Brug af AI til prædiktiv analyse i luftfartssikkerhed

Brug af AI til prædiktiv analyse i luftfartssikkerhed

Tidsstempel: 8. juli 2023 kl. 12
Using AI for Predictive Analytics in Aviation Safety PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertical Search. Ai.

Luftfartsprofessionelle kan anvende AI-drevet forudsigende analyse for at forbedre sikkerheden i alt fra flydesign til lufthavnslogistik. Sikkerhed er kernen i succesen i denne industri, så den har brug for avancerede værktøjer for at være på forkant med risici og farer. AI kan strømline og automatisere vigtige sikkerhedsprocesser såsom design, overvågning, test og mere. 

AI-drevet forudsigelig vedligeholdelse

AI er et kraftfuldt værktøj til at forbedre flysikkerheden gennem prædiktiv analyse. Ved at kombinere AI med dataindsamlingsenheder som IoT-sensorer lader luftfartsselskaber og teknikere automatisere flyovervågning. 

"Forudsigende vedligeholdelse involverer brug af AI til at analysere data fra IoT-sensorer og forudsige, hvornår reparationer er nødvendige, før noget går i stykker. Det forhindrer ulykker og forsinkelser og kan spare flyejere og luftfartsselskaber for penge.” 

Forudsigende vedligeholdelse kan reducere vedligeholdelsesomkostningerne med op til 30 %, mindske nedetiden med 45 % og eliminere op til 75 % af nedbrud. Som følge heraf er investeringsafkastet meget højt. 

AI er nutidens mest avancerede form for forudsigelig vedligeholdelse, der bruger algoritmer til at automatisere ydeevne og sensordataanalyse. Flyejere eller teknikere konfigurerer algoritmen med flydata, inklusive dets nøglesystemer og typiske præstationsmålinger. Disse oplysninger fungerer som en baseline for sammenligning, så algoritmen kan identificere usædvanlig aktivitet. 

IoT-sensorer, der registrerer ydeevne uden for forventede marginer, udløser AI for at advare vedligeholdelsespersonale. Flyteknikere kan derefter gennemgå de markerede præstationsdata og afgøre, om en justering, test eller reparation er nødvendig. 

Denne proces kan fange potentielle mekaniske problemer meget hurtigere end konventionelle metoder. Inspicering af fly er stadig vigtig i ansvarlige vedligeholdelsesprocedurer, men forudsigelig vedligeholdelse kan gøre inspektioner mere effektive. 

Derudover er det altid muligt, at potentielle problemer ikke umiddelbart er mærkbare under inspektioner eller simpelthen overses. AI-overvågning reducerer risikoen for scenarier som dette. 

Analyse af fly med digitale tvillinger

AI-drevet analyse kan forbedre sikkerheden gennem digitale tvillinger samt forudsigelig vedligeholdelse. En digital tvilling er en meget detaljeret, realistisk virtuel model af et rigtigt system, såsom et køretøj eller en bygning. Digitale tvillinger bruger ofte maskinlæring og kunstig intelligens til at simulere virkningerne af drifts- eller designændringer. 

Digitale tvillinger har forskellige anvendelser i luftfartsindustrien. For eksempel bruger flyingeniører ofte simuleringer til at modellere og teste deledesigns. Dette giver dem mulighed for at forstå en komponent eller et flys mulige ydeevne, før de fremstiller en prototype. De kan også prøve nye ideer og konfigurationer med ringe eller ingen ekstra omkostninger. 

"Digitale tvillinger kan forbedre sikkerheden ved at afsløre potentielle farer eller mekaniske problemer, som måske kun er mærkbare over tid eller under visse forhold." 

Modelleringsprogrammer giver flydesignere mulighed for at teste dele og fly mere grundigt, end det ellers ville være muligt, hvilket øger sandsynligheden for at identificere potentielle farer. 

Derudover kan producenter bruge en digital tvilling til sikkert at undersøge problemer, hvis kunder rapporterer et problem med deres enhed af et bestemt fly. Evnen til praktisk talt at simulere ethvert scenarie uden potentielt at beskadige et rigtigt fly kan spare tusindvis af dollars og sikre, at testning ikke bringer teknikere i fare. 

Digital tvillingtestresultater kan hjælpe producenter med at opdatere serviceinformationsbreve (SIL'er) og sikre overholdelse af FAA. Det hjælper også med at forbedre fremtidige flydesign og holder piloter og passagerer sikre til enhver tid.

Forudsigende analyse for lufthavnssikkerhed

Digitale tvillinger kan også være nyttige til at designe og optimere lufthavne. Selv dem uden for luftfartsindustrien ved, hvor komplekst layoutet kan være. Optimering af disse strukturer er kompliceret, men afgørende for at sikre sikkerhed under nødsituationer. 

En digital tvilling kan være uvurderlig til at analysere og forbedre lufthavnssikkerheden. AI-algoritmer forenkler analyse af data om daglig drift, HVAC og miljøkontrol, sikkerhedsovervågning, trafikflow og mere. Al denne information kan bidrage til forudsigende analysealgoritmer, der fremhæver potentielle flaskehalse, ineffektivitet og sikkerhedsrisici. 

Lufthavnsledere kan teste forskellige løsninger på infrastrukturrelaterede sikkerhedsproblemer ved hjælp af en digital tvilling. Når de først har fundet den bedste løsning, kan de implementere den i den virkelige verden. Dagens kunstige intelligens kan skabe meget realistiske forudsigelser om, hvordan forskellige logistikændringer vil fungere. Test af opdateringer reducerer praktisk talt først forvirring for både passagerer og lufthavnspersonale. 

Potentielle risici ved brug af kunstig intelligens i luftfartssikkerhed

"AI-analyse og digitale tvillinger kan gå langt i retning af at forbedre luftfartssikkerheden, men denne teknologi har risici." 

Fagfolk skal være opmærksomme på potentielle AI-ulemper for at implementere det sikkert. En af de største risici forbundet med kunstig intelligens er dens sorte boks karakter. Udviklere og brugere kan ikke se logikprocesserne for de fleste af disse algoritmer. Problemet med skjulte logiske processer er den øgede risiko for uopdagede skævheder og unøjagtigheder. Når udviklere og brugere ikke kan se, hvordan AI forbinder datapunkter, er det mere udfordrende at bemærke fejlagtige konklusioner. 

Black-box AI udgør en alvorlig bekymring i luftfartsindustrien. Faktisk, Forklarlighed er en topprioritet fastlagt i European Union Aviation Safety Administrations første AI-køreplan nogensinde. Forklarlig AI, nogle gange kaldet white-box AI, er designet til at have høj gennemsigtighed, så logiske processer er tilgængelige. Dette reducerer sandsynligheden for, at skævheder og unøjagtigheder bliver ubemærket. 

Dette er vigtigt for luftfartsindustrien, fordi kunstig intelligens i sidste ende kan bruges til sikkerhedsscreeninger, automatiseret lufthavnssikkerhedsovervågning eller endda helt autonome fly. Fordomme og unøjagtigheder kan sætte liv på spil i disse højrisikoapplikationer. Mens forklarlig AI udvikler sig i løbet af de næste par år, bør luftfartsprofessionelle omhyggeligt screene konventionelle black-box-algoritmer for tegn på databias.

Generativ kunstig intelligens kan også udgøre risici for luftfartsindustriens applikationer. Algoritmer som ChatGPT og DALL-E er blevet ekstremt populære i løbet af de sidste par år. Så tilsyneladende kraftfulde som disse modeller ser ud, er de langt fra perfekte. For eksempel er ChatGPT tilbøjelig til at "hallucinere" opdigtede forskningsundersøgelser eller ved et uheld generere misinformation. 

Generativ AI viser i øjeblikket kun løfter for lavrisikoapplikationer inden for luftfart, såsom automatiseret kundeservice. Det er dog stadig vigtigt at screene disse algoritmer for unøjagtigheder og falsk information. Luftfartsprofessionelle kan bruge værktøjer som faktatjekfunktioner at teste generativ AI, før du anvender den i den virkelige verden. 

Forbedring af luftfartssikkerheden med AI Analytics

AI-drevet forudsigende analyse kan revolutionere luftfartssikkerheden på forskellige måder. Det fremhæver sikkerhedsproblemer og udpeger innovative løsninger, fra flydesign til lufthavnslogistik. Professionelle kan bruge digitale tvillinger til at modellere og analysere systemer virtuelt, hvilket giver mulighed for mere grundig sikkerhedstest.

AI kommer med nogle få risici, såsom databias og unøjagtigheder. Omhyggelig algoritmevalg og overvågning kan dog give luftfartsindustrien mulighed for at udnytte AI til forbedret sikkerhed for passagerer, piloter og lufthavnspersonale.

Læs også Anvendelser af AI-teknologi i bilindustrien

Tidsstempel:

Mere fra AIIOT teknologi