| TAZ-TFG-2025-4895 |
ANÁLISIS DE IMPLEMENTACIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LOS SISTEMAS DE PLANEAMIENTO (AMPS) DE LAS UNIDADES DE HELICÓPTEROS
Carrillo Ruiz, Aarón
Medrano Adán, Luis Ángel. Bazaga Vela, Gabriel Francisco. (dir.)
Universidad de Zaragoza,
CUD,
2025
Graduado en Ingeniería de Organización Industrial
Resumen: Este trabajo tiene como finalidad analizar cómo la inteligencia artificial (IA) puede potenciar la eficacia de los sistemas de planeamiento en las unidades de helicópteros, evaluando su potencial aplicación, los retos de su implementación y los beneficios operativos que podría aportar en el contexto de las Fuerzas Aeromóviles del Ejército de Tierra (FAMET). A partir de una revisión técnica y doctrinal, se aborda el funcionamiento actual del Aviation Mission Planning System (AMPS), sus limitaciones y las oportunidades que ofrece la inteligencia artificial para mejorar la seguridad, la eficiencia y la interoperabilidad en las misiones aéreas.
En la situación actual, el AMPS se utiliza principalmente como una herramienta de visualización y soporte documental, sin funciones de planeamiento automatizado ni asistencia inteligente al piloto. Este hecho incrementa la carga cognitiva de las tripulaciones y reduce la agilidad del proceso de planificación, especialmente en escenarios operativos donde los márgenes de tiempo son reducidos. Ante esta realidad, el estudio plantea la necesidad de evolucionar hacia un sistema capaz de integrar fuentes meteorológicas, cartográficas y tácticas en tiempo real, y de generar rutas optimizadas en función de parámetros de seguridad y eficiencia.
La metodología combina un enfoque teórico y empírico. En primer lugar, se realiza un análisis cualitativo de documentación técnica, normativa OTAN (STANAG 4554) y literatura científica sobre la aplicación de IA en el ámbito militar. Posteriormente, se incluyen entrevistas a pilotos, instructores y operadores AMPS, junto con una encuesta a personal vinculado al planeamiento de misiones, para identificar percepciones, necesidades y limitaciones del sistema actual. Finalmente, se aplica el método Analytic Hierarchy Process (AHP) para establecer comparaciones jerárquicas entre alternativas y criterios de mejora, priorizando la seguridad, la eficiencia operativa y la interoperabilidad como factores determinantes.
Los resultados obtenidos evidencian que la integración de IA en el planeamiento de misión sería técnica y operativamente viable. Entre las principales aportaciones destacan la automatización en el tratamiento de datos meteorológicos y cartográficos, la reducción significativa del tiempo de preparación, la generación de rutas seguras y la disminución de la carga cognitiva del piloto. Además, el análisis AHP confirma que la alternativa con IA resulta la más ventajosa frente a modelos tradicionales, al ofrecer una mejora global del proceso sin comprometer la supervisión humana.
En conclusión, este trabajo demuestra que la incorporación de inteligencia artificial al AMPS supondría un avance esencial en la digitalización y modernización de las FAMET. Su desarrollo permitiría alcanzar un planeamiento más rápido, preciso y seguro, alineado con los objetivos del Ejército de Tierra en el marco del programa “Ejército 2035” y con la tendencia internacional hacia sistemas de apoyo a la decisión más autónomos, interoperables y orientados al aumento de la eficacia operativa.
En la situación actual, el AMPS se utiliza principalmente como una herramienta de visualización y soporte documental, sin funciones de planeamiento automatizado ni asistencia inteligente al piloto. Este hecho incrementa la carga cognitiva de las tripulaciones y reduce la agilidad del proceso de planificación, especialmente en escenarios operativos donde los márgenes de tiempo son reducidos. Ante esta realidad, el estudio plantea la necesidad de evolucionar hacia un sistema capaz de integrar fuentes meteorológicas, cartográficas y tácticas en tiempo real, y de generar rutas optimizadas en función de parámetros de seguridad y eficiencia.
La metodología combina un enfoque teórico y empírico. En primer lugar, se realiza un análisis cualitativo de documentación técnica, normativa OTAN (STANAG 4554) y literatura científica sobre la aplicación de IA en el ámbito militar. Posteriormente, se incluyen entrevistas a pilotos, instructores y operadores AMPS, junto con una encuesta a personal vinculado al planeamiento de misiones, para identificar percepciones, necesidades y limitaciones del sistema actual. Finalmente, se aplica el método Analytic Hierarchy Process (AHP) para establecer comparaciones jerárquicas entre alternativas y criterios de mejora, priorizando la seguridad, la eficiencia operativa y la interoperabilidad como factores determinantes.
Los resultados obtenidos evidencian que la integración de IA en el planeamiento de misión sería técnica y operativamente viable. Entre las principales aportaciones destacan la automatización en el tratamiento de datos meteorológicos y cartográficos, la reducción significativa del tiempo de preparación, la generación de rutas seguras y la disminución de la carga cognitiva del piloto. Además, el análisis AHP confirma que la alternativa con IA resulta la más ventajosa frente a modelos tradicionales, al ofrecer una mejora global del proceso sin comprometer la supervisión humana.
En conclusión, este trabajo demuestra que la incorporación de inteligencia artificial al AMPS supondría un avance esencial en la digitalización y modernización de las FAMET. Su desarrollo permitiría alcanzar un planeamiento más rápido, preciso y seguro, alineado con los objetivos del Ejército de Tierra en el marco del programa “Ejército 2035” y con la tendencia internacional hacia sistemas de apoyo a la decisión más autónomos, interoperables y orientados al aumento de la eficacia operativa.
Tipo de Trabajo Académico: Trabajo Fin de Grado
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