien servirait à corroborer plusieurs des hypothèses du projet initial. En outre, comme le domaine de l'Intelligence Artificielle évolue si rapidement, avec le nouveau modèle, nous pourrions utiliser différentes techniques et algorithmes plus avancés et plus efficaces.

Après avoir terminé le TFM, il a décidé de présenter son travail à ce concours du COIAE qui reconnaît des projets qui comportent des indicateurs de valeur pour l'amélioration de l'innovation et de la compétitivité de l'industrie aéronautique. J'ai pensé que c'était un bon moyen de faire connaître le travail en cas d'élection, car j'ai développé un concept intéressant et innovant, et qui met en valeur le travail qui est derrière. En fait, recevoir le prix est une expérience très intéressante, qui m'a permis de partager des idées avec d'autres personnes qui travaillent dans des domaines similaires ou qui voulaient simplement en savoir plus sur le sujet. D'un autre côté, c'est une reconnaissance gratifiante de l'effort de plusieurs mois, et un bon point et une fin à ma carrière universitaire l'UPM conclut l'ingénieur aéronautique.

Grâce à ce projet, Teresa a commencé dans le monde de data analytics et machine learning et a acquis un bon niveau de programmation dans des langages tels que Python, ce qu'elle a pu ensuite appliquer dans son aspect professionnel dans des casuistiques très différentes. Il travaille actuellement dans l'équipe de qualité d'ingénierie d'Airframe RFE (Rear Fuselage Empennage) à Airbus Getafe.

Université polytechnique de Madrid

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