A Aurora Flight Sciences, uma empresa da Boeing, demonstrou com êxito a sua tecnologia Fast Adaptation and Learning for Control Online (FALCON), um sistema de controlo com base em IA concebido para manter operações marítimas seguras em condições ambientais difíceis e falhas do sistema.
Desenvolvido no âmbito do programa Learning Introspective Control (LINC) da Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA), o FALCON foi criado em colaboração com o Laboratório de Controlo Aeroespacial do MIT e o Laboratório de Autonomia Marinha do MIT. A arquitetura baseada na aprendizagem automática permite que os veículos terrestres, marítimos e aéreos adaptem as suas leis de controlo em tempo real, funcionando como assistente de um operador humano ou como método principal de controlo do veículo.
Uma demonstração realizada no final de 2025 utilizou navios de superfície não rebocados (USVs) para simular um cenário de reabastecimento em curso. Durante o exercício, um USV de 1,5 metros de comprimento foi emparelhado com uma embarcação de 5 metros de comprimento para manter uma posição relativa consistente, uma tarefa complicada por riscos introduzidos, tais como carga de vento, falha do propulsor e efeitos Venturi simulados. A equipa mediu o sucesso com base na percentagem de tempo que a embarcação permaneceu dentro de uma “zona segura” definida e no tempo necessário para recuperar dos perigos induzidos.
Os resultados indicaram uma clara diferença de desempenho entre as operações manuais e as operações com recurso à IA. Sem a assistência da IA, um operador humano manteve a embarcação dentro da zona de segurança 63% do tempo. Este valor subiu para 82% no modo assistido por IA, em que o sistema compensa os perigos enquanto o operador humano mantém o controlo. No modo guiado por IA, em que o operador define parâmetros como a velocidade e a posição para a IA executar, a embarcação manteve-se na zona de segurança 94% do tempo.
As métricas de recuperação destacaram ainda mais a eficiência do sistema FALCON. Quando foram introduzidos perigos, o tempo necessário para recuperar o controlo e regressar à zona de segurança foi reduzido em média 61% sob o controlo guiado por IA, em comparação com a operação manual. A equipa de desenvolvimento está atualmente a aperfeiçoar estes algoritmos em antecipação de uma demonstração de seguimento prevista para o verão de 2026.
