Aurora Flight Sciences, una società Boeing, ha dimostrato con successo la sua tecnologia Fast Adaptation and Learning for Control Online (FALCON), un sistema di controllo abilitato dall’intelligenza artificiale, progettato per mantenere operazioni marittime sicure in condizioni ambientali difficili e in caso di guasti al sistema.
Sviluppato nell’ambito del programma Learning Introspective Control (LINC) della Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), FALCON è stato creato in collaborazione con il MIT Aerospace Controls Laboratory e il MIT Marine Autonomy Laboratory. L’architettura basata sull’apprendimento automatico consente ai veicoli terrestri, marittimi e aerei di adattare le loro leggi di controllo in tempo reale, operando come assistente di un operatore umano o come metodo primario di controllo del veicolo.
Una dimostrazione condotta alla fine del 2025 ha utilizzato navi di superficie senza equipaggio (USV) per simulare uno scenario di rifornimento in mare. Durante l’esercitazione, un USV di 1,5 metri di lunghezza è stato accoppiato con un’imbarcazione di 5 metri di lunghezza per mantenere una posizione relativa costante, un compito complicato dai pericoli introdotti come il carico del vento, il guasto dei propulsori e gli effetti Venturi simulati. Il team ha misurato il successo in base alla percentuale di tempo in cui l’imbarcazione è rimasta all’interno di una “zona sicura” definita e al tempo necessario per recuperare dai pericoli indotti.
I risultati hanno indicato un chiaro divario di prestazioni tra le operazioni manuali e quelle potenziate dall’AI. Senza l’assistenza dell’AI, un operatore umano ha mantenuto l’imbarcazione all’interno della zona di sicurezza per il 63% del tempo. Questa percentuale è salita all’82% in modalità assistita dall’AI, dove il sistema compensa i pericoli mentre l’uomo mantiene il controllo. In modalità AI-guidata, dove l’operatore imposta parametri come la velocità e la posizione che l’AI deve eseguire, l’imbarcazione è rimasta nella zona di sicurezza per il 94% del tempo.
Le metriche di recupero hanno evidenziato ulteriormente l’efficienza del sistema FALCON. Quando sono stati introdotti dei pericoli, il tempo necessario per riprendere il controllo e tornare alla zona sicura è stato ridotto in media del 61% con il controllo guidato dall’AI rispetto al funzionamento manuale. Il team di sviluppo sta attualmente perfezionando questi algoritmi in vista di una dimostrazione di follow-up prevista per l’estate del 2026.
