Χρήση AI για Predictive Analytics στην Ασφάλεια της Αεροπορίας

Οι επαγγελματίες της αεροπορίας μπορούν να εφαρμόσουν προγνωστικές αναλύσεις με τεχνητή νοημοσύνη για να βελτιώσουν την ασφάλεια σε οτιδήποτε, από το σχεδιασμό αεροσκαφών έως την επιμελητεία αεροδρομίων. Η ασφάλεια είναι ο πυρήνας της επιτυχίας σε αυτόν τον κλάδο, επομένως χρειάζεται εργαλεία αιχμής για να είναι μπροστά από τους κινδύνους και τους κινδύνους. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να εξορθολογίσει και να αυτοματοποιήσει βασικές διαδικασίες ασφάλειας, όπως ο σχεδιασμός, η παρακολούθηση, οι δοκιμές και άλλα. 

Προγνωστική συντήρηση με τεχνητή νοημοσύνη

Η τεχνητή νοημοσύνη είναι ένα ισχυρό εργαλείο για τη βελτίωση της ασφάλειας των αεροσκαφών μέσω προγνωστικών αναλύσεων. Ο συνδυασμός της τεχνητής νοημοσύνης με συσκευές συλλογής δεδομένων όπως οι αισθητήρες IoT επιτρέπει στις αεροπορικές εταιρείες και τους τεχνικούς να αυτοματοποιήσουν την παρακολούθηση αεροπλάνων. 

«Η πρόβλεψη συντήρησης περιλαμβάνει τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης για την ανάλυση δεδομένων από αισθητήρες IoT και την πρόβλεψη πότε χρειάζονται επισκευές πριν σπάσει κάτι. Αποτρέπει ατυχήματα και καθυστερήσεις και μπορεί να εξοικονομήσει χρήματα από τους ιδιοκτήτες αεροσκαφών και τις αεροπορικές εταιρείες». 

Η προγνωστική συντήρηση μπορεί μείωση του κόστους συντήρησης έως και 30%, μειώστε το χρόνο διακοπής λειτουργίας κατά 45% και εξαλείψτε έως και 75% των βλαβών. Ως αποτέλεσμα, η απόδοση της επένδυσης είναι πολύ υψηλή. 

Η τεχνητή νοημοσύνη είναι η πιο προηγμένη μορφή προγνωστικής συντήρησης σήμερα, που χρησιμοποιεί αλγόριθμους για την αυτοματοποίηση της απόδοσης και την ανάλυση δεδομένων αισθητήρων. Οι ιδιοκτήτες ή οι τεχνικοί αεροσκαφών ρυθμίζουν τον αλγόριθμο με δεδομένα αεροπλάνου, συμπεριλαμβανομένων των βασικών συστημάτων του και των τυπικών μετρήσεων απόδοσης. Αυτές οι πληροφορίες χρησιμεύουν ως βάση για σύγκριση, ώστε ο αλγόριθμος να μπορεί να εντοπίσει ασυνήθιστη δραστηριότητα. 

Οι αισθητήρες IoT που ανιχνεύουν απόδοση εκτός των αναμενόμενων περιθωρίων ενεργοποιούν το AI για να ειδοποιήσει το προσωπικό συντήρησης. Οι τεχνικοί αεροσκαφών μπορούν στη συνέχεια να ελέγξουν τα επισημασμένα δεδομένα απόδοσης και να προσδιορίσουν εάν απαιτείται συντονισμός, δοκιμή ή επισκευή. 

Αυτή η διαδικασία μπορεί να αντιμετωπίσει πιθανά μηχανικά προβλήματα πολύ πιο γρήγορα από τις συμβατικές μεθόδους. Η επιθεώρηση αεροσκαφών εξακολουθεί να είναι σημαντική στις διαδικασίες υπεύθυνης συντήρησης, αλλά η προγνωστική συντήρηση μπορεί να κάνει τις επιθεωρήσεις πιο αποτελεσματικές. 

Επιπλέον, είναι πάντα πιθανό τα πιθανά προβλήματα να μην γίνονται άμεσα αντιληπτά κατά τη διάρκεια των επιθεωρήσεων ή απλώς να παραβλέπονται. Η παρακολούθηση AI μειώνει τον κίνδυνο σεναρίων όπως αυτό. 

Αναλύοντας αεροσκάφη με ψηφιακά δίδυμα

Τα αναλυτικά στοιχεία με τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να βελτιώσουν την ασφάλεια μέσω ψηφιακών δίδυμων καθώς και με προγνωστική συντήρηση. Ένα ψηφιακό δίδυμο είναι ένα εξαιρετικά λεπτομερές, ρεαλιστικό εικονικό μοντέλο ενός πραγματικού συστήματος, όπως ένα όχημα ή ένα κτίριο. Τα ψηφιακά δίδυμα χρησιμοποιούν συχνά μηχανική μάθηση και τεχνητή νοημοσύνη για να προσομοιώσουν τα αποτελέσματα των λειτουργικών ή σχεδιαστικών αλλαγών. 

Τα ψηφιακά δίδυμα έχουν διάφορες εφαρμογές στον κλάδο των αερομεταφορών. Για παράδειγμα, οι μηχανικοί αεροσκαφών συχνά χρησιμοποιούν προσομοιώσεις για να μοντελοποιήσουν και να δοκιμάσουν σχέδια εξαρτημάτων. Αυτό τους επιτρέπει να κατανοήσουν την πιθανή απόδοση ενός εξαρτήματος ή ενός αεροσκάφους πριν κατασκευάσουν ένα πρωτότυπο. Μπορούν επίσης να δοκιμάσουν νέες ιδέες και διαμορφώσεις με ελάχιστο ή καθόλου επιπλέον κόστος. 

«Τα ψηφιακά δίδυμα μπορούν να βελτιώσουν την ασφάλεια αποκαλύπτοντας πιθανούς κινδύνους ή μηχανικά προβλήματα που μπορεί να γίνουν αντιληπτά μόνο με την πάροδο του χρόνου ή υπό ορισμένες συνθήκες». 

Τα προγράμματα μοντελοποίησης επιτρέπουν στους σχεδιαστές αεροσκαφών να δοκιμάζουν εξαρτήματα και αεροπλάνα πιο διεξοδικά από ό,τι θα ήταν δυνατόν διαφορετικά, αυξάνοντας την πιθανότητα εντοπισμού πιθανών κινδύνων. 

Επιπλέον, οι κατασκευαστές μπορούν να χρησιμοποιήσουν ένα ψηφιακό δίδυμο για να διερευνήσουν με ασφάλεια προβλήματα εάν οι πελάτες αναφέρουν ένα πρόβλημα με τη μονάδα τους ενός συγκεκριμένου αεροσκάφους. Η δυνατότητα εικονικής προσομοίωσης οποιουδήποτε σεναρίου χωρίς πιθανή ζημιά σε ένα πραγματικό αεροπλάνο μπορεί να εξοικονομήσει χιλιάδες δολάρια και να διασφαλίσει ότι οι δοκιμές δεν θέτουν σε κίνδυνο τους τεχνικούς. 

Τα ευρήματα ψηφιακών δίδυμων δοκιμών μπορούν βοηθήστε τους κατασκευαστές να ενημερώσουν τις επιστολές πληροφοριών σέρβις (SIL) και να διασφαλίσει τη συμμόρφωση της FAA. Βοηθά επίσης στη βελτίωση των μελλοντικών σχεδίων αεροσκαφών και διατηρεί ασφαλείς τους πιλότους και τους επιβάτες ανά πάσα στιγμή.

Predictive Analytics για την ασφάλεια του αεροδρομίου

Τα ψηφιακά δίδυμα μπορούν επίσης να είναι χρήσιμα στο σχεδιασμό και τη βελτιστοποίηση των αεροδρομίων. Ακόμη και όσοι είναι εκτός της αεροπορικής βιομηχανίας γνωρίζουν πόσο περίπλοκη μπορεί να είναι η διάταξη. Η βελτιστοποίηση αυτών των δομών είναι περίπλοκη αλλά ζωτικής σημασίας για την εξασφάλιση της ασφάλειας κατά τη διάρκεια έκτακτης ανάγκης. 

Ένα ψηφιακό δίδυμο μπορεί να είναι ανεκτίμητο για την ανάλυση και τη βελτίωση της ασφάλειας του αεροδρομίου. Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης απλοποιούν την ανάλυση δεδομένων για τις καθημερινές λειτουργίες, τον έλεγχο HVAC και το περιβάλλον, την παρακολούθηση της ασφάλειας, τη ροή της κυκλοφορίας και άλλα. Όλες αυτές οι πληροφορίες μπορούν να συμβάλουν σε αλγόριθμους πρόβλεψης ανάλυσης που τονίζουν πιθανά σημεία συμφόρησης, αναποτελεσματικότητα και κινδύνους ασφάλειας. 

Οι διαχειριστές αεροδρομίων μπορούν να δοκιμάσουν διάφορες λύσεις σε ζητήματα ασφάλειας που σχετίζονται με την υποδομή χρησιμοποιώντας ένα ψηφιακό δίδυμο. Μόλις εντοπίσουν την καλύτερη λύση, μπορούν να την εφαρμόσουν στον πραγματικό κόσμο. Η σημερινή τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να δημιουργήσει εξαιρετικά ρεαλιστικές προβλέψεις για το πώς θα αποδώσουν οι διάφορες αλλαγές logistics. Η δοκιμή ενημερώσεων ουσιαστικά πρώτα μειώνει τη σύγχυση για τους επιβάτες καθώς και το προσωπικό του αεροδρομίου. 

Πιθανοί κίνδυνοι από τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης στην ασφάλεια της αεροπορίας

«Η ανάλυση AI και τα ψηφιακά δίδυμα μπορούν να συμβάλουν πολύ στη βελτίωση της αεροπορικής ασφάλειας, αλλά αυτή η τεχνολογία έχει κινδύνους». 

Οι επαγγελματίες πρέπει να γνωρίζουν τα πιθανά μειονεκτήματα της τεχνητής νοημοσύνης για την ασφαλή εφαρμογή του. Ένας από τους κύριους κινδύνους που συνδέονται με την τεχνητή νοημοσύνη είναι η φύση του μαύρου κουτιού. Οι προγραμματιστές και οι χρήστες δεν μπορούν να δουν τις λογικές διαδικασίες των περισσότερων από αυτούς τους αλγόριθμους. Το πρόβλημα με τις διαδικασίες κρυφής λογικής είναι ο αυξημένος κίνδυνος μη ανιχνευόμενων προκαταλήψεων και ανακρίβειων. Όταν οι προγραμματιστές και οι χρήστες δεν μπορούν να δουν πώς η τεχνητή νοημοσύνη συνδέει σημεία δεδομένων, είναι πιο δύσκολο να παρατηρήσετε λανθασμένα συμπεράσματα. 

Το Black-box AI αποτελεί σοβαρή ανησυχία στον κλάδο των αερομεταφορών. Στην πραγματικότητα, Η επεξήγηση είναι κορυφαία προτεραιότητα ορίζεται στον πρώτο οδικό χάρτη τεχνητής νοημοσύνης της Ευρωπαϊκής Ένωσης για την Ασφάλεια της Αεροπορίας. Το εξηγήσιμο AI, που μερικές φορές ονομάζεται AI white-box, έχει σχεδιαστεί για να έχει υψηλή διαφάνεια, ώστε οι λογικές διαδικασίες να είναι προσβάσιμες. Αυτό μειώνει την πιθανότητα προκαταλήψεις και ανακρίβειες να περάσουν απαρατήρητες. 

Αυτό είναι σημαντικό για τον κλάδο των αερομεταφορών, επειδή η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε τελικά να χρησιμοποιηθεί για ελέγχους ασφαλείας, αυτοματοποιημένη παρακολούθηση ασφάλειας αεροδρομίων ή ακόμη και πλήρως αυτόνομα αεροσκάφη. Οι προκαταλήψεις και οι ανακρίβειες μπορούν να θέσουν σε κίνδυνο ζωές σε αυτές τις εφαρμογές υψηλού κινδύνου. Ενώ η εξηγήσιμη τεχνητή νοημοσύνη αναπτύσσεται τα επόμενα χρόνια, οι επαγγελματίες της αεροπορίας θα πρέπει να ελέγχουν προσεκτικά τους συμβατικούς αλγόριθμους μαύρου κουτιού για ενδείξεις μεροληψίας δεδομένων.

Η γενετική τεχνητή νοημοσύνη μπορεί επίσης να θέσει κινδύνους για τις εφαρμογές της αεροπορικής βιομηχανίας. Αλγόριθμοι όπως ο ChatGPT και ο DALL-E έχουν γίνει εξαιρετικά δημοφιλείς τα τελευταία χρόνια. Όσο φαινομενικά ισχυρά και αν φαίνονται αυτά τα μοντέλα, απέχουν πολύ από το να είναι τέλεια. Για παράδειγμα, το ChatGPT είναι επιρρεπές σε «παραισθήσεις» κατασκευασμένες ερευνητικές μελέτες ή να δημιουργεί κατά λάθος παραπληροφόρηση. 

Το Generative AI επί του παρόντος υπόσχεται μόνο εφαρμογές χαμηλού κινδύνου στην αεροπορία, όπως η αυτοματοποιημένη εξυπηρέτηση πελατών. Ωστόσο, ο έλεγχος αυτών των αλγορίθμων για ανακρίβειες και ψευδείς πληροφορίες εξακολουθεί να είναι σημαντικός. Οι επαγγελματίες της αεροπορίας μπορούν να χρησιμοποιήσουν εργαλεία όπως οι λειτουργίες ελέγχου γεγονότων για να δοκιμάσετε τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη πριν την εφαρμόσετε στον πραγματικό κόσμο. 

Βελτίωση της αεροπορικής ασφάλειας με το AI Analytics

Τα προγνωστικά αναλυτικά στοιχεία που λειτουργούν με τεχνητή νοημοσύνη μπορούν να φέρουν επανάσταση στην ασφάλεια των αερομεταφορών με διάφορους τρόπους. Υπογραμμίζει θέματα ασφάλειας και επισημαίνει καινοτόμες λύσεις, από το σχεδιασμό αεροσκαφών έως την επιμελητεία αεροδρομίων. Οι επαγγελματίες μπορούν να χρησιμοποιήσουν ψηφιακά δίδυμα για να μοντελοποιήσουν και να αναλύσουν συστήματα εικονικά, επιτρέποντας πιο ενδελεχείς δοκιμές ασφάλειας.

Το AI συνοδεύεται από μερικούς κινδύνους, όπως μεροληψία δεδομένων και ανακρίβειες. Ωστόσο, η προσεκτική επιλογή και παρακολούθηση αλγορίθμων μπορεί να επιτρέψει στον κλάδο των αερομεταφορών να αξιοποιήσει την τεχνητή νοημοσύνη για βελτιωμένη ασφάλεια για τους επιβάτες, τους πιλότους και το προσωπικό του αεροδρομίου.

Επίσης, διαβάστε Εφαρμογές Τεχνολογίας AI στην Αυτοκινητοβιομηχανία

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Αυτοκίνητο / EVs, Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• BlockOffsets. Εκσυγχρονισμός της περιβαλλοντικής αντιστάθμισης ιδιοκτησίας. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://www.aiiottalk.com/ai-predictive-analytics-in-aviation/