El avance tecnológico en la aviación ha transformado radicalmente la relación entre el piloto y la aeronave, especialmente con la incorporación de sistemas informáticos a bordo, que van mucho más allá de la simple combinación de hardware y software. Un ordenador, en su definición básica, es un sistema programable capaz de recibir datos, procesarlos y generar una salida. Sin embargo, en el contexto aeronáutico moderno, el impacto de estos sistemas es mucho más profundo y complejo que una simple interacción máquina-operador.

Tomemos como ejemplo el sistema fly-by-wire (FBW), una tecnología que reemplaza los controles mecánicos convencionales por señales electrónicas procesadas por ordenadores que interpretan las acciones del piloto y controlan superficies de vuelo o motores según programas específicos. Este sistema fue concebido para optimizar la interacción entre piloto y aeronave, pero su introducción ha cambiado fundamentalmente esa relación. Por ejemplo, un accidente ocurrido en 2009 en una aeronave nueva equipada con frenos brake-by-wire muestra cómo una respuesta inesperada del sistema informático puede resultar en una situación crítica, pese a seguir los procedimientos establecidos.

En dicho accidente, un problema aparentemente menor—la sobrepasación del rango de los sensores de presión en los pedales de freno—causó que el sistema desactivara momentáneamente los frenos, debido a una interpretación errónea de los datos como inválidos. Esto no es un fallo mecánico típico, sino un efecto directo de la interacción entre hardware, software y la interpretación digital de las señales. La investigación reveló que el software fue programado para aceptar valores de pedal entre 0 y 100%, pero lecturas fuera de ese rango eran consideradas no fiables, lo que condujo a una liberación inadvertida de los frenos. Como consecuencia, se llevaron a cabo múltiples correcciones, desde la mejora del software hasta modificaciones físicas en los pedales, demostrando la complejidad de estos sistemas y la importancia de una integración sólida entre sus componentes.

Este ejemplo evidencia las limitaciones del modelo tradicional SHELL (Software, Hardware, Environment, Liveware, Liveware), desarrollado en la década de 1970 para analizar factores humanos en aviación, que separa estrictamente los componentes y no contempla la creciente presencia y protagonismo de los sistemas informáticos integrados. Para enfrentar este desafío, se propone el modelo C-SHELL, que añade un bloque específico denominado “computerware” para representar todos los sistemas computarizados a bordo que procesan entradas de múltiples sensores y comandos humanos para modificar el comportamiento de la aeronave.

Este bloque “computerware” no solo abarca los componentes físicos (hardware) y el software, sino que también representa una nueva dimensión en la interacción humano-máquina, pues puede funcionar como intermediario entre diferentes miembros de la tripulación, quienes a menudo desconocen o no perciben las entradas realizadas por sus compañeros. La disposición del modelo en forma cúbica refleja esta interconexión y complejidad, permitiendo analizar no solo las relaciones directas sino también las indirectas entre piloto, sistemas informáticos y la aeronave.

Además, los sistemas a bordo reciben información de múltiples sensores que monitorean parámetros ambientales y de estado de la aeronave: velocidad aérea, altitud, ángulo de ataque, posición geográfica mediante GPS, entre otros. Esta recopilación y procesamiento constante de datos exige que pilotos y técnicos entiendan no solo la tecnología sino también sus implicaciones operativas y las posibles fallas emergentes por la interacción entre software y hardware.

Es crucial que el lector comprenda que la transformación digital en la aviación no es un mero cambio tecnológico, sino una revolución en la manera en que se configura la responsabilidad, la toma de decisiones y la gestión del riesgo. La complejidad de los sistemas informáticos implica que las fallas no siempre serán evidentes o atribuibles a un componente físico; muchas veces serán resultado de interacciones sutiles y dinámicas entre los elementos humanos, tecnológicos y ambientales. Esta realidad demanda un enfoque multidimensional en la formación de pilotos, mantenimiento y diseño de sistemas, orientado a comprender y gestionar estas nuevas dinámicas.

La integración de los sistemas informáticos en la aviación modifica también la carga mental del piloto, alterando su representación mental de la tarea y su percepción del control. La automatización puede mejorar la seguridad y eficiencia, pero también introduce riesgos asociados a la complacencia, la pérdida de habilidades manuales y la dificultad para detectar errores en sistemas complejos. Comprender este equilibrio es fundamental para un manejo adecuado de la aviación en la era digital.

¿Cómo influye el aprendizaje profundo en el desarrollo de aeronaves adaptativas?

El desarrollo de aeronaves adaptativas ha abierto nuevas fronteras en la aviación, especialmente al integrar el aprendizaje profundo a través de redes neuronales convolucionales (CNN, por sus siglas en inglés). Un aspecto crucial en este proceso es la adaptación del diseño de la arquitectura de la CNN a las especificidades de los datos adquiridos por los sensores y los objetivos generales del sistema adaptativo. Esta arquitectura típicamente incorpora capas convolucionales para la extracción de características, capas de agrupamiento para la reducción de la dimensionalidad y capas completamente conectadas para la toma de decisiones.

Una vez diseñada la arquitectura, el siguiente paso es la creación de un conjunto de datos exhaustivo que incluya ejemplos etiquetados de diversas condiciones estructurales y las respuestas adaptativas correspondientes. Mediante un proceso iterativo de retropropagación y algoritmos de optimización, la CNN aprende las complejas relaciones entre los datos de entrada y las adaptaciones estructurales deseadas. Después de entrenar de manera efectiva la CNN, el siguiente paso es su integración con el sistema de control de la aeronave. Este proceso de integración es fundamental, ya que aquí se desarrollan los algoritmos encargados de interpretar las salidas de la CNN y generar señales de control que gobernarán el comportamiento de los componentes adaptativos.

Estos componentes, que pueden incluir superficies de cambio de forma o superficies de control, son luego equipados con actuadores capaces de traducir las señales de control en ajustes tangibles en tiempo real. La eficacia de esta integración depende de la capacidad de respuesta y la precisión de dichos actuadores. Después de la integración, la aeronave adaptativa se somete a rigurosas pruebas y validaciones en entornos controlados. Esto implica someter a la aeronave a una variedad de escenarios simulados que abarcan diversas condiciones de vuelo, cargas estructurales y posibles escenarios de daños. El objetivo es evaluar el rendimiento y la fiabilidad del sistema adaptativo en circunstancias variables. A lo largo de esta fase de pruebas, se realizan ajustes y se afinan tanto la CNN como los algoritmos de control para mejorar la eficiencia, la capacidad de respuesta y la efectividad general.

El proceso de optimización continua es esencial para refinar el sistema adaptativo. Esto implica ajustes constantes basados en la retroalimentación obtenida durante las pruebas, asegurando que la adaptabilidad de la aeronave mejore de manera constante. Además, la optimización busca equilibrar la eficiencia con la fiabilidad, con el objetivo final de lograr un rendimiento óptimo en condiciones operativas reales. Conforme avanza el desarrollo, se debe prestar una atención especial a las consideraciones de seguridad y certificación. El sistema adaptativo debe cumplir con estrictas regulaciones de seguridad y normas de certificación dentro de la industria aeroespacial. Este proceso de certificación es integral para obtener la aprobación reglamentaria necesaria para el despliegue de la aeronave adaptativa en escenarios de aviación reales.

El desarrollo de aeronaves adaptativas exige una colaboración interdisciplinaria fundamental. Los ingenieros aeroespaciales aportan su experiencia en diseño de aeronaves, análisis estructural y aerodinámica, mientras que los expertos en sistemas de control contribuyen con su conocimiento en el desarrollo de algoritmos para la toma de decisiones en tiempo real. Al mismo tiempo, los especialistas en aprendizaje automático juegan un papel crucial en el diseño, entrenamiento y optimización de la CNN para procesar e interpretar los datos de los sensores de manera efectiva.

El proceso de creación de una aeronave adaptativa estructuralmente eficiente utilizando CNN implica un enfoque integral que abarca la integración de sensores, actuadores y sistemas de control sofisticados. Desde la definición de objetivos e integración de sensores hasta el entrenamiento de la CNN, integración del sistema y rigurosas pruebas, cada paso juega un papel esencial en garantizar la efectividad, seguridad y fiabilidad de la aeronave adaptativa. El ciclo continuo de optimización y el cumplimiento de los estándares de seguridad subrayan la complejidad y precisión necesarias en este esfuerzo innovador, destacando la importancia de la colaboración entre diversas disciplinas.

Uno de los aspectos fundamentales en la creación de aeronaves adaptativas es la selección juiciosa de características que capturen aspectos críticos de la salud estructural de la aeronave, su rendimiento y la interacción dinámica entre la aeronave y su entorno. Estas características son la base para los procesos de monitoreo y toma de decisiones, permitiendo que el sistema adaptativo responda de manera dinámica a las condiciones cambiantes. Un parámetro crucial en este sentido es la medición de la deformación en diversos componentes de la aeronave mediante sensores de deformación (strain gauges). Estos dispositivos proporcionan información sobre la deformación o tensión que experimenta la estructura de la aeronave, lo que permite detectar posibles problemas relacionados con la integridad estructural y la distribución de cargas.

La distribución de cargas es otro parámetro fundamental que se monitorea mediante sensores de carga o células de carga colocadas estratégicamente para medir las fuerzas que actúan sobre los diversos componentes. Comprender cómo se distribuyen las cargas en la aeronave es esencial para optimizar su rendimiento y garantizar que los elementos estructurales soporten las cargas dentro de sus capacidades asignadas. Los parámetros aerodinámicos constituyen otro conjunto vital de características, que incluyen la velocidad del aire, el ángulo de ataque y el ángulo de deslizamiento. Estos parámetros ofrecen una visión integral del comportamiento aerodinámico de la aeronave, facilitando ajustes en tiempo real según las condiciones de vuelo en evolución.

La capacidad de una aeronave adaptativa para responder de manera dinámica a los cambios en los parámetros aerodinámicos es esencial para optimizar su rendimiento y mantener su estabilidad. Los factores térmicos, como la temperatura y el estrés térmico, también son críticos para la adaptabilidad estructural. Las características relacionadas con la temperatura ofrecen información sobre el entorno térmico que la aeronave enfrenta. El estrés térmico, causado por los diferenciales de temperatura, puede afectar la integridad estructural, lo que requiere medidas adaptativas para tener en cuenta la expansión y contracción térmica.

Además, el análisis de vibraciones es esencial para detectar vibraciones anormales o frecuencias de resonancia, cruciales para identificar problemas estructurales potenciales. Los sensores de vibración ubicados estratégicamente en la aeronave capturan datos que ayudan a evaluar la salud general de la estructura y mitigar los riesgos asociados con vibraciones excesivas. Los sensores de presión también juegan un papel clave en la monitorización de cambios en la presión atmosférica, particularmente a diferentes altitudes, lo que influye directamente en la dinámica estructural de la aeronave.

Por último, el factor de carga es otro parámetro esencial, que mide la carga experimentada por la aeronave en comparación con su peso. Monitorear el factor de carga proporciona información valiosa sobre las cargas estructurales durante diversas maniobras, lo que permite que el sistema adaptativo responda de manera adecuada a las fuerzas dinámicas.

¿Cómo percibimos realmente a los demás? Una perspectiva ecológica y distribuida de la cognición social

En el centro de la psicología social ecológica se halla una idea tan simple como radical: la percepción social es directa. No es una inferencia, no es un cálculo mental oculto, no es una reconstrucción teórica interna; es una aprehensión inmediata de la intención, la emoción, la motivación y la conducta del otro en el entorno. Heider, Michotte y Asch—tres figuras fundacionales de la psicología social del siglo XX—compartían esta visión realista y directa del conocimiento social. Heider, por ejemplo, afirmaba que así como vemos y tocamos objetos en el mundo físico, también accedemos directamente a los deseos y emociones de las personas. Asch lo expresó aún con mayor intensidad: para la experiencia ingenua, estar "en contacto" con otros no es una ilusión ni una mediación cognitiva, sino una experiencia tan directa como la percepción de nuestros propios procesos mentales.

Esta posición ha sido durante décadas una minoría teórica, eclipsada por enfoques más analíticos o computacionales. Sin embargo, psicólogos ecológicos como James J. Gibson también defendieron que la psicología social debería comenzar por identificar las invariantes del estímulo que hacen posible la percepción precisa de las acciones e intenciones de los otros. ¿Cómo discernimos la amabilidad de una persona, la sinceridad de un candidato político o la coordinación de un equipo? Según Gibson, estas capacidades perceptuales son reales y deben ser explicadas desde el entorno y la información que este ofrece.

El enfoque ecológico, desde esta perspectiva, no rehúye la complejidad de los fenómenos sociales. Al contrario, la abraza. La crítica de Baron en los años ochenta sigue vigente: los métodos de laboratorio son inherentemente limitados para estudiar la cognición social, ya que restringen la generación dinámica de información entre participantes. Michael Turvey, otro teórico clave del enfoque ecológico, afirma que estudiar fenómenos sociales requiere abandonar el purismo metodológico y comprometerse con problemas reales, por caóticos que sean.

En esa línea se sitúa la cognición distribuida, una extensión metodológica y conceptual del enfoque ecológico. Esta perspectiva surgió en California en los años ochenta y noventa, en parte como respuesta a la rigidez del cognitivismo dominante, que entendía la cognición como un proceso exclusivamente cerebral. Frente a ello, los investigadores en cognición distribuida propusieron que las tareas cognitivas pueden distribuirse socialmente (entre individuos), espacialmente (a través de herramientas y artefactos) y temporalmente (en secuencias de acción que se extienden en el tiempo).

El caso paradigmático es el trabajo de Ed Hutchins sobre la navegación marítima en un portaaviones de la marina estadounidense. En este entorno, la cognición no reside en un individuo aislado, sino en un sistema compuesto por múltiples actores, herramientas y prácticas. El equipo de navegación trabaja de forma coordinada para registrar la posición del buque sobre un mapa náutico. Algunos están dentro, otros fuera; unos calculan, otros observan; todos dependen de instrumentos, rutinas y mapas heredados de siglos de práctica. Lo que emerge no es la mente individual, sino un sistema cognitivo colectivo distribuido en espacio, tiempo y estructura social.

Incluso contextos cotidianos, como una cafetería, revelan este principio. Baristas que escriben pedidos en vasos de papel o sistemas digitales que organizan las órdenes de clientes son ejemplos de cómo el entorno y los objetos materiales actúan como memoria externa y como mediadores de la acción coordinada. No se trata solo de eficiencia, sino de cómo se organiza la cognición en sistemas humanos reales.

En investigaciones más recientes, se ha desarrollado la metodología del análisis de eventos cognitivos, que se basa en datos videográficos para reconstruir detalladamente secuencias de resolución de problemas en contextos organizacionales. Esta técnica permite observar cómo se distribuye la cognición entre personas, herramientas y espacios en situaciones reales, lejos de las abstracciones del laboratorio.

Lo importante no es solo afirmar que la cognición se distribuye, sino comprender cómo esta distribución configura la percepción social. La percepción de la intención ajena, por ejemplo, no depende únicamente de la expresión facial de un individuo, sino del contexto, la historia compartida, las herramientas simbólicas en juego, el ritmo de interacción, la alineación motriz, la cultura, el espacio físico, y la estructura del entorno. La cognición social no es únicamente psicológica; es ecológica.

La implicación crucial de todo este marco es que para comprender verdaderamente la cognición social—en accidentes aéreos, en elecciones políticas, en cafeterías o en equipos médicos—debemos estudiar el sistema completo en su dinámica real. La percepción social es posible porque el entorno está estructurado de tal modo que proporciona información rica, específica y significativa, lista para ser aprehendida por organismos sensibles a ella. No es necesario construir una teoría interna del otro cuando ya estamos, desde el principio, conectados a su conducta mediante el entorno compartido.

El lector debe considerar que este enfoque exige un cambio radical de perspectiva: de la mente aislada al sistema distribuido, del laboratorio controlado al mundo real, del procesamiento simbólico a la percepción directa. Y sobre todo, debe entender que este cambio no simplifica la psicología social, sino que la enraíza más profundamente en la complejidad concreta de la vida humana.

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