Uso de IA para el análisis predictivo en la seguridad aérea

Los profesionales de la aviación pueden aplicar análisis predictivos impulsados ​​por IA para mejorar la seguridad en todo, desde el diseño de aeronaves hasta la logística del aeropuerto. La seguridad es el núcleo del éxito en esta industria, por lo que necesita herramientas de vanguardia para adelantarse a los riesgos y peligros. La IA puede optimizar y automatizar procesos clave de seguridad, como diseño, monitoreo, pruebas y más. 

Mantenimiento predictivo impulsado por IA

La IA es una herramienta poderosa para mejorar la seguridad de las aeronaves a través del análisis predictivo. La combinación de IA con dispositivos de recopilación de datos como sensores IoT permite a las compañías y técnicos de aviación automatizar el monitoreo de aviones. 

“El mantenimiento predictivo implica el uso de IA para analizar datos de sensores IoT y predecir cuándo se necesitan reparaciones antes de que algo se rompa. Previene accidentes y retrasos y puede ahorrar dinero a los propietarios de aeronaves y a las compañías de aviación”. 

El mantenimiento predictivo puede reducir los costos de mantenimiento hasta en un 30%, reducir el tiempo de inactividad en un 45 % y eliminar hasta el 75 % de las averías. Como resultado, el retorno de la inversión es muy alto. 

La IA es la forma más avanzada de mantenimiento predictivo de la actualidad y utiliza algoritmos para automatizar el rendimiento y el análisis de datos de sensores. Los propietarios o técnicos de aeronaves configuran el algoritmo con los datos del avión, incluidos sus sistemas clave y las métricas de rendimiento típicas. Esta información sirve como base de comparación para que el algoritmo pueda identificar actividad inusual. 

Los sensores de IoT que detectan el rendimiento fuera de los márgenes esperados activan la IA para alertar al personal de mantenimiento. Los técnicos de aeronaves pueden revisar los datos de rendimiento marcados y determinar si es necesaria una puesta a punto, una prueba o una reparación. 

Este proceso puede detectar posibles problemas mecánicos mucho más rápido que los métodos convencionales. La inspección de aeronaves sigue siendo importante en los procedimientos de mantenimiento responsable, pero el mantenimiento predictivo puede hacer que las inspecciones sean más eficientes. 

Además, siempre es posible que los problemas potenciales no se noten inmediatamente durante las inspecciones o simplemente se pasen por alto. El monitoreo de IA reduce el riesgo de escenarios como este. 

Análisis de aeronaves con gemelos digitales

El análisis impulsado por IA puede mejorar la seguridad a través de gemelos digitales, así como el mantenimiento predictivo. Un gemelo digital es un modelo virtual muy detallado y realista de un sistema real, como un vehículo o un edificio. Los gemelos digitales suelen utilizar el aprendizaje automático y la IA para simular los efectos de los cambios operativos o de diseño. 

Los gemelos digitales tienen varias aplicaciones en la industria de la aviación. Por ejemplo, los ingenieros aeronáuticos suelen utilizar simulaciones para modelar y probar diseños de piezas. Esto les permite comprender el posible rendimiento de un componente o aeronave antes de fabricar un prototipo. También pueden probar nuevas ideas y configuraciones con poco o ningún costo adicional. 

“Los gemelos digitales pueden mejorar la seguridad al revelar peligros potenciales o problemas mecánicos que pueden notarse solo con el tiempo o bajo ciertas condiciones”. 

Los programas de modelado permiten a los diseñadores de aeronaves probar piezas y aviones más a fondo de lo que sería posible de otro modo, lo que aumenta la probabilidad de identificar peligros potenciales. 

Además, los fabricantes pueden usar un gemelo digital para investigar problemas de manera segura si los clientes informan un problema con su unidad de una determinada aeronave. La capacidad de simular virtualmente cualquier escenario sin dañar potencialmente un avión real puede ahorrar miles de dólares y garantizar que las pruebas no pongan en riesgo a los técnicos. 

Los resultados de las pruebas de gemelos digitales pueden ayudar a los fabricantes a actualizar las cartas de información de servicio (SIL) y garantizar el cumplimiento de la FAA. También ayuda a mejorar los diseños de aeronaves futuras y mantiene seguros a los pilotos y pasajeros en todo momento.

Análisis predictivo para la seguridad aeroportuaria

Los gemelos digitales también pueden ser útiles para diseñar y optimizar aeropuertos. Incluso aquellos fuera de la industria de la aviación saben lo complejo que puede ser el diseño. La optimización de estas estructuras es complicada pero vital para garantizar la seguridad durante las emergencias. 

Un gemelo digital puede ser invaluable para analizar y mejorar la seguridad aeroportuaria. Los algoritmos de IA simplifican el análisis de datos sobre las operaciones diarias, HVAC y control ambiental, monitoreo de seguridad, flujo de tráfico y más. Toda esta información puede contribuir a los algoritmos de análisis predictivo que destacan posibles cuellos de botella, ineficiencias y riesgos de seguridad. 

Los administradores de aeropuertos pueden probar varias soluciones a los problemas de seguridad relacionados con la infraestructura utilizando un gemelo digital. Una vez que identifican la mejor solución, pueden implementarla en el mundo real. La IA de hoy puede crear predicciones muy realistas de cómo se comportarán varios cambios logísticos. Probar las actualizaciones prácticamente primero reduce la confusión para los pasajeros y el personal del aeropuerto. 

Riesgos potenciales del uso de IA en la seguridad aérea

“El análisis de IA y los gemelos digitales pueden contribuir en gran medida a mejorar la seguridad de la aviación, pero esta tecnología tiene riesgos”. 

Los profesionales deben ser conscientes de los posibles inconvenientes de la IA para implementarla de manera segura. Uno de los principales riesgos asociados con la IA es su naturaleza de caja negra. Los desarrolladores y los usuarios no pueden ver los procesos lógicos de la mayoría de estos algoritmos. El problema con los procesos lógicos ocultos es el mayor riesgo de sesgos e inexactitudes no detectados. Cuando los desarrolladores y los usuarios no pueden ver cómo la IA conecta los puntos de datos, es más difícil notar conclusiones erróneas. 

La IA de caja negra plantea una grave preocupación en la industria de la aviación. De hecho, la explicabilidad es una prioridad establecido en la primera hoja de ruta de IA de la Administración de Seguridad Aérea de la Unión Europea. La IA explicable, a veces llamada IA ​​de caja blanca, está diseñada para tener una alta transparencia para que los procesos lógicos sean accesibles. Esto reduce la probabilidad de que los sesgos y las imprecisiones pasen desapercibidos. 

Esto es importante para la industria de la aviación porque la IA eventualmente podría usarse para controles de seguridad, monitoreo de seguridad aeroportuario automatizado o incluso aeronaves totalmente autónomas. Los sesgos y las imprecisiones pueden poner vidas en peligro en estas aplicaciones de alto riesgo. Si bien la IA explicable se desarrolla en los próximos años, los profesionales de la aviación deben examinar cuidadosamente los algoritmos de caja negra convencionales para detectar signos de sesgo en los datos.

La IA generativa también puede plantear riesgos para las aplicaciones de la industria de la aviación. Algoritmos como ChatGPT y DALL-E se han vuelto extremadamente populares en los últimos años. A pesar de lo poderosos que parecen estos modelos, están lejos de ser perfectos. Por ejemplo, ChatGPT es propenso a "alucinar" estudios de investigación inventados o generar información errónea accidentalmente. 

Actualmente, la IA generativa solo se muestra prometedora para aplicaciones de bajo riesgo en la aviación, como el servicio al cliente automatizado. Sin embargo, la detección de estos algoritmos en busca de imprecisiones e información falsa sigue siendo importante. Los profesionales de la aviación pueden utilizar herramientas como funciones de verificación de datos para probar la IA generativa antes de aplicarla en el mundo real. 

Mejora de la seguridad de la aviación con análisis de IA

El análisis predictivo impulsado por IA puede revolucionar la seguridad de la aviación de varias maneras. Destaca los problemas de seguridad y señala soluciones innovadoras, desde el diseño de aeronaves hasta la logística aeroportuaria. Los profesionales pueden usar gemelos digitales para modelar y analizar sistemas virtualmente, lo que permite realizar pruebas de seguridad más exhaustivas.

La IA conlleva algunos riesgos, como el sesgo de datos y las imprecisiones. Sin embargo, la selección y el monitoreo cuidadosos de los algoritmos pueden permitir que la industria de la aviación aproveche la IA para mejorar la seguridad de los pasajeros, los pilotos y el personal del aeropuerto.

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• Fuente: https://www.aiiottalk.com/ai-predictive-analytics-in-aviation/