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Los avances modernos en las operaciones militares significan que se están poniendo más tecnología y recursos a disposición de los aviadores para mejorar las capacidades de toma de decisiones en entornos de alto riesgo y alta presión. Este nuevo enfoque también significa que los aviadores están integrando fuentes de datos e información más rápidamente que nunca, lo que los coloca en un mayor riesgo de exceder su capacidad de carga cognitiva y cometer errores.

El Comando Aéreo de Educación y Entrenamiento (AETC) no solo ha reconocido la urgente necesidad de tomar medidas sobre la actual escasez de pilotos de la Fuerza Aérea mediante la creación del Pilot Training Next (PTN). AETC también comprende la importancia de utilizar tecnologías emergentes para evaluar y monitorear la carga cognitiva bajo mayores demandas de tareas y simulación de vuelo. Esto tiene el potencial de optimizar el entorno de entrenamiento y mejorar el potencial de aprendizaje de los pilotos en todos los niveles del ejército.

A pesar del enfoque innovador para revolucionar la formación de pilotos, no está exento de desafíos. La necesidad de perfilar el talento y mejorar la eficacia de la formación requiere tecnologías científicamente validadas en el campo de la percepción y la cognición que evalúen y mejoren el desempeño humano de élite. Aunque existen soluciones potenciales en las industrias emergentes de tecnología y neurociencia, todavía existe una gran brecha entre la teoría y la práctica.

Esta es una de las razones por las que los funcionarios de AETC han establecido una asociación de vanguardia con la NASA , centrada en la recopilación de datos biométricos y de rendimiento humano con el objetivo de investigar los factores fisiológicos y cognitivos que contribuyen al aprendizaje óptimo de los estudiantes piloto. Como parte del acuerdo de investigación colaborativa entre AETC y la NASA, se está desarrollando un algoritmo de aprendizaje automático para generar una visión integral del desempeño humano para optimizar la experiencia de aprendizaje de los estudiantes.

La NASA también contribuirá con conocimientos expertos sobre cómo sacar inferencias a partir de datos biométricos específicos de los estudiantes. Además de los datos biométricos, también utilizarán tecnología de visualización de datos de seguimiento ocular que rastrea y registra los movimientos oculares de los estudiantes piloto durante viajes simulados, lo que permitirá a los pilotos instructores analizar los datos en tiempo real y después del vuelo. NeuroTracker se utilizará para evaluar y mejorar las habilidades cognitivas clave que afectan el desempeño del piloto.

NeuroTracker fue seleccionado como finalista del programa Aviator Training Next y fue la única neurotecnología seleccionada para ser un componente central del programa de análisis y biometría aplicada para el plan de estudios de PTN. Actualmente, NeuroTracker se utiliza para entrenar la memoria de trabajo, la atención y las funciones ejecutivas , todas las cuales son fundamentales para mantener la conciencia situacional y ejecutar capacidades efectivas de toma de decisiones en entornos de alto estrés y presión.

Esta asociación reúne experiencia multidisciplinaria para mejorar el desempeño y la resiliencia mental de los aviadores a través de una metodología científica enfocada que integra tecnologías interactivas y accesibles en el proceso de aprendizaje.

El equipo de análisis y biometría aplicada de Science Applications International Corporation (SAIC) dirigió gran parte de este esfuerzo en PTN. Se completaron perfiles cognitivos y psicométricos de referencia para identificar áreas de fortaleza y limitaciones. Se implementó un enfoque holístico para monitorear y mejorar tanto la capacidad de carga cognitiva como la resiliencia mediante una combinación de ejercicios cognitivos, entrenamiento físico, neurotecnología (NeuroTracker), biometría y seguimiento del sueño. La respuesta al estrés durante vuelos reales y simulados se midió y analizó utilizando datos biométricos como la variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC). Estas estrategias se emplearon diariamente durante la duración del programa, con retroalimentación continua tanto de los pilotos instructores (IP) como de los entrenadores cognitivos de SAIC.

Tras completar el análisis posterior a la prueba, se encontró una mejora del 36 por ciento específicamente en la capacidad de la memoria de trabajo, y otras funciones cognitivas mejoraron entre el 9 y el 20 por ciento (los hallazgos se publicarán). Además, los datos del umbral de velocidad del NeuroTracker mostraron una capacidad predictiva para determinar qué pilotos serían asignados a cada ruta de vuelo. Si bien el tamaño de la muestra fue demasiado pequeño para determinar la significación estadística, estos hallazgos son muy similares a investigaciones anteriores realizadas por la profesora Jocelyn Faubert , lo que demuestra que un factor distintivo de los atletas profesionales es su capacidad para aprender a procesar rápidamente escenas visuales dinámicas complejas, según lo evaluado mediante la tarea NeuroTracker.

Estos resultados de datos preliminares y asociaciones de investigación colaborativa tienen profundas implicaciones para lo que estos programas pueden lograr a medida que continúan evaluando, adaptando e integrando en el entorno estudiantil. Este enfoque moderno para entrenar aviadores no sólo tiene el potencial de revolucionar el entrenamiento dentro de la Fuerza Aérea de los Estados Unidos , sino también otros programas de entrenamiento dentro del ejército. Un ejemplo es el Aviator Training Next Program (ATN) para aviadores de alas rotatorias del ejército de EE. UU. El programa ATN ha seguido el modelo de “aprender a continuación”, utilizando un enfoque personalizado para intentar comprender cómo los aviadores aprenden mejor en los entornos académico, sintético y en vivo.

Son este tipo de colaboraciones las que conducirán a innovaciones similares que crecerán en todas las áreas del entrenamiento militar, con el potencial de producir combatientes de una manera acelerada, eficiente y centrada en el aprendizaje.

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