Desarrollo de una herramienta basada en inteligencia artificial para la estimación del nivel de capacidad de respuesta de controladores de tránsito aéreo (ATC)

Abstract

Este estudio se centró en el desarrollo e implementación de una herramienta basada en inteligencia artificial (IA) orientada a estimar el nivel de capacidad de respuesta cognitiva en los controladores de tránsito aéreo (ATC) en Chile. La necesidad de esta investigación surgió a partir de la creciente complejidad en la gestión del tránsito aéreo, donde los controladores deben operar en entornos de alta presión, tomar decisiones críticas de forma continua y enfrentar jornadas prolongadas, muchas veces superiores a los estándares internacionales (Mei-Lien Chena et al., 2019). A pesar de que en Chile se cuenta con un Sistema de Gestión del Riesgo por Fatiga (FRMS), este se enfoca exclusivamente en aspectos relacionados al tiempo de servicio y descanso, sin contemplar evaluaciones anteriores ni en tiempo real del estado cognitivo o emocional del ATC. Frente a este desafío, la investigación propuso una herramienta que considera datos operacionales y personales del controlador para estimar su estado cognitivo de manera continua y representarlo mediante una interfaz tipo “batería cognitiva”. Este desarrollo se basa en fundamentos teóricos como la Teoría de la Carga Cognitiva (Sweller, 1988), que explican cómo se sobrecarga la memoria de trabajo en tareas exigentes. Para la construcción del modelo se definieron variables clave como(...).

This study focuses on the development and implementation of a tool based on artificial intelligence (AI) oriented to estimate the level of cognitive responsiveness in air traffic controllers (ATC) in Chile. The need for this research arises from the increasing complexity of air traffic management, where controllers must operate in high-pressure environments, make critical decisions continuously and face long hours, often exceeding international standards. Although Chile has a Fatigue Risk Management System (FRMS), it focuses exclusively on aspects related to duty and rest time, without considering previous or real time evaluations of the ATC's cognitive or emotional state. Faced with this challenge, the research proposes a tool that considers operational and personal data of the controller to estimate his cognitive state continuously and represent it through a “cognitive battery” type interface. This development is based on theoretical foundations such as Cognitive Load Theory (Sweller, 1988) and Multiple Resource Theory (Wickens, 2002), which explain how working memory is overloaded in demanding tasks. For the construction of the model, key variables were defined such as(...).