Implementation of a Large Language Model for the Interpretation of the Colombian Aeronautical Regulations.

Rosales Cabezas, Alec Mauricio; Traslavina Navarrete, Danny Stevens; Madrid Farf ´ an, Sergio Nicolas

Implementation of a Large Language Model for the Interpretation of the Colombian Aeronautical Regulations.

dc.contributor.advisor	Rodr´ıguez Baron, Ivan Felipe
dc.contributor.author	Rosales Cabezas, Alec Mauricio
dc.contributor.author	Traslavina Navarrete, Danny Stevens
dc.contributor.author	Madrid Farf ´ an, Sergio Nicolas
dc.contributor.other	Bejarano Sepulveda, Edison Jair, Co-director
dc.contributor.other	Orduy Rodríguez, Jaime Enrique, Co-director
dc.coverage.spatial	Colombia
dc.creator.email	Dstraslavinan@libertadores.edu.co
dc.date.accessioned	2024-08-29T21:48:32Z
dc.date.available	2024-08-29T21:48:32Z
dc.date.issued	2024-07
dc.description.abstract	La industria de la aviación en Colombia, esencial para la economía del país, está regulada por el extenso y complejo Reglamento Aeronáutico Colombiano (RAC). La aplicación de Modelos de Lenguaje Amplio (LLM), integrando tecnologías de inteligencia artificial, representa una solución innovadora para mejorar la accesibilidad de esta normativa. Utilizando la metodología Agile, el proyecto seleccionó y desarrolló el modelo GEMMA, elegido por su capacidad para manejar el lenguaje normativo. Mediante ajustes de entrenamiento y puesta a punto, GEMMA se optimizó para responder a consultas sobre el RAC, utilizando un conjunto de datos que incluía ejemplos de aplicación de la normativa. El modelo demostró unas capacidades interpretativas que prometen no sólo accesibilidad, sino también un aumento de la seguridad operativa al minimizar los errores de interpretación y ahorrar tiempo en la recuperación de información. Aunque el modelo GEMMA ha demostrado su eficacia, requiere actualizaciones periódicas para mantener su precisión ante los cambios normativos. Es esencial mejorar continuamente el conjunto de datos y perfeccionar los algoritmos para garantizar la fiabilidad del modelo en todos los ámbitos del CCR. Los esfuerzos futuros deberán centrarse en ampliar su cobertura y uniformidad, mejorando así la gestión de los conocimientos reglamentarios y la eficacia operativa de la industria aeronáutica.	spa
dc.description.abstract	The aviation industry in Colombia, essential to the country’s economy, is regulated by the extensive and complex Colombian Aeronautical Regulation (RAC). The application of Large Language Models (LLMs), integrating artificial intelligence technologies, represents an innovative solution for improving the accessibility of these regulations. Using the Agile methodology, the project selected and developed the GEMMA model, chosen for its ability to handle regulatory language. Through training and fine-tuning adjustments, GEMMA was optimized to respond to queries about the RAC, using a dataset that included examples of regulatory application. The model demonstrated interpretative capabilities that promise not only accessibility but also an increase in operational safety by minimizing interpretation errors and saving time in information retrieval. Although the GEMMA model has proven effective, it requires regular updates to maintain its accuracy in the face of regulatory changes. It is essential to continuously improve the dataset and refine the algorithms to ensure the model’s reliability in all areas of the RAC. Future efforts should focus on expanding its coverage and uniformity, thus enhancing regulatory knowledge management and operational efficiency in the aeronautical industry.	eng
dc.format	PDF
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11371/7099
dc.language.iso	spa	spa
dc.rights.acceso	Abierto (Texto Completo)	spa
dc.rights.accessrights	OpenAccess
dc.source	reponame:Repositsitorio Institucional FULL	spa
dc.source	instname:Fundación Univeraria Los Libertadores	spa
dc.subject.lemb	Aprendizaje Automático	spa
dc.subject.lemb	Aeronaútica	spa
dc.subject.lemb	Datos	spa
dc.subject.lemb	Instrumentos aeronáuticos	spa
dc.subject.proposal	Large Language Model (LLM)	eng
dc.subject.proposal	Artificial Intelligence (AI)	eng
dc.subject.proposal	Reglamento Aeronáutico Colombiano (RAC)	eng
dc.subject.proposal	Data Generation	eng
dc.subject.proposal	Gran modelo lingüístico (LLM)	spa
dc.subject.proposal	Inteligencia Artificial (IA)	spa
dc.subject.proposal	Reglamento Aeronáutico Colombiano (RAC)	spa
dc.subject.proposal	Generación de Datos	spa
dc.title	Implementation of a Large Language Model for the Interpretation of the Colombian Aeronautical Regulations.	spa
dc.title	Aplicación de un gran modelo lingüístico Modelo para la Interpretación de los Reglamentos Aeronáuticos Colombianos.	spa
dc.type	bachelor thesis