[ca] La Gestió del Trànsit Aeri (ATM) es defineix formalment com la gestió dinàmica i integrada del trànsit i l'espai aeri de forma segura, econòmica i eficient, mitjançant la disposició d'infraestructures i serveis integrats en col·laboració amb totes les parts i involucrant-hi funcionalitats del costat aire i del costat terra. Es tracta d'un sistema socio-tècnic complex estructurat en diferents nivells i subsistemes interrelacionats. El rendiment a cada nivell es mesura a través de diverses àrees clau de rendiment (KPA), d'entre les quals, algunes de les més importants són la seguretat, la capacitat, la rendibilitat i l'impacte ambiental. Tot i que formen part de la mateixa estructura ATM, cadascun dels nivells té diferents objectius que a la pràctica competeixen entre si, per maximitzar les seves pròpies metes. S'espera un escenari similar per als sistemes aeris no tripulats (UAS), on el desenvolupament de diferents sistemes de gestió de trànsit d'UAS obeeixen a un enfocament semblant al d'ATM. En aquesta tesi, concebem la complexitat del trànsit aeri com el marc de referència per tenir una comprensió única i compartida entre els actors que prenen decisions als diferents nivells del sistema ATM. D'altra banda, també hem treballat en la Detecció i Resolució de Conflictes (CD&R) automatitzada per investigar com l'Aprenentatge per Reforç de Múltiples Agents (MARL) pot facilitar avançar cap als sistemes autònoms de gestió de trànsit ATM i UAS. Per abordar tots dos objectius, primer definim la complexitat del trànsit aeri de manera que proporcioni eficientment una informació elaborada als diferents actors interessats. Com a primer pas, proporcionem una definició genèrica de les interdependències entre parells d'aeronaus, que es basa en la distància en temps discretitzats i s'adapta al cas d'ús i context. Hem utilitzat la teoria de grafs per modelar el trànsit aeri com un gràfic dinàmic i definim quatre indicadors de complexitat que combinen diferent informació topològica i la severitat de les interdependències per donar una evolució detallada i peculiar de la complexitat del trànsit en un espai aeri determinat. Aquests indicadors han estat ampliats per introduir el concepte de complexitat d'aeronau, a través del qual s'identifiquen àrees espai-temporals complexes en un espai aeri determinat. A més, s'ha investigat l'efectivitat d'aquests indicadors de complexitat al domini dels UAS, per mostrar com la mateixa definició de complexitat del trànsit aeri es pot utilitzar en diferents dominis. Centrant-nos en CD&R, abordem aquest problema a través de MARL, que és un paradigma d'aprenentatge automàtic (ML) on múltiples agents interactuen amb l'entorn i entre ells mateixos per maximitzar alguna noció de recompensa acumulada. Primer ampliem el treball existent en proposar un model que no sols resol conflictes, sinó que també mostra que és possible considerar diversos factors que afecten l'eficiència i l'impacte ambiental. Aquest enfocament és reforçat per l'ús de Graph Neural Networks (GNN), que faciliten la cooperació i la comunicació. Mostrem que a través de la cooperació és possible que els agents autònoms aprenguin estratègies de resolució que són semblants a les estratègies conegudes pels controladors humans. Aquests resultats no havien estat reportats a la literatura de GNN. Si bé aquests dos objectius poden semblar separats, en aquesta tesi argumentem que un sistema unificat de gestió de la complexitat del trànsit aeri amb aplicacions de la IA pot contribuir a avançar més en els sistemes autònoms al sector aeronàutic. Aquesta tesi conclou amb una visió de la IA a l'aviació que considera significatiu l'humà en el llaç de control i l'alineació de valors com a essència de les línies de recerca futura.

[en] Air Traffic Management (ATM) is formally defined as the dynamic, integrated management of air traffic and airspace safely, economically and efficiently, through the provision of facilities and seamless services in collaboration with all parties and involving airborne and ground-based functions. This implies a complex socio-technical system with several layers and sub-systems. The performance of these layers is measured through various Key Performance Areas (KPAs), of which some of the most important are safety, capacity, cost-efficiency and the environmental impact. Although part of ATM structure, each of the layers have different objectives which in practice compete to maximize their own goals. A similar situation can be expected for Unmanned Aerial Systems (UAS), where the development of different UAS traffic management systems is being guided with a similar approach to that of ATM. In this thesis, we envision air traffic complexity to be the framework through which a common understanding among stakeholders making decisions at the different ATM layers is enhanced. Furthermore, we focus on automated Conflict Detection and Resolution (CD&R) to investigate how Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) can facilitate the progress to autonomous ATM and UAS traffic management systems. To achieve these goals, we first define air traffic complexity in such a way that provides elaborate information efficiently to different stakeholders. As an initial step, we provide a generic definition of pairwise interdependencies between aircraft, which is based on the distance at a time step and is adaptive to the use-case and context. We use graph theory to model air traffic as a dynamic graph and define four complexity indicators that combine different topological information and the severity of the interdependencies to give a detailed and nuanced evolution of traffic complexity in a certain airspace. These indicators are extended to introduce the concept of single aircraft complexity, through which complex spatio-temporal areas in a given airspace are identified. Moreover, we investigate the effectiveness of these complexity indicators in the domain of UAS, to show how the same definition of air traffic complexity can be used in different domains. Focusing on CD&R, we approach this problem through MARL, which is a paradigm of Machine Learning (ML) where multiple agents interact with an environment and themselves to maximize some notion of accumulated reward. We first extend existing work by proposing a model that not only solves conflicts but also show that it is possible to consider several other factors that affect efficiency and the environmental impact. This approach is further enhanced by the use of Graph Neural Networks (GNNs), which facilitate cooperation and communication. We show that through cooperation it is possible for autonomous agents to learn resolution strategies that are similar to known strategies by human controllers, which existing work using GNNs has not been able to achieve. While these two goals might seem separate, in this thesis we argue that a unified air traffic complexity management system with the application of AI can move aviation further to its quest for autonomy. This thesis is concluded with a vision for AI in aviation that considers meaningful human control and value alignment as the most imperative directions for future research.