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Donecle

Agosto 11, 2021

Donecle es un fabricante de vehículo aéreo no tripulado (VANT) autónomo de inspección de aeronaves. Fundada en 2015 y localizada en el sur de Toulouse, la compañía ofrece un solo VANT y enjambres de VANT para inspeccionar visualmente el exterior de los aviones.

Donecle S.A.S.
Tipo Sociedad por acciones simplificada
Industria Construcción aeronáutica y espacial
Forma legal Sociedad por acciones simplificada
Fundación Septiembre de 2015 en Labège, Haute-Garonne, Francia
Fundador Yann Bruner
Matthieu Claybrough
Josselin Bequet
Alban Deruaz-Pepin
Sede Toulouse, Francia
Productos Vehículos aéreos no tripulados para la automatización del mantenimiento aeronáutico
Sitio web www.donecle.com
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El VANT realiza una navegación autónoma gracias a un sistema de posicionamiento láser. Las fotos de la aeronave se toman con cámaras de alta resolución. Los algoritmos de procesamiento digital de imágenes y de aprendizaje automático proporcionan un diagnóstico de la superficie de la aeronave. Un inspector calificado revisa las imágenes y valida o refuta el análisis proporcionado.

La compañía trabaja con compañías aéreas como aerolíneas como Air France Industries-KLM o el fabricante de aviones Dassault Aviation y es uno de los actores en el campo de la automatización del mantenimiento aeronáutico.

Historia

Contexto

 
Los VANT simplifican el examen de las partes altas como el empenaje ilustrado en la fotografía.[1]​

En 2015, la flota mundial de aeronaves comerciales stará compuesta por aproximadamente 21 600 aeronaves.[2]​ Según las previsiones económicas de los estimadores, se espera que se duplique en los próximos veinte años,[2]​ lo que dará lugar a un aumento en las actividades de mantenimiento aeronáutico. Este sector está creciendo a una tasa anual de más del 4 %.[3]​ Las aerolíneas están tratando de reducir sus costos y están sufriendo una baja rentabilidad (márgenes netos de alrededor del 2,5 %).[4]​ Una ruta de ahorro es reducir los costos de mantenimiento, que representan el 15 % de sus costos de operación.[5]​

Los fabricantes de aviones, como Airbus, Boeing y Avions de Transport Régional (ATR), y los organismos de certificación, como la Administración Federal de Aviación (FAA) y la Agencia Europea de Seguridad Aérea (EASA), requieren inspecciones regulares de toda la superficie externa de las aeronaves para evaluar la condición de sus estructuras. Aproximadamente 80% de las inspecciones son visuales.[6]​ Todas las aeronaves son inspeccionadas visualmente antes de cada vuelo, como parte de las operaciones programadas y después de eventos imprevistos como relámpagos, tormentas de granizo u otros daños externos. Una de las soluciones consideradas para mejorar la trazabilidad de estas operaciones y para reducir costos es la automatización del mantenimiento aeronáutico y sus inspecciones visuales.[7]​[8]​

En enero de 2013, el proyecto de investigación y desarrollo francés Air-Cobot comenzó a desarrollar un robot móvil colaborativo capaz de inspeccionar un avión durante las operaciones de mantenimiento. Llevado a cabo por el grupo Akka Technologies, este proyecto de socios múltiples involucra laboratorios de investigación y compañías industriales, incluyendo Airbus.[9]​[10]​ En 2014, en asociación con el Bristol Robotics Laboratory, la aerolínea británica easyJet se interesó en los drones guiados por técnicos para reducir el tiempo de inspección de los fuselajes de los aviones.[1]​[11]​

Fundación

 
Fundadores, de izquierda a derecha, Josselin Bequet, Matthieu Claybrough, Alban Deruaz-Pepin y Yann Bruner.[12]​

Después de trece años en las oficinas de diseño del fabricante europeo de aviones Airbus en los aeronaves A400M y A350, trabajando en metal y material compuesto,[13]​[14]​[15]​ Yann Bruner, ingeniero de Mines ParisTech con un doctorado en Mecánica y Materiales, señala que los informes de inspección para el mantenimiento a menudo están incompletos por diversas razones, como falta de fotografías, falta de información o escritura ilegible. Considera el uso de drones para realizar la inspección de forma automática.[14]​ Se pone en contacto con Matthieu Claybrough, que está involucrado en proyectos de VANT en el Institut Supérieur de l'Aéronautique et de l'Espace (ISAE-SUPAERO),[13]​ y está especializado en gestión de la innovación, aeronáutica y teoría del control.[16]​[17]​ Durante tres años Matthieu Claybrough trabajó en el diseño de pilotos automáticos para aviones y helicópteros para Thales Avionics, un proveedor de equipos y servicios en el campo de la aviónica.[16]​

Se están asociando con dos otros socios. El primero es Josselin Bequet, egresado de la escuela de negocios internacional ESCP Europe Business School y la Universidad de la City de Londres, que está especializado en administración y finanzas.[12]​[18]​ El segundo es Alban Deruaz-Pepin, egresado del Institut Supérieur de l'Aéronautique et de l'Espace que está especializado en informática y teoría de control y posee una licencia de piloto privado.[12]​ Juntos ellos encontraron la startup Donecle en septiembre de 2015 y desarrollaron una inspección automatizada para aviones con un enjambre de vehículos aéreos no tripulados.[19]​ En el mismo año, presentan su concepto en el Salón Internacional de la Aeronáutica y el Espacio de París-Le Bourget en junio.[14]​[20]​

Producto

 
Vuelo del autónomo VANT de Donecle durante una inspección de un avión.[21]​

Aunque las regulaciones y las tiempo meteorológico dificultan el uso de VANT en el espacio aéreo del aeropuerto, Donecle ha elegido desarrollar un producto que funcione tanto en interiores como en exteriores. Por lo general, los VANT autónomos que vuelan al aire libre utilizan el sistema de geolocalización del Sistema de Posicionamiento Global (GPS) para posicionarse. Pero este enfoque es impensable en el interior de un cobertizo debido a las distorsiones de la señal debidas a las estructuras metálicas. Para operar en ambos entornos, la compañía emplea un sistema de posicionamiento láser para sus drones. Los algoritmos calculan en tiempo real la posición del dron en la referencia del avión.[13]​[22]​

El operador humano elige un plan de vuelo para la inspección. Los VANT despegan y vuelan autónomamente. Las cámaras montadas en VANT fotografían la superficie del avión. Los algoritmos de procesamiento de imágenes realizan la detección de zonas de interés en el fuselaje y las clasifican en defectos o no. Un inspector calificado puede entonces validar los informes de análisis.[13]​[22]​

Comparado con una inspección humana que requiere la instalación de andamios, el análisis completo de la superficie exterior de un Airbus A320 o Boeing 737 con un enjambre de tres drones demora de veinte a treinta minutos contra ocho horas y moviliza a una persona contra diez a veinte en el enfoque clásico.[1]​[23]​[24]​ El costo de inmovilizar un dispositivo es de aproximadamente 10 000 dólares por hora.[15]​[24]​ Las patentes han sido archivadas.[19]​[25]​[26]​[27]​

Desarrollo

 
La compañía Donecle tiene una asociación con Air France Industries-KLM Engineering and Maintenance.[19]​

El producto puede verse como un conjunto de sensores móviles que se encuentra dentro del dominio del internet de las cosas (en inglés, Internet of Things, abreviado IoT).[28]​ Desde sus comienzos en 2015, Donecle se beneficia del Connected Camp, una incubadora de empresas, ubicado en el IoT Valley de Labège, una ciudad al sureste de Toulouse.[19]​[29]​ La incubadora facilita la búsqueda de fondos y proporciona algunos equipos, como una impresora 3D.[30]​[31]​ Donecle es miembro del clúster de competitividad Aerospace Valley, el clúster Robotics Place y el Hardware Club.[32]​ En octubre de 2016, se convierte en miembro de Starburst Accelerator, la incubadora de empresas aeroespaciales más grande del mundo.[33]​[18]​

En 2016, la compañía anunció una asociación con el grupo de mantenimiento aeronáutico franco-holandés Air France Industries-KLM Engineering and Maintenance (AFI-KLM E&M).[19]​[22]​ Los VANTs se prueban en sus aviones para verificar el marcado y detectar defectos. Al final de esta fase de prueba y verificación, AFI-KLM y Donecle planean desplegar conjuntamente este enfoque en los sitios de mantenimiento de AFI-KLM E&M.[32]​

 
Donecle demuestra su capacidad para inspeccionar aviones de caza durante ADS Show 2018.[34]​[35]​

A finales de 2016, DDrone Invest, una sociedad de inversión controlada por la compañía francesa Delta Drone, invierte un millón de euros en la empresa Donecle. Con esta suscripción a un aumento de capital reservado, la compañía se convierte en accionista junto con los fundadores.[19]​[36]​ En el Salón Internacional de la Aeronáutica y el Espacio de París-Le Bourget en 2017, la startup anuncia que está comenzando a firmar sus primeros contratos con aerolíneas y planea un despliegue comercial antes de fin de año.[37]​ Durante el año, la sociedad planea aumentar su fuerza laboral y desea atraer clientes internacionales.[38]​ En ADS Show 2018, salón de mantenimiento aeroespacial y de defensa, Donecle realiza una inspección por VANT de un Dassault Rafale, el avión de combate polivalente francés.[34]​[35]​

Comercialización

Desde mediados de año 2019, Austrian Airlines ha estado probando el VANT y el software Donecle con el fin de llevar a cabo inspecciones técnicas de su flota de aviones. Los aviones inspeccionados en su flota son treinta y seis Airbus A320 y diecisiete Embraer 195. La aeronave se verifica por la calidad de la pintura exterior o daños estructurales.[39]​[40]​ [41]​ En octubre de 2019, la instalación MRO de AAR en Miami comienza a utilizar la tecnología Donecle para inspeccionar visualmente los aviones en busca de daños como sus Airbus A320 y Boeing 737.[42]​ El mismo mes, International Airlines Group anunció que Donecle era parte de los 13 finalistas que se unirán al programa Hangar 51, un programa acelerador global del grupo. Donecle fue seleccionado entre 474 solicitudes iniciales y es parte de la temática "Operaciones aeroportuarias y logística".[43]​

En el comienzo del año 2020 y luego de un exitoso período de prueba de tres meses, LATAM Airlines Group decidió integrar el producto Donecle en su sitio de São Carlos, uno de los principales sitios de mantenimiento de la compañía, para inspeccionar sus aviones A320.[44]​[45]​[46]​ En el futuro, la empresa francesa también desea ofrecer otros tipos de inspección, como la evaluación de la corrosión. Se está considerando la diversificación en la inspección de mantenimiento con aplicaciones fuera del mantenimiento aeronáutico, en particular en el transporte ferroviario, la construcción naval y los parques eólicos.[15]​[19]​

Tecnologías

Navegación autónoma

 
Vuelo del autónomo VANT de Donecle durante la inspección de un avión en un hangar.[21]​

Los VANTs se posicionan en relación con el avión con tecnología de posicionamiento láser. Esto les permite operar en áreas cerradas, como hangares, sin necesidad de geolocalización con el Sistema de Posicionamiento Global (GPS).[13]​[22]​[47]​ Los algoritmos calculan en tiempo real la posición del VANT en relación con el avión.[13]​[22]​ Los sensores utilizados para la navegación autónoma también aseguran una operación segura al evitar colisiones con aeronaves, personal humano y equipo.[48]​

Los planes de navegación y la cantidad de vehículos aéreos no tripulados empleados dependen del modelo de aeronave que se analizará. Un solo VANT es suficiente para un avión pequeño, mientras que hasta seis VANTs se pueden utilizar para un Airbus A380.[47]​ Como las misiones de inspección son siempre las mismas, las rutas están preprogramadas en un software integrado en una tableta. Un operador humano no necesita pilotar el VANT, sino que solo lanza la misión y luego los VANTs vuelan autónomamente alrededor del avión.[13]​[22]​ Normalmente vuelan a una distancia de un metro del fuselaje.[13]​

Inspección visual

 
Una de las aplicaciones es el control de calidad de las marcas reglamentarias.[21]​

Las cámaras de alta resolución montadas en los VANTs fotografían la superficie de la aeronave. Los algoritmos de procesamiento de imágenes realizan un primer paso para detectar cualquier región de interés en el fuselaje. Luego se realiza un segundo paso de clasificación para clasificar los defectos (rayo, fuga de aceite, arañazos, irregularidad de textura, etc.) y los elementos normales de la aeronave (tornillos, remaches, tubos de Pitot, etc.). El algoritmo de reconocimiento se basa en el aprendizaje automático a partir de las bases de datos anotadas de vuelos anteriores.[13]​[22]​[49]​

La efectividad de los algoritmos de aprendizaje profundo depende de la representatividad y la cantidad de ejemplos en cada clase. Las bases de datos sufren el hecho de que solo hay una pequeña cantidad de defectos en comparación con la gran cantidad de elementos normales presentes en un avión. Sin embargo, los defectos son los objetos más críticos para clasificar. Para superar esta dificultad, Donecle ha realizado investigaciones para ampliar las anotaciones de imágenes, utilizando técnicas clásicas de procesamiento de imágenes y redes generativas antagónicas.[50]​ Otras alternativas también consideradas incluyen el aprendizaje de una sola vez, que permite aprender información sobre categorías de objetos de una sola imagen, o un pequeño número de imágenes de entrenamiento.[51]​

Los diagnósticos se brindan en tiempo real.[47]​ Las aplicaciones incluyen detección de fallas y control de calidad de marcas reglamentarias. Al final de la misión, se envía un informe de daños a una tableta con cada región de interés y su clasificación propuesta. El algoritmo devuelve una tasa de confianza en su diagnóstico. Un inspector calificado revisa las imágenes y valida o refuta los diagnósticos.[13]​[49]​

Premios y distinciones

 
Matthieu Claybrough durante la ceremonia de premiación de MIT Technology Review en 2016.[16]​

La startup y sus fundadores reciben los siguientes premios:

  • 2016 Premio Jean-Louis Gerondeau - Aeroespacial Zodiac otorgado por la Fundación de École Polytechnique,[52]​
  • 2016 Gran Premio Galaxie por el Galaxie Club,[53]​[54]​
  • 2016 Massachusetts Institute of Technology Innovadores menores de 35 años Francia organizado por MIT Technology Review,[55]​[56]​
  • 2016 Premio Joven Ingeniero - Tecnología y Aeroespacio por la Fundación Norbert Ségard,[57]​
  • 2016 Premio Joven en la categoría de startup por La Tribune y BNP Paribas,[58]​[59]​
  • 2016 Start me up first concurso de innovación organizado por Crédit Agricole Toulouse 31,[60]​[61]​
  • 2016 Trofeo de Innovación otorgado por Convenio Aeromart Business,[62]​[63]​
  • 2017 Premio Especial del Jurado de la competencia nacional francesa de robótica al aire libre,[64]​[65]​
  • 2017 Premio de estrategia disruptiva en la categoría de empresa emergente de la región de Grand-Sud,[66]​[67]​
  • 2018 Gran Premio del 37 concurso regional Inn'Ovations en el espectáculo de Midinnov,[68]​[69]​
  • 2020 Laureado Aviation Week Network en la categoría maintenance, repair and overhaul.[70]​

Véase también

Referencias

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Agosto 11, 2021
donecle, fabricante, vehículo, aéreo, tripulado, vant, autónomo, inspección, aeronaves, fundada, 2015, localizada, toulouse, compañía, ofrece, solo, vant, enjambres, vant, para, inspeccionar, visualmente, exterior, aviones, tiposociedad, acciones, simplificada. Donecle es un fabricante de vehiculo aereo no tripulado VANT autonomo de inspeccion de aeronaves Fundada en 2015 y localizada en el sur de Toulouse la compania ofrece un solo VANT y enjambres de VANT para inspeccionar visualmente el exterior de los aviones Donecle S A S TipoSociedad por acciones simplificadaIndustriaConstruccion aeronautica y espacialForma legalSociedad por acciones simplificadaFundacionSeptiembre de 2015 en Labege Haute Garonne FranciaFundadorYann BrunerMatthieu ClaybroughJosselin BequetAlban Deruaz PepinSedeToulouse FranciaProductosVehiculos aereos no tripulados para la automatizacion del mantenimiento aeronauticoSitio webwww donecle com editar datos en Wikidata El VANT realiza una navegacion autonoma gracias a un sistema de posicionamiento laser Las fotos de la aeronave se toman con camaras de alta resolucion Los algoritmos de procesamiento digital de imagenes y de aprendizaje automatico proporcionan un diagnostico de la superficie de la aeronave Un inspector calificado revisa las imagenes y valida o refuta el analisis proporcionado La compania trabaja con companias aereas como aerolineas como Air France Industries KLM o el fabricante de aviones Dassault Aviation y es uno de los actores en el campo de la automatizacion del mantenimiento aeronautico Indice 1 Historia 1 1 Contexto 1 2 Fundacion 1 3 Producto 1 4 Desarrollo 1 5 Comercializacion 2 Tecnologias 2 1 Navegacion autonoma 2 2 Inspeccion visual 3 Premios y distinciones 4 Vease tambien 5 Referencias 6 Enlaces externosHistoria EditarContexto Editar Los VANT simplifican el examen de las partes altas como el empenaje ilustrado en la fotografia 1 En 2015 la flota mundial de aeronaves comerciales stara compuesta por aproximadamente 21 600 aeronaves 2 Segun las previsiones economicas de los estimadores se espera que se duplique en los proximos veinte anos 2 lo que dara lugar a un aumento en las actividades de mantenimiento aeronautico Este sector esta creciendo a una tasa anual de mas del 4 3 Las aerolineas estan tratando de reducir sus costos y estan sufriendo una baja rentabilidad margenes netos de alrededor del 2 5 4 Una ruta de ahorro es reducir los costos de mantenimiento que representan el 15 de sus costos de operacion 5 Los fabricantes de aviones como Airbus Boeing y Avions de Transport Regional ATR y los organismos de certificacion como la Administracion Federal de Aviacion FAA y la Agencia Europea de Seguridad Aerea EASA requieren inspecciones regulares de toda la superficie externa de las aeronaves para evaluar la condicion de sus estructuras Aproximadamente 80 de las inspecciones son visuales 6 Todas las aeronaves son inspeccionadas visualmente antes de cada vuelo como parte de las operaciones programadas y despues de eventos imprevistos como relampagos tormentas de granizo u otros danos externos Una de las soluciones consideradas para mejorar la trazabilidad de estas operaciones y para reducir costos es la automatizacion del mantenimiento aeronautico y sus inspecciones visuales 7 8 En enero de 2013 el proyecto de investigacion y desarrollo frances Air Cobot comenzo a desarrollar un robot movil colaborativo capaz de inspeccionar un avion durante las operaciones de mantenimiento Llevado a cabo por el grupo Akka Technologies este proyecto de socios multiples involucra laboratorios de investigacion y companias industriales incluyendo Airbus 9 10 En 2014 en asociacion con el Bristol Robotics Laboratory la aerolinea britanica easyJet se intereso en los drones guiados por tecnicos para reducir el tiempo de inspeccion de los fuselajes de los aviones 1 11 Fundacion Editar Fundadores de izquierda a derecha Josselin Bequet Matthieu Claybrough Alban Deruaz Pepin y Yann Bruner 12 Despues de trece anos en las oficinas de diseno del fabricante europeo de aviones Airbus en los aeronaves A400M y A350 trabajando en metal y material compuesto 13 14 15 Yann Bruner ingeniero de Mines ParisTech con un doctorado en Mecanica y Materiales senala que los informes de inspeccion para el mantenimiento a menudo estan incompletos por diversas razones como falta de fotografias falta de informacion o escritura ilegible Considera el uso de drones para realizar la inspeccion de forma automatica 14 Se pone en contacto con Matthieu Claybrough que esta involucrado en proyectos de VANT en el Institut Superieur de l Aeronautique et de l Espace ISAE SUPAERO 13 y esta especializado en gestion de la innovacion aeronautica y teoria del control 16 17 Durante tres anos Matthieu Claybrough trabajo en el diseno de pilotos automaticos para aviones y helicopteros para Thales Avionics un proveedor de equipos y servicios en el campo de la avionica 16 Se estan asociando con dos otros socios El primero es Josselin Bequet egresado de la escuela de negocios internacional ESCP Europe Business School y la Universidad de la City de Londres que esta especializado en administracion y finanzas 12 18 El segundo es Alban Deruaz Pepin egresado del Institut Superieur de l Aeronautique et de l Espace que esta especializado en informatica y teoria de control y posee una licencia de piloto privado 12 Juntos ellos encontraron la startup Donecle en septiembre de 2015 y desarrollaron una inspeccion automatizada para aviones con un enjambre de vehiculos aereos no tripulados 19 En el mismo ano presentan su concepto en el Salon Internacional de la Aeronautica y el Espacio de Paris Le Bourget en junio 14 20 Producto Editar Vuelo del autonomo VANT de Donecle durante una inspeccion de un avion 21 Aunque las regulaciones y las tiempo meteorologico dificultan el uso de VANT en el espacio aereo del aeropuerto Donecle ha elegido desarrollar un producto que funcione tanto en interiores como en exteriores Por lo general los VANT autonomos que vuelan al aire libre utilizan el sistema de geolocalizacion del Sistema de Posicionamiento Global GPS para posicionarse Pero este enfoque es impensable en el interior de un cobertizo debido a las distorsiones de la senal debidas a las estructuras metalicas Para operar en ambos entornos la compania emplea un sistema de posicionamiento laser para sus drones Los algoritmos calculan en tiempo real la posicion del dron en la referencia del avion 13 22 El operador humano elige un plan de vuelo para la inspeccion Los VANT despegan y vuelan autonomamente Las camaras montadas en VANT fotografian la superficie del avion Los algoritmos de procesamiento de imagenes realizan la deteccion de zonas de interes en el fuselaje y las clasifican en defectos o no Un inspector calificado puede entonces validar los informes de analisis 13 22 Comparado con una inspeccion humana que requiere la instalacion de andamios el analisis completo de la superficie exterior de un Airbus A320 o Boeing 737 con un enjambre de tres drones demora de veinte a treinta minutos contra ocho horas y moviliza a una persona contra diez a veinte en el enfoque clasico 1 23 24 El costo de inmovilizar un dispositivo es de aproximadamente 10 000 dolares por hora 15 24 Las patentes han sido archivadas 19 25 26 27 Desarrollo Editar La compania Donecle tiene una asociacion con Air France Industries KLM Engineering and Maintenance 19 El producto puede verse como un conjunto de sensores moviles que se encuentra dentro del dominio del internet de las cosas en ingles Internet of Things abreviado IoT 28 Desde sus comienzos en 2015 Donecle se beneficia del Connected Camp una incubadora de empresas ubicado en el IoT Valley de Labege una ciudad al sureste de Toulouse 19 29 La incubadora facilita la busqueda de fondos y proporciona algunos equipos como una impresora 3D 30 31 Donecle es miembro del cluster de competitividad Aerospace Valley el cluster Robotics Place y el Hardware Club 32 En octubre de 2016 se convierte en miembro de Starburst Accelerator la incubadora de empresas aeroespaciales mas grande del mundo 33 18 En 2016 la compania anuncio una asociacion con el grupo de mantenimiento aeronautico franco holandes Air France Industries KLM Engineering and Maintenance AFI KLM E amp M 19 22 Los VANTs se prueban en sus aviones para verificar el marcado y detectar defectos Al final de esta fase de prueba y verificacion AFI KLM y Donecle planean desplegar conjuntamente este enfoque en los sitios de mantenimiento de AFI KLM E amp M 32 Donecle demuestra su capacidad para inspeccionar aviones de caza durante ADS Show 2018 34 35 A finales de 2016 DDrone Invest una sociedad de inversion controlada por la compania francesa Delta Drone invierte un millon de euros en la empresa Donecle Con esta suscripcion a un aumento de capital reservado la compania se convierte en accionista junto con los fundadores 19 36 En el Salon Internacional de la Aeronautica y el Espacio de Paris Le Bourget en 2017 la startup anuncia que esta comenzando a firmar sus primeros contratos con aerolineas y planea un despliegue comercial antes de fin de ano 37 Durante el ano la sociedad planea aumentar su fuerza laboral y desea atraer clientes internacionales 38 En ADS Show 2018 salon de mantenimiento aeroespacial y de defensa Donecle realiza una inspeccion por VANT de un Dassault Rafale el avion de combate polivalente frances 34 35 Comercializacion Editar Desde mediados de ano 2019 Austrian Airlines ha estado probando el VANT y el software Donecle con el fin de llevar a cabo inspecciones tecnicas de su flota de aviones Los aviones inspeccionados en su flota son treinta y seis Airbus A320 y diecisiete Embraer 195 La aeronave se verifica por la calidad de la pintura exterior o danos estructurales 39 40 41 En octubre de 2019 la instalacion MRO de AAR en Miami comienza a utilizar la tecnologia Donecle para inspeccionar visualmente los aviones en busca de danos como sus Airbus A320 y Boeing 737 42 El mismo mes International Airlines Group anuncio que Donecle era parte de los 13 finalistas que se uniran al programa Hangar 51 un programa acelerador global del grupo Donecle fue seleccionado entre 474 solicitudes iniciales y es parte de la tematica Operaciones aeroportuarias y logistica 43 En el comienzo del ano 2020 y luego de un exitoso periodo de prueba de tres meses LATAM Airlines Group decidio integrar el producto Donecle en su sitio de Sao Carlos uno de los principales sitios de mantenimiento de la compania para inspeccionar sus aviones A320 44 45 46 En el futuro la empresa francesa tambien desea ofrecer otros tipos de inspeccion como la evaluacion de la corrosion Se esta considerando la diversificacion en la inspeccion de mantenimiento con aplicaciones fuera del mantenimiento aeronautico en particular en el transporte ferroviario la construccion naval y los parques eolicos 15 19 Tecnologias EditarNavegacion autonoma Editar Vuelo del autonomo VANT de Donecle durante la inspeccion de un avion en un hangar 21 Los VANTs se posicionan en relacion con el avion con tecnologia de posicionamiento laser Esto les permite operar en areas cerradas como hangares sin necesidad de geolocalizacion con el Sistema de Posicionamiento Global GPS 13 22 47 Los algoritmos calculan en tiempo real la posicion del VANT en relacion con el avion 13 22 Los sensores utilizados para la navegacion autonoma tambien aseguran una operacion segura al evitar colisiones con aeronaves personal humano y equipo 48 Los planes de navegacion y la cantidad de vehiculos aereos no tripulados empleados dependen del modelo de aeronave que se analizara Un solo VANT es suficiente para un avion pequeno mientras que hasta seis VANTs se pueden utilizar para un Airbus A380 47 Como las misiones de inspeccion son siempre las mismas las rutas estan preprogramadas en un software integrado en una tableta Un operador humano no necesita pilotar el VANT sino que solo lanza la mision y luego los VANTs vuelan autonomamente alrededor del avion 13 22 Normalmente vuelan a una distancia de un metro del fuselaje 13 Inspeccion visual Editar Una de las aplicaciones es el control de calidad de las marcas reglamentarias 21 Las camaras de alta resolucion montadas en los VANTs fotografian la superficie de la aeronave Los algoritmos de procesamiento de imagenes realizan un primer paso para detectar cualquier region de interes en el fuselaje Luego se realiza un segundo paso de clasificacion para clasificar los defectos rayo fuga de aceite aranazos irregularidad de textura etc y los elementos normales de la aeronave tornillos remaches tubos de Pitot etc El algoritmo de reconocimiento se basa en el aprendizaje automatico a partir de las bases de datos anotadas de vuelos anteriores 13 22 49 La efectividad de los algoritmos de aprendizaje profundo depende de la representatividad y la cantidad de ejemplos en cada clase Las bases de datos sufren el hecho de que solo hay una pequena cantidad de defectos en comparacion con la gran cantidad de elementos normales presentes en un avion Sin embargo los defectos son los objetos mas criticos para clasificar Para superar esta dificultad Donecle ha realizado investigaciones para ampliar las anotaciones de imagenes utilizando tecnicas clasicas de procesamiento de imagenes y redes generativas antagonicas 50 Otras alternativas tambien consideradas incluyen el aprendizaje de una sola vez que permite aprender informacion sobre categorias de objetos de una sola imagen o un pequeno numero de imagenes de entrenamiento 51 Los diagnosticos se brindan en tiempo real 47 Las aplicaciones incluyen deteccion de fallas y control de calidad de marcas reglamentarias Al final de la mision se envia un informe de danos a una tableta con cada region de interes y su clasificacion propuesta El algoritmo devuelve una tasa de confianza en su diagnostico Un inspector calificado revisa las imagenes y valida o refuta los diagnosticos 13 49 Premios y distinciones Editar Matthieu Claybrough durante la ceremonia de premiacion de MIT Technology Review en 2016 16 La startup y sus fundadores reciben los siguientes premios 2016 Premio Jean Louis Gerondeau Aeroespacial Zodiac otorgado por la Fundacion de Ecole Polytechnique 52 2016 Gran Premio Galaxie por el Galaxie Club 53 54 2016 Massachusetts Institute of Technology Innovadores menores de 35 anos Francia organizado por MIT Technology Review 55 56 2016 Premio Joven Ingeniero Tecnologia y Aeroespacio por la Fundacion Norbert Segard 57 2016 Premio Joven en la categoria de startup por La Tribune y BNP Paribas 58 59 2016 Start me up first concurso de innovacion organizado por Credit Agricole Toulouse 31 60 61 2016 Trofeo de Innovacion otorgado por Convenio Aeromart Business 62 63 2017 Premio Especial del Jurado de la competencia nacional francesa de robotica al aire libre 64 65 2017 Premio de estrategia disruptiva en la categoria de empresa emergente de la region de Grand Sud 66 67 2018 Gran Premio del 37 concurso regional Inn Ovations en el espectaculo de Midinnov 68 69 2020 Laureado Aviation Week Network en la categoria maintenance repair and overhaul 70 Vease tambien EditarVehiculo aereo no tripulado Air CobotReferencias Editar a b c Bellin Isabelle Labbe Sylvain 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