Integración de un simulador de vuelo con inteligencia artificial para las actividades de entrenamiento y reentrenamiento de los pilotos en la ESAVI

Abstract

Esta investigación tiene como objetivo caracterizar el funcionamiento de la simulación de vuelo basada en inteligencia artificial para la optimización del entrenamiento de pilotos en la Escuela de Aviación Policial. Para ello, se indagaron las desventajas del RedBird FMX y compararon algunas de sus funciones esenciales con la IA mediante la metodología exploratoria que se enfocó en la aplicación de una encuesta con Escala de Likert a un grupo de pilotos de la ESAVI. Esta tuvo como finalidad medir el nivel de acuerdo frente a una serie de enunciados que contrastan las características del RedBird FMX con la simulación basada en IA. Los datos contrastantes de este instrumento permitieron comprobar la hipótesis investigativa que afirma que se puede mejorar la experiencia de los pilotos en la simulación, mediante el aprendizaje automático y la asignación de una amplia variedad de pruebas que contribuyen a la eliminación de riesgos y potenciación de habilidades multitarea. Los resultados también dejaron como dato concluyente la falta de familiarización de los pilotos con la IA, por tanto, se propuso integrarla al RedBird FMX a través de un software de IA que puede generar escenarios de vuelo más dinámicos y adaptativos al nivel de habilidad y experiencia del piloto.