ИИ и аэрокосмическая промышленность:5 способов воздействия искусственного интеллекта на авиацию

В нашей новой серии статей, посвященной влиянию искусственного интеллекта на различные отрасли, сегодня мы рассмотрим, как достижения в области искусственного интеллекта могут помочь аэрокосмическим компаниям лучше оптимизировать свои производственные процессы.

Согласно недавнему отчету Accenture, 80% ведущих руководителей в аэрокосмической и оборонной отраслях ожидают, что к 2021 году решения, основанные на искусственном интеллекте, будут напрямую влиять на каждую часть их сотрудников. влияние ИИ и других цифровых технологий на аэрокосмическую промышленность в ближайшем будущем. Вот 5 способов, которыми ИИ может изменить аэрокосмическую промышленность:от умного обслуживания до обучения и т. Д.:

1. Умное обслуживание

Техническое обслуживание воздушного судна имеет важное значение для обеспечения его безопасности. Поскольку обслуживание обычно выполняется по расписанию, этот процесс может быть трудоемким и обременительным. Неожиданные сбои или неисправности могут привести к ненужным простоям и неэффективному использованию дорогостоящего труда инженеров. Поскольку 45% профессионалов отрасли рассматривают решение неожиданных проблем с техническим обслуживанием как ключевой способ повышения эффективности, неудивительно, что авиационные компании все чаще обращаются к профилактическому обслуживанию с помощью искусственного интеллекта.

Прогнозная аналитика анализирует данные о техническом обслуживании, интерпретируя и систематизируя информацию с датчиков и отчетов. Это позволяет алгоритмам выявлять и сообщать о потенциальных сбоях в режиме реального времени и прогнозировать наиболее подходящие сроки ремонта, создавая более разумные графики технического обслуживания. Аэрокосмические компании, такие как Airbus, уже стремятся внедрить интеллектуальные решения по техническому обслуживанию для прогнозирования изменений в производственных процессах на основе данных, полученных с различных заводов.

SparkCognition - это компания, которая предоставляет решения машинного обучения для ряда отраслей, включая аэрокосмическую. Например, программное обеспечение SparkCognition SparkPredict помогает прогнозировать отказы активов путем мониторинга механических систем в самолете, а также может рекомендовать наилучшие корректирующие действия.

Airbus также недавно запустил платформу Skywise в партнерстве с Palantir Technologies, которая анализирует данные для прогнозирования технических проблем с самолетами. easyJet - одна авиакомпания, которая уже использует платформу для сокращения задержек, вызванных непредвиденными проблемами, связанными с техническим обслуживанием. Говорят, что Skywise помогла спрогнозировать 31 технический сбой во всем парке easyJet, сохранив выполнение рейсов, которые в противном случае были бы нарушены, по расписанию.

2. Лучшая топливная экономичность

Повышение топливной эффективности является одним из ключевых приоритетов для аэрокосмических компаний, поскольку даже небольшие улучшения в расходе топлива для самолетов могут иметь большое влияние на чистую прибыль и выбросы компании. В сочетании с 3D-печатью производство легких компонентов самолетов уже становится реальностью.

В этой области системы на базе искусственного интеллекта могут помочь оптимизировать расход топлива. Например, французская компания Safety Line разработала инструмент машинного обучения, который может оптимизировать профили набора высоты для пилотов перед каждым полетом. Поскольку самолет потребляет топливо с максимальной скоростью на этапе набора высоты, оптимизация этого этапа может привести к значительной экономии топлива. Французский авиаперевозчик Air Austral уже внедрил решение Safety Line и рассчитывает сэкономить до 6% топлива на этапе набора высоты.

3. Обучение

ИИ можно использовать для улучшения подготовки пилотов. Симуляторы искусственного интеллекта в сочетании с системами виртуальной реальности могут использоваться, чтобы предоставить пилотам более реалистичный опыт моделирования. Симуляторы на базе искусственного интеллекта также могут использоваться для сбора и анализа данных обучения, таких как биометрия, для создания персонализированных схем обучения на основе результатов обучения обучаемого.

Следующее важное применение ИИ - помощь пилотам во время полетов. Решения на базе искусственного интеллекта внутри кабины могут помочь оптимизировать траекторию полета в режиме реального времени, оценивая и при необходимости предупреждая об уровне топлива, состоянии систем, погодных условиях и других важных параметрах. В будущем самолеты могут быть оснащены интеллектуальными камерами, работающими на алгоритмах компьютерного зрения, которые расширят поле зрения пилотов и, таким образом, поддержат их показатели безопасности.

4. Инновационный дизайн продукции

В аэрокосмической отрасли всегда требовались более эффективные и легкие детали, а искусственный интеллект открывает новые способы их разработки. Генеративный дизайн - отличный пример:основанная на алгоритмах искусственного интеллекта, новая технология включает в себя набор инструментов и методов, используемых для создания сложных дизайнов продуктов на основе требований и ограничений. Программное обеспечение для генеративного проектирования позволяет инженерам и разработчикам продукции за меньшее время изучить несколько вариантов и найти лучший дизайн. Такой подход необходим при разработке новых продуктов, которые объединяют больше функциональных возможностей, что в конечном итоге делает самолеты легче и экологичнее.

3D-печать становится все более актуальной для использования генеративного дизайна, поскольку она не ограничивается ограничениями традиционных методов производства. Вот почему крупные аэрокосмические компании уже исследуют возможности этой комбинации, которая могла бы стать одним из наиболее эффективных инструментов для снижения уровня расхода топлива и выбросов углекислого газа.

5. Лучшее обслуживание клиентов

Удовлетворенность клиентов и производительность особенно важны в коммерческой авиации. ИИ может быть одним из способов для авиакомпаний улучшить качество обслуживания клиентов и улучшить обслуживание клиентов.

Есть несколько способов применить искусственный интеллект для улучшения обслуживания клиентов. Один из очевидных примеров - чат-боты:цифровые инструменты на основе искусственного интеллекта, которые могут отвечать на запросы клиентов в режиме реального времени и в человеческой манере. Онлайн-чат-боты могут сэкономить время и силы за счет автоматизации поддержки клиентов. Опрос, проведенный SITA, показал, что чат-боты уже используются 14% авиакомпаний и 9% аэропортов, при этом 68% авиакомпаний планируют внедрить чат-ботов на основе ИИ.

Однако чем больше данных, тем больше возможностей:от путешествий с учетом индивидуальных предпочтений до индивидуальных рекомендаций и цен на билеты. Дальновидные авиакомпании уже делают шаги в сторону этого будущего. Компания Emirates Vacations, входящая в состав авиакомпании Emirates Airline, недавно запустила медийную рекламу с использованием чат-ботов на базе искусственного интеллекта, которые могут давать рекомендации по направлениям и отпускам. После 30-дневной пробной кампании активность пользователей этих интегрированных с чат-ботами объявлений увеличилась на 87% по сравнению со стандартной рекламой.

Взгляд в будущее

Хотя в аэрокосмической отрасли есть много возможностей для технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, эта технология все еще находится в зачаточном состоянии. Частично это можно объяснить строгими требованиями безопасности, которые жизненно важны для такой строго регулируемой отрасли, как аэрокосмическая промышленность. Каждая новая технология, представленная в авиации, должна проходить обширные и дорогостоящие процессы проверки / сертификации. А из-за сложности систем искусственного интеллекта они не всегда могут быть сертифицированы с помощью традиционных процессов FAA. Это свидетельствует о необходимости разработки новых, более эффективных процессов проверки, которые помогут полностью раскрыть потенциал искусственного интеллекта в аэрокосмической отрасли.

Еще одна проблема - управление данными. Являясь топливом любого программного обеспечения ИИ, данные управляют интеллектом компьютерных алгоритмов. Однако проблемы конфиденциальности данных существуют наряду с необходимостью надлежащего управления данными клиентов авиакомпаний. Для компаний непросто, но крайне важно найти способы внедрения методов обеспечения конфиденциальности и кибербезопасности при разработке систем искусственного интеллекта для обработки персональных данных.

Однако по мере того, как приложения для искусственного интеллекта в аэрокосмической отрасли продолжают расширяться, все больше авиакомпаний стремятся внедрять решения, основанные на искусственном интеллекте и машинном обучении. Хотя ИИ требует значительных инвестиций и все еще сталкивается с некоторыми препятствиями на пути к более широкому внедрению, эта инновационная технология имеет огромный потенциал для оптимизации производственных процессов, устранения неисправностей и повышения производительности.