Donecle

Los fabricantes de aeronaves, como Airbus , Boeing y ATR , y los organismos de certificación, como la Administración Federal de Aviación (FAA) y la Agencia Europea de Seguridad Aérea (EASA), requieren inspecciones visuales periódicas de toda la superficie externa de la aeronave para evaluar el estado de sus estructuras. Aproximadamente el 80 % de las inspecciones requeridas son visuales. ^{[ 2 ]} Todas las aeronaves se inspeccionan visualmente antes de cada vuelo, como parte de las operaciones de mantenimiento programadas y después de eventos imprevistos como un rayo , una tormenta de granizo u otros posibles daños externos. Una posible solución para mejorar la trazabilidad de estas operaciones y reducir los costos es la robotización del mantenimiento aeronáutico y sus inspecciones visuales. ^{[ 3 ] [ 4 ]}

En enero de 2013, el proyecto francés de investigación y desarrollo Air-Cobot comenzó a desarrollar un robot móvil colaborativo capaz de inspeccionar una aeronave durante las operaciones de mantenimiento. Llevado a cabo por el grupo Akka Technologies, este proyecto multi-socio involucró a laboratorios de investigación y empresas, incluyendo Airbus. ^{[ 5 ] [ 6 ]} En 2014, en asociación con el Laboratorio de Robótica de Bristol, la aerolínea británica easyJet se interesó en drones guiados por técnicos para reducir el tiempo de inspección de los fuselajes de las aeronaves. ^{[ 7 ] [ 1 ]}

Después de trece años en las oficinas de diseño del fabricante europeo de aeronaves Airbus en las aeronaves A400M y A350 con materiales metálicos y compuestos , ^{[ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]} Yann Bruner, un ingeniero de Mines ParisTech con un doctorado en Mecánica y Materiales, notó que los informes de inspección de mantenimiento a menudo están incompletos por varias razones como falta de fotografías, falta de información o escritura ilegible. Consideró el uso de drones para realizar la inspección automáticamente. ^{[ 10 ]} Se puso en contacto con Matthieu Claybrough, quien participaba en proyectos de UAV en el Institut supérieur de l'aéronautique et de l'espace . ^{[ 9 ]} Graduado de la École Polytechnique , Claybrough tiene una especialización en gestión de la innovación, aeronáutica y teoría de control . ^{[ 12 ] [ 13 ]} Durante tres años trabajó en el diseño de pilotos automáticos para aeronaves, incluidos helicópteros para Thales Avionics , un proveedor de aviónica . ^{[ 12 ]}

Otros dos socios se unieron al proyecto. El primero fue Josselin Bequet, graduado de la École supérieure de commerce de Paris (ESCP Europe) y de la City, University of London, especializado en gestión y finanzas. ^{[ 14 ] [ 8 ]} El segundo fue Alban Deruaz-Pepin, graduado del Institut Supérieur de l'Aéronautique et de l'Espace (ISAE-SUPAERO), especializado en informática y teoría de control, y con licencia de piloto privado . ^{[ 8 ]} Fundaron la startup Donecle en septiembre de 2015 y desarrollaron un procedimiento de inspección automatizado para aeronaves con un enjambre de UAVs. ^{[ 15 ]} En junio de ese mismo año presentaron su concepto en el Salón Aeronáutico de París . ^{[ 10 ] [ 16 ]}

Aunque las regulaciones y las condiciones meteorológicas dificultan el uso de UAVs en el espacio aéreo cercano a los aeropuertos, Donecle desarrolló un producto que funciona tanto en interiores como en exteriores, utilizando un sistema de posicionamiento láser para sus UAVs. ^{[ 9 ] [ 18 ]} Durante el vuelo autónomo, las cámaras instaladas en los UAVs fotografían la superficie exterior de la aeronave. Los algoritmos analizan las imágenes y proporcionan un informe de diagnóstico sobre la superficie de la aeronave. Un operador humano elige un plan de vuelo para la inspección requerida y un inspector cualificado valida los informes. ^{[ 9 ] [ 18 ]}

En comparación con las inspecciones humanas que requieren andamios, la inspección de la superficie exterior de un avión comercial típico con drones lleva unos veinte minutos frente a seis a diez horas y requiere una persona frente a diez a veinte. ^{[ 1 ] [ 19 ] [ 20 ]} El costo de dejar un avión fuera de servicio puede ser de aproximadamente $10 000 por hora, lo que hace que la inspección con UAV sea rentable. ^{[ 11 ] [ 20 ]} Donecle ha presentado patentes para este proceso. ^{[ 15 ] [ 21 ] [ 22 ] [ 23 ]}

Las inspecciones utilizan un conjunto de sensores móviles de Internet de las Cosas (IoT), ^{[ 24 ]} por lo que en su creación en 2015, Donecle se unió a Connected Camp, una incubadora de empresas en este campo, ubicada en el IoT Valley de Labège , una ciudad al sureste de Toulouse. ^{[ 15 ] [ 25 ]} La incubadora ayuda en la búsqueda de financiación y proporciona algunos equipos comunes como impresoras 3D . ^{[ 26 ] [ 27 ]} Donecle es miembro del clúster de competitividad Aerospace Valley , el clúster Robotics Place y el Hardware Club. ^{[ 28 ]} En octubre de 2016, se convirtió en miembro de Starburst Accelerator, la incubadora más grande del mundo para startups aeroespaciales. ^{[ 29 ] [ 14 ]}

En 2016, la empresa anunció una asociación con el grupo franco-holandés de mantenimiento aeronáutico Air France Industries - KLM Engineering and Maintenance (AFI-KLM E&M). ^{[ 15 ] [ 18 ]} Los UAV se probaron en sus aeronaves para verificar el marcado y la detección de defectos. Al final de esta fase de pruebas y verificación, AFI-KLM y Donecle planearon desplegar conjuntamente el equipo en los centros de mantenimiento de AFI-KLM E&M. ^{[ 28 ]}

A finales de 2016, DDrone Invest, una empresa de inversión controlada por la empresa francesa Delta Drone, invirtió un millón de euros en Donecle. Con esta inyección de capital, la empresa se convirtió en accionista, junto con los fundadores. ^{[ 15 ] [ 30 ]} En el Salón Aeronáutico de París de 2017, la empresa anunció que estaba comenzando a firmar sus primeros contratos con aerolíneas y que planeaba su despliegue comercial para finales de año. ^{[ 31 ]} Durante el año, la startup planeaba aumentar su plantilla y atraer clientes internacionales. ^{[ 32 ]}

En 2018, en la feria ADS Show, una feria comercial para el mantenimiento aeroespacial y de defensa, Donecle realizó una inspección con drones de un Dassault Rafale , el avión de combate polivalente francés . ^{[ 33 ] [ 34 ]} En el futuro, la empresa tiene previsto ofrecer otros tipos de inspecciones, como el control de calidad de la pintura exterior y la evaluación de la corrosión . También se están desarrollando planes para aplicaciones fuera de la aviación, como el transporte ferroviario , la construcción naval y los parques eólicos . ^{[ 11 ] [ 15 ]}

El UAV Donecle es un octocóptero coaxial de empuje-tracción. ^{[ 35 ]} Los UAV se posicionan con respecto a la aeronave mediante tecnología de posicionamiento láser. Esto les permite operar en áreas cerradas, como hangares , sin necesidad de geolocalización con Sistema de Posicionamiento Global (GPS). ^{[ 9 ] [ 18 ] [ 36 ]} Los algoritmos calculan en tiempo real la posición del UAV con respecto a la aeronave. ^{[ 9 ] [ 18 ]} Los sensores utilizados para la navegación autónoma también garantizan una operación segura, al prevenir colisiones con aeronaves, personal humano y equipos. ^{[ 37 ]}

Los planes de navegación y el número de UAV empleados en cada caso dependen del modelo de aeronave que se va a analizar. Un solo UAV es suficiente para un avión pequeño, mientras que se pueden usar hasta seis UAV para un Airbus A380 . ^{[ 36 ]} Como las misiones de inspección son siempre las mismas, las rutas están preprogramadas en el software instalado en una tableta . Un operador humano no necesita pilotar los UAV, sino que solo inicia la misión y luego los UAV vuelan de forma autónoma alrededor de la aeronave. ^{[ 9 ] [ 18 ]} Normalmente vuelan a una distancia de un metro del fuselaje. ^{[ 9 ]}

Las cámaras de alta resolución montadas en los UAV fotografían la superficie de la aeronave. Los algoritmos de procesamiento de imágenes realizan el primer paso de detectar cualquier región de interés en el fuselaje. A continuación, se lleva a cabo un segundo paso de clasificación para categorizar los defectos (impacto de rayo, fuga de aceite, arañazos, irregularidades de textura, etc.) frente a los elementos normales de la aeronave (tornillos, remaches, tubos Pitot , etc.). El algoritmo de reconocimiento se basa en el aprendizaje automático a partir de las bases de datos anotadas de vuelos anteriores. ^{[ 9 ] [ 18 ] [ 38 ]}

La efectividad de los algoritmos de aprendizaje profundo depende de la representatividad y la cantidad de ejemplos en cada clase. Las bases de datos presentan el problema de que solo hay una pequeña cantidad de defectos en comparación con la enorme cantidad de elementos normales presentes en una aeronave. Sin embargo, los defectos son los objetos más críticos para clasificar. Para superar esta dificultad, Donecle ha investigado la extensión de las anotaciones de imágenes, utilizando técnicas clásicas de procesamiento de imágenes y redes generativas antagónicas . ^{[ 39 ]} Otras alternativas consideradas incluyen el aprendizaje de una sola muestra , que permite aprender información sobre categorías de objetos a partir de una sola imagen o de un pequeño número de imágenes de entrenamiento. ^{[ 40 ]}

Los diagnósticos se proporcionan en tiempo real. ^{[ 36 ]} Las aplicaciones incluyen la detección de fallas y el control de calidad de las 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 un índice de confianza en su diagnóstico. Un inspector revisa las imágenes y valida o refuta los diagnósticos. ^{[ 9 ] [ 38 ]}

Los drones de la compañía fueron empleados en pruebas operativas por Austrian Airlines en septiembre de 2019. ^{[ 41 ]}