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Predicción de la adopción de la movilidad aérea avanzada a nivel mundial mediante aprendizaje automático

Autores: Bridgelall, Raj

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Predicción de la adopción de la movilidad aérea avanzada a nivel mundial mediante aprendizaje automático


Categoría

Procesos industriales

Subcategoría

Gestion y control de procesos

Palabras clave

Movilidad aérea avanzada
Iniciativa de aviación sostenible
Drones electrificados
Reducir la contaminación
Reducir los costos de transporte
índice de calidad regulatoria

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 13

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La movilidad aérea avanzada (AAM) es una iniciativa de aviación sostenible para entregar carga y pasajeros en ubicaciones urbanas y regionales mediante drones electrificados. La expectativa general es que la adopción de AAM en todo el mundo ayudará a reducir la contaminación, disminuir los costos de transporte, aumentar la accesibilidad y permitir una cadena de suministro más confiable y resiliente. Sin embargo, la mayoría de los países carecen de regulaciones que legalicen AAM. Un enfoque regulatorio fragmentado obstaculiza el progreso de los prospectores de negocios y de las organizaciones internacionales preocupadas por el bienestar humano. Por lo tanto, en medio de una alta incertidumbre, el conocimiento de los indicadores que pueden predecir la propensión a la adopción de AAM ayudará a las naciones y organizaciones a planificar el uso de drones. Esta investigación encuentra indicadores predictivos al ensamblar un conjunto de datos único de 36 indicadores económicos, sociales, ambientales, de gobernanza, de uso del suelo, tecnológicos y de transporte para 204 naciones. Posteriormente, lo mejor de 12 modelos de aprendizaje automático diferentes clasifica la importancia predictiva de los indicadores. El producto interno bruto (PIB) y el índice de calidad regulatoria (RQI) desarrollado por el proyecto de Indicadores de Gobernanza Mundial (WGI) fueron los dos principales predictores. Igualmente importante, los predictores pobres fueron los siguientes: el índice de progreso social desarrollado por el Imperativo de Progreso Social, el índice de estado de derecho del WGI, características del uso del suelo como proporciones rurales y urbanas, fronteras en vías navegables abiertas, densidad poblacional, accesibilidad tecnológica como electricidad y teléfonos celulares, nivel de emisión de dióxido de carbono, tráfico aéreo, tráfico portuario, llegadas de turistas y fatalidades en carreteras.

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