[es] En los últimos años, se han llevado a cabo varios proyectos de investigación importantes en el marco de las iniciativas de Single European Sky Air Traffic Management (ATM) Research y Next Generation Air Transportation System, que abordan la automatización en ATM. Esas iniciativas han previsto la automatización como un proceso impulsado por el rendimiento global de ATM, centrado en los objetivos y limitaciones del sistema. En un ámbito más amplio, los objetivos se definen como una disposición de la separación requerida entre las aeronaves para alcanzar los niveles de seguridad objetivo, mientras que la competitividad del tráfico se mantiene mediante un sistema eficiente, respetuoso con el medio ambiente y socialmente valioso. Una mayor densidad operativa junto con la falta de capacidad de control de tráfico aéreo (ATC), al manejar una mayor complejidad de tráfico, impone esencialmente una disposición de separación que se implementará como cooperativa y distribuida, incorporando también a los usuarios del espacio aéreo (AU). En este contexto, es necesario pasar de un modelo de intervención táctica puramente centralizado a una planificación estratégica más eficiente y operaciones tácticas proactivas, que supongan cambios significativos en los roles y responsabilidades de todas las partes interesadas. Eso anticipa una integración operacionalmente fluida de los mecanismos y procedimientos de la red de seguridad de tal manera que cualquier par de aeronaves involucradas en un conflicto, junto con la aeronave de tráfico circundante, se comporten como un sistema de tráfico aéreo estable, eficiente y libre de conflictos. El trabajo de investigación en esta tesis elabora un nuevo marco de red de seguridad que se basa en el concepto de ecosistemas aéreos para transformar los objetivos no coordinados entre la gestión de la separación a nivel táctico y la prevención de colisiones en el nivel operacional, en una cooperativa y eficiente, libre de conflictos sistema. Los ecosistemas aéreos se pueden entender como un paradigma de los complejos sistemas adaptativos, en los que las trayectorias de los aviones cambian y evolucionan con el tiempo debido a las interacciones entre las aeronaves involucradas y su entorno en constante cambio. La tesis comprende pocos resultados analíticos utilizados por medio de métodos cuantitativos para la identificación de las interdependencias espaciotemporales y el cálculo de las soluciones totales del nivel del ecosistema y el punto muerto dentro del tiempo del ecosistema disponible. Los métodos analíticos están más orientados a las aplicaciones que a la teoría, desarrollados con un enfoque de modelado discreto y cuantitativo, y personalizados según las demandas actuales de tráfico y el entorno operativo. Como resultado, el marco del ecosistema tiene la capacidad de seguir explorando la capacidad de resolución potencial en un espacio de búsqueda de las soluciones del sistema. Una tasa decreciente de los recursos del ecosistema disponibles y un tiempo transcurrido describen un camino potencial en una determinación explícita de la dinámica de resolución, lo que significa que cada momento perdido al hacer un acuerdo de resolución podría repercutir en un menor número de maniobras libres de conflicto, pero también mantenerlos o aumentarlos en algunas circunstancias. El enfoque ha demostrado la importancia de proporcionar la capacidad de tiempo para un conjunto de ciertas maniobras a nivel operacional, cuando la gravedad de la situación de conflicto ocurre muy rápidamente. Con un incremento causal en una serie de aeronaves de ecosistema y diversas geometrías de trayectoria, la estructura de las interdependencias espaciotemporales se hace más grande, lo que puede producir una menor capacidad de resolución y un tiempo de toma de decisiones más corto. La metodología de modelado se puede implementar como herramienta de apoyo a la decisión tanto en el aire como en tierra. La investigación de seguimiento se formalizará multidireccionalmente a través del avance conceptual de las regiones de resolución, la integración de los modelos de performance de la aeronave, el desarrollo de un modelo de aprendizaje automático para la complejidad del tránsito circundante y la implementación de ecosistemas cooperativos y competitivos para vehículos aéreos no tripulados.

[en] In recent years, several important research projects under the Single European Sky Air Traffic Management (ATM) Research and the Next Generation Air Transportation System initiatives, addressing the automation in ATM have been conducted. Those initiatives have envisaged the automation as a process driven by the overall ATM performance, focused on the system objectives and limitations. In a broader scope, the objectives are defined as a provision of the required separation between aircraft to meet the safety target levels, while the traffic competitiveness is maintained by means of an efficient system, environmentally friendly and socially valuable. An increased operational density together with a lack of the air traffic control (ATC) capacity, in handling a higher traffic complexity, essentially imposes a separation provision to be implemented as cooperative and distributed, engaging also the airspace users (AUs). In this context, it is necessary to shift from a purely centralized tactical intervention model towards a more efficient strategic planning and proactive tactical operations, which assume significant changes of the roles and responsibilities of all involved stakeholders. That anticipates an operationally seamless integration of the safety net mechanisms and procedures in such a way that any pair of aircraft involved in a conflict, together with the surrounding traffic aircraft, behave as a stable and efficient, conflict-free air traffic system. The research work in this thesis elaborates a novel safety net framework relying on the concept of aerial ecosystems to transform the non-coordinated targets between separation management at the tactical level and collision avoidance at the operational level, into a cooperative and efficient, conflict-free system. The aerial ecosystems can be understood as a paradigm of the complex adaptive systems, in which aircraft trajectories change and evolve over time because of interactions among involved aircraft and its ever-changing environment. The thesis comprises few analytical outcomes utilized by the means of quantitative methods for identification of the spatiotemporal interdependencies and computation of the total ecosystem-level solutions and deadlock within available ecosystem time. The analytical methods are applications-oriented rather than a theory-based, developed with a quantitative and discrete modelling approach, and customized to the current traffic demands and the operational environment. As a result, the ecosystem framework has an ability to further explore the potential resolution capacity in a search space of the system solutions. A decreasing rate of the available ecosystem resources and an elapsed time describe a potential path in an explicit determination of the resolution dynamics, meaning that each missed moment in making a resolution agreement might reprobate in a less number of the conflict-free maneuvers, but also maintain or increase them in some circumstances. The approach has shown a significance in providing the time capacity for a set of certain maneuvers at the operational level, when a severity of the conflict situation occurs very rapidly. With a causal increment in a number of ecosystem aircraft and diverse trajectory geometries, the structure of spatiotemporal interdependencies becomes larger which can produce less resolution capacity and a shorter decision-making time. The modeling methodology can be deployed as both the airborne and ground-based decision support tool. Follow-up research will be multi-directionally formalized throughout conceptual advancement of the resolution regions, integration of the aircraft performance models, development of a machine learning model for the surrounding traffic complexity, and implementation of the cooperative and competitive ecosystems for unmanned aerial vehicles.