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Investigadores/as Institucionales

Perez-Castan, Javier AAutor (correspondencia)Perez Sanz, LuisAutor o Coautor

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24 de octubre de 2022
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Sí

Learning Assurance Analysis for Further Certification Process of Machine Learning Techniques: Case-Study Air Traffic Conflict Detection Predictor

Publicado en: SENSORS. 22 (19): 7680- - 2022-10-01 22(19), DOI: 10.3390/s22197680

Autores:

Perez-Castan, Javier A; Perez Sanz, Luis; Fernandez-Castellano, Marta; Radisic, Tomislav; Samardzic, Kristina; Tukaric, Ivan
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Afiliaciones

Univ Politecn Madrid, ETSI Aeronaut & Espacio, Plaza Cardenal Cisneros, Madrid 28008, Spain - Autor o Coautor
Univ Zagreb, Fac Transport & Traff Sci, Zagreb 10000, Croatia - Autor o Coautor

Resumen

Designing and developing artificial intelligence (AI)-based systems that can be trusted justifiably is one of the main issues aviation must face in the coming years. European Union Aviation Safety Agency (EASA) has developed a user guide that could be potentially transformed as means of compliance for future AI-based regulation. Designers and developers must understand how the learning assurance process of any machine learning (ML) model impacts trust. ML is a narrow branch of AI that uses statistical models to perform predictions. This work deals with the learning assurance process for ML-based systems in the field of air traffic control. A conflict detection tool has been developed to identify separation infringements among aircraft pairs, and the ML algorithm used for classification and regression was extreme gradient boosting. This paper analyses the validity and adaptability of EASA W-shaped methodology for ML-based systems. The results have identified the lack of the EASA W-shaped methodology in time-dependent analysis, by showing how time can impact ML algorithms designed in the case where no time requirements are considered. Another meaningful conclusion is, for systems that depend highly on when the prediction is made, classification and regression metrics cannot be one-size-fits-all because they vary over time.
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Palabras clave

Air transportAlgorithmsArtificial intelligenceAviationCertificationConflict detectionLearning assuranceMachine learningTrustworthiness

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista SENSORS debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia Scopus (SJR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2022, se encontraba en la posición , consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Instrumentation.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-25:

  • Google Scholar: 5
  • WoS: 5
  • Scopus: 7
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-25:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 34 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/86533/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 170
  • Descargas: 57
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Croatia.

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (PEREZ CASTAN, JAVIER ALBERTO) .

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido PEREZ CASTAN, JAVIER ALBERTO.

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Reconocimientos ligados al ítem

This paper is part of a project that has received funding from the SESAR Joint Undertaking under grant agreement No. 892618 under European Union's Horizon 2020 research and innovation programme and from `Programa Propio de I+D+I de la Universidad Politecnica de Madrid'. Particularly, the authors would like to acknowledge the whole AISA consortium for their contribution during the project.
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