Las soluciones de aviónica digital permiten que los sistemas avanzados de control de vuelo estén disponibles también en aeronaves más pequeñas. Uno de los segmentos críticos para la seguridad es el sistema de datos de aire. Las arquitecturas innovadoras permiten el uso de sensores sintéticos que pueden introducir avances tecnológicos y de seguridad significativos. La aplicación a los ángulos aerodinámicos parece ser la más prometedora hacia aplicaciones certificadas. En este área, los mejores procedimientos relacionados con el diseño de sensores sintéticos siguen siendo una cuestión abierta dentro del campo. Un ejemplo es el proyecto MIDAS financiado en el marco de Clean Sky 2. Este documento propone dos métodos basados en datos que permiten mejorar el rendimiento en todo el envolvente de vuelo, prestando especial atención a las condiciones de vuelo en estado estacionario. El conjunto de entrenamiento obtenido es considerablemente reducido, lo que conlleva una disminución de los costos computacionales. Estos métodos se validan con un caso real y se utilizarán como parte del ciclo de vida de MIDAS. El primer método, llamado Identificación y Generación de Estados Cuasi-Estacionarios Basados en Datos (DIGS), se basa en (i) la identificación de la curva de sustentación de la aeronave; (ii) la ampliación del conjunto de entrenamiento con puntos de datos de vuelo artificiales. El objetivo principal de DIGS es reducir el problema del conjunto de entrenamiento desbalanceado. El segundo método, llamado Poda de Datos de Pruebas de Vuelo Similares (SFDP), se ocupa de la reducción de datos basada en la aislamiento de puntos cuasi-únicos. Los resultados evidencian la validez de los métodos para el proyecto MIDAS, que pueden ser fácilmente adoptados para el diseño genérico de sensores sintéticos para aplicaciones de sistemas de control de vuelo.