Cristina Leon Vera | 05/02/2026
A inteligência artificial começa a ter aplicações reais na aviação, mas sua implementação exige passos firmes e garantias sólidas. A EASA explica, nesta entrevista, quais tecnologias estão maduras, quais riscos são mitigados e como o setor se prepara para o futuro.
A Agência da União Europeia para a Segurança da Aviação (EASA) trabalha há anos para que a inteligência artificial seja incorporada à aviação de forma segura, regulamentada e responsável. Nesta entrevista, a Agência revisa o estado atual da IA no setor, seus benefícios para a segurança operacional, os novos riscos associados e o roteiro que orientará sua evolução nas próximas décadas.
Atualmente, quais são as aplicações de inteligência artificial mais maduras, ou mais próximas de uma implementação operacional, na indústria da aviação?
As aplicações de IA mais avançadas em matéria de segurança aérea baseiam-se, principalmente, nas melhorias de desempenho que o Deep Learning trouxe para a visão computacional e o processamento de linguagem natural. Por exemplo:
- Visão computacional: sistemas de apoio baseados em câmeras para que pilotos da aviação geral detectem tráfego não cooperativo.
- Processamento da linguagem natural: identificação de mal-entendidos nas comunicações entre pilotos e o controle de tráfego aéreo.
A IA e o aprendizado de máquina também podem ser muito úteis para a modelagem substitutiva, isto é, o uso de um modelo aproximado mais rápido que imita uma simulação muito mais complexa e demorada. Por exemplo, um modelo substituto pode melhorar o desempenho dos sistemas de alerta em casos de ultrapassagem de pista de decolagem ou pouso, pois estima rapidamente o risco para novas condições de voo sem a necessidade de uma simulação completa e custosa.
Quais riscos tradicionais da aviação o senhor acredita que poderiam ser reduzidos graças à IA? Pode compartilhar exemplos em que já se observe uma mitigação real?
A IA tem o potencial de oferecer benefícios evidentes em termos de segurança em muitas aplicações. Como mencionado anteriormente, os sistemas de detecção de tráfego que podem mitigar o risco de colisão no ar e os sistemas de alerta para possíveis saídas de pista são dois riscos-chave identificados no Plano Europeu de Segurança Aérea 2026.
Outro risco muito importante é a colisão em pista. Sistemas baseados em IA que utilizam câmeras de alta resolução a bordo das aeronaves e em solo podem detectar a incursão de veículos ou aeronaves não autorizados em uma pista, ajudando a prevenir desastres como o ocorrido no aeroporto de Haneda, no Japão, em janeiro de 2024.
Por outro lado, o uso da IA também gerará novos riscos operacionais, regulatórios ou de cibersegurança. No médio prazo, quais são os que mais preocupam a EASA e como poderiam ser mitigados?
O Roteiro 2.0 da EASA sobre IA foi elaborado especificamente para identificar e abordar todos os riscos emergentes que a tecnologia de IA apresenta em aplicações relacionadas à segurança.
- O risco mais evidente é que os modelos de inteligência artificial frequentemente não funcionam bem o suficiente. Para enfrentar essa questão, a EASA colaborou com parceiros do setor para estudar casos de uso concretos e adicionar os objetivos de “garantia da IA” e “mitigação dos riscos da IA” aos processos existentes de avaliação de segurança e garantia do desenvolvimento.
- Outra questão é a falta de transparência nas aplicações de IA e o surgimento de novas formas de interação com elas. Isso significa que os requisitos relacionados aos fatores humanos precisam ser ampliados com exigências específicas de explicabilidade da IA, garantindo que o comportamento do sistema continue claro para os usuários.
Como mencionado, a IA também introduz riscos adicionais de cibersegurança, como ataques de Data Poisoning, que devem ser considerados nas diretrizes atuais de segurança da informação.
Um dos grandes desafios é contar com dados confiáveis e compartilhados em um ambiente seguro. Como avalia o nível de preparação para trabalhar com padrões abertos e garantir a qualidade, rastreabilidade e proteção dos dados necessários para a IA?
A governança de dados é uma questão crucial para a IA e o aprendizado de máquina. Para evitar prescrever fontes de dados ou métodos de coleta específicos, a orientação sobre “gestão de dados” do documento conceitual da EASA sobre IA concentra-se na definição de um domínio de projeto operacional e de um conjunto de requisitos de qualidade dos dados que os conjuntos de dados coletados devem cumprir; em seguida, as atividades de verificação baseiam-se nesses requisitos para garantir a qualidade necessária ao cumprimento dos objetivos de segurança.
Que compromissos ou iniciativas a EASA colocou em prática para garantir que a aviação civil possa aproveitar plenamente o potencial da inteligência artificial, mantendo os mais altos padrões de segurança operacional e proteção ambiental?
Em fevereiro de 2020, a EASA publicou um primeiro roteiro sobre IA para acompanhar a implantação segura da inteligência artificial na aviação. Isso marcou o início de uma fase exploratória que permitiu investigar casos de uso concretos na indústria por meio de contratos de parceria para inovação (IPC) e projetos de pesquisa. O roteiro foi atualizado em 2023 para a versão 2.0, a fim de incorporar os avanços tecnológicos mais recentes, como a IA baseada em lógica e conhecimento, bem como a IA híbrida, na qual se enquadram os já conhecidos grandes modelos de linguagem.
Após essa fase inicial de exploração, o roteiro da EASA sobre IA entrou em sua fase de consolidação no início de 2024. Essa segunda fase concentra-se na elaboração de normas para a IA de nível 1 (assistência aos seres humanos) e de nível 2 (colaboração entre seres humanos e IA), ao mesmo tempo em que continua explorando a IA de nível 3 (automação avançada). Esse trabalho é orientado pelo documento conceitual da EASA sobre IA, edição 02, que reflete as conclusões do programa até o momento, com base nas parcerias industriais e nos projetos de pesquisa.
Olhando dez a quinze anos à frente, que avanços considera mais transformadores em relação à IA? Quais marcos definirão essa evolução?
Nos próximos dez anos, o roteiro da EASA sobre IA identifica como desafio-chave o avanço para níveis mais elevados de automação, seja na colaboração entre humanos e IA (IA de nível 2B) ou na automação avançada protegida (IA de nível 3A). No aspecto tecnológico, a certificação de plataformas de hardware complexas para aceleração de IA e a integração de grandes modelos comerciais (inclusive de código aberto) representarão desafios adicionais.
Pensando no futuro, dentro de 15 anos e além, será necessário enfrentar algumas limitações em uma terceira fase do roteiro da EASA sobre IA:
- As capacidades de aprendizado online ainda não são certificáveis e exigiriam uma adaptação do marco de certificação.
- Além disso, a transição da “automação avançada” para a “autonomia” real, se considerada apropriada, exigirá uma estratégia de mitigação de riscos completamente nova.
