Big Data, aéronautique, graphes de connaissance, données hétérogènes, IoT, ontologies
L'intégration de l'intelligence artificielle dans le secteur aéronautique offre des opportunités considérables pour transformer la gestion du trafic aérien et anticiper les congestions. Face à la croissance continue du trafic global, l'optimisation des flux aériens devient cruciale pour améliorer l'efficacité, la sécurité et la durabilité des opérations. Les avancées en IA permettent d'analyser de vastes volumes de données en temps réel, offrant ainsi des solutions pour prédire et atténuer les embouteillages aériens potentiels. Cependant, la mise en œuvre de ces technologies pose des défis en termes de réglementation, de sécurité des données et
Les travaux visent à modéliser le trafic aérien en utilisant des graphes de connaissances avancés pour une intégration efficace des données provenant de diverses sources, telles que la météo, les horaires de vol et le contrôle du trafic aérien. En exploitant ces informations, l'objectif est d'appliquer des modèles de machine learning pour anticiper les congestions de trafic et les retards, en s'appuyant à la fois sur des données historiques et des variables en temps réel.
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