Universidad de Castilla-La Mancha
 
Escuela Superior de Ingeniería Informática

 

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Máster Universitario en Ingeniería Informática


TRABAJOS FIN DE MÁSTER
curso: 2021-22

Procesado de lenguaje natural en cabina de aeronave para tecnologías HMI 4.0


Descripcion y Objetivos

El presente TFM tiene como objetivo analizar la posible interacción hombre-máquina en la cabina de la aeronave con los equipos instalados en cabina. De modo que en caso de fallo de un interruptor/selector exista la posibilidad de comandarlos mediante voz humana como ya se hace actualmente en automoción en algunos modelos de vehículos.

Este estudio tiene un alcance adecuado al esfuerzo requerido para la presentación de un TFM pudiendo más adelante ser extendido y desarrollado en estudios de investigación a nivel de Doctorado.

El alcance hará uso de tecnologías NLP (Natural Language Processing) para el reconocimiento de voz teniendo en cuenta las características extremamente hostiles de la cabina de la aeronave para la transmisión de audio por lo que el procesamiento digital de la señal y su posterior reconocimiento son una tarea compleja, se utilizará para ello un grupo reducido de comandos de voz y como demostrador se hará uso de los mensajes utilizados en la IA de Microsoft Flight Simulator 2020.

Se establecerán contactos con Industria y Organizaciones Gubernamentales que tengan interés en el objetivo del TFM aprovechando la sinergia Universidad-Empresa-Fuerzas Armadas que caracteriza al marco de la ciudad de Albacete como se evidenció en el AeroEND celebrado en 2021 entre la Universidad de Castilla La Mancha y la Maestranza Aérea de Albacete.

Este TFM forma parte de un grupo de trabajos enfocados a la mejora de las condiciones HMI (Human Machine Interface) para los pilotos de aeronaves de caza y que en el futuro podría servir de base para nuevos desarrollos/colaboraciones con la Industria de Defensa nacional.

 


Metodología y Competencias

  • Estudio de Documentación relativa a Acústica. En particular, de la aplicación de las últimas tecnologías en Acústica para su utilización en interfaces de cabina.
  • Estudio de Documentación relativa a NLP. En particular, de la aplicación de las últimas tecnologías en interfaz de cabina para NLP.
  • Estudio de Documentación relativa a Procesado de Señal. Procesado Digital de Señal, transformadas de Fourier, etc., para reconocimiento de ruido y señales de diferentes tipos.
  • Estudio de normativa aplicable a la utilización de medios inalámbricos y consideraciones de Software y Hardware para la certificación de Aviónica en un entorno de cabina y sistemas embarcados. En concreto, análisis de la MIL-STD-461: “Military Standard: Electromagnetic Interference Characteristics Requirements For Equipment”, de la DO-254: “Design Assurance Guidance for Airborne Electronic Hardware” y de la DO-178C: “Software Considerations in Airborne Systems and Equipment Certification”.
  • Diseño de software y hardware basado en modelos con Matlab/Simulink. Estudio a nivel avanzado que permita que el software/hardware que se vaya a realizar modelado en Matlab/Simulink pueda cumplir con DO-178C para equipos con DAL-D según ARP4754 en entornos de cabina.
  • Familiarización con C y Python. Se realizará un estudio de dichas tecnologías para su uso en el software a desarrollar.
  • Implementación del demostrador. Se desarrollará el software utilizando los paquetes de IA relevantes para NLP mediante Python y/o Matlab/Simulink.
  • Pruebas. Se realizarán las pruebas que demuestren el funcionamiento del demostrador y su potencial integración con el resto de HW y SW que forme parte del HMI objeto del proyecto global antes descrito.

En cuanto a las competencias específicas del MUii que se tratarán en este TFM, son las siguientes:

  • CE1 - Capacidad para la integración de tecnologías, aplicaciones, servicios y sistemas propios de la Ingeniería Informática, con carácter generalista, y en contextos más amplios y multidisciplinares.
  • CE6 - Capacidad para asegurar, gestionar, auditar y certificar la calidad de los desarrollos, procesos, sistemas, servicios, aplicaciones y productos informáticos.
  • CE7 - Capacidad para diseñar, desarrollar, gestionar y evaluar mecanismos de certificación y garantía de seguridad en el tratamiento y acceso a la información en un sistema de procesamiento local o distribuido.
  • CE8 - Capacidad para analizar las necesidades de información que se plantean en un entorno y llevar a cabo en todas sus etapas el proceso de construcción de un sistema de información.
  • CE11 - Capacidad de diseñar y desarrollar sistemas, aplicaciones y servicios informáticos en sistemas empotrados y ubicuos.
  • CE12 - Capacidad para aplicar métodos matemáticos, estadísticos y de inteligencia artificial para modelar, diseñar y desarrollar aplicaciones, servicios, sistemas inteligentes y sistemas basados en el conocimiento.
  • CE13 - Capacidad para utilizar y desarrollar metodologías, métodos, técnicas, programas de uso específico, normas y estándares de computación gráfica.
  • CE14 - Capacidad para conceptualizar, diseñar, desarrollar y evaluar la interacción persona-ordenador de productos, sistemas, aplicaciones y servicios informáticos.
  • CE15 - Capacidad para la creación y explotación de entornos virtuales, y para la creación, gestión y distribución de contenidos multimedia.
  • CE16 - Realización, presentación y defensa, una vez obtenidos todos los créditos del plan de estudios, de un ejercicio original realizado individualmente ante un tribunal universitario, consistente en un proyecto integral de Ingeniería en Informática de naturaleza profesional en el que se sinteticen las competencias adquiridas en las enseñanzas.
 


Medios a utilizar

  • Hardware: Se usarán un PC convencional con Windows y tarjetas de entrenamiento específicas para cada tecnología, así como las tarjetas a desarrollar. El desarrollo lo realizará el alumno.
  • Software: Se usarán los IDEs y paquetes de software NLP e IA más adecuados basados en Python y/o Matlab/Simulink
 


Bibliografía

  • Formación en Coursera y Udemy sobre NLP, Procesado de Señal.
  • Deep Learning for Natural Language Processing. Jason Brownlee
  • MIL-STD-461
  • DO-254
  • DO-178C
  • ARP4754
 


Tutores


CASADO GONZÁLEZ, RAFAEL
BERMÚDEZ MARÍN, AURELIO
 

Alumno


NAVARRETE LARIVE, VICTORIA GABRIELA

 

 

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