Aplicaciones de inteligencia artificial (IA) en el sector de la aviación

En los próximos años, se prevé que la IA traerá varios avances en la industria aeroespacial al reducir costos, acortar los procesos de diseño, eliminar la duplicación, experimentar, aumentar, soportar, producir y actualizar cosas. Los avances en IA podrían ayudar a los sectores aeronáutico y aeroespacial a mejorar sus métodos de producción. Sin embargo, la industria aeroespacial tiene una adopción limitada de enfoques de IA, principalmente debido a la falta de acceso a datos de alta calidad, la preferencia por modelos simples en lugar de modelos complejos y la necesidad de personal y socios más competentes para ejecutarlos de manera efectiva. Sin embargo, el socio adecuado podría hacer de la IA una innovación revolucionaria que impacte la productividad, la eficacia, el desarrollo y la velocidad de las empresas aeroespaciales. El sector de la aviación utiliza el aprendizaje automático, la visión por computadora, la robótica y el procesamiento del lenguaje natural para beneficiarse de la IA. El mantenimiento predictivo, el reconocimiento de patrones, la programación automática, la publicidad dirigida y el análisis de los comentarios de los clientes son algunas de las ventajas clave. La tecnología de inteligencia artificial (IA) está mejorando enormemente las operaciones de vuelo y teniendo un impacto significativo en el sector de la aviación comercial. Las principales aerolíneas de todo el mundo están adoptando inteligencia artificial y otras tecnologías de vanguardia para brindar servicios individualizados y mejorar la experiencia del cliente. En el aeropuerto, los quioscos de autoservicio automatizan los procedimientos y controles de seguridad. Además, estas se pueden clasificar como solo la punta del iceberg; existen varias otras aplicaciones que se destacan a continuación: 

1. Identificación del Pasajero

La eficiencia operativa aumentará entre la fuerza laboral terrestre gracias a los escáneres de seguridad, las técnicas de aprendizaje automático y la identificación biométrica. Muchos aeropuertos de EE. UU. utilizan IA para identificar amenazas potenciales en aeropuertos concurridos. Las herramientas con capacidades de IA tienen la capacidad de acelerar el proceso de identificación de pasajeros.

2. Inspección de equipaje

Syntech UNO, una plataforma de inteligencia artificial para filtrar equipaje para numerosas cintas transportadoras, se instalará en el aeropuerto de Osaka en Japón. La capacidad de Syntech One para detectar posibles peligros se ve mejorada por su compatibilidad con el sistema de seguridad de rayos X. El personal de seguridad podrá encontrar objetos ilícitos de forma rápida y eficaz mediante el uso de controles automatizados de equipaje que reducirían drásticamente la carga de trabajo del personal de seguridad.

3. Diseño de productos

El sector de la aviación suele favorecer piezas de avión asequibles y fiables para reducir costes siempre que sea posible. Para crear dichos componentes, los fabricantes de automóviles pueden combinar estructuras generativas con algoritmos de inteligencia artificial. El diseño iterativo es un proceso en el que los tecnólogos o arquitectos producen de forma iterativa un producto perfecto utilizando criterios de diseño como entrada junto con restricciones y características como materiales, activos disponibles y un presupuesto específico. La programación de diseño avanzada puede permitir a los diseñadores de productos evaluar varias ideas de diseño cuando se combinan con IA rápidamente. Los diseñadores podrían utilizar esta innovación para crear nuevos productos ligeros y asequibles. Por tanto, la IA puede ayudar a la industria aeronáutica a optimizar sus métodos de diseño y producción.

4. Precios dinámicos para entradas

Si alguna vez has comprado un billete de avión, sabes que es una experiencia única. Es posible que se apliquen precios diferentes al mismo vuelo según su herramienta de comparación de viajes. La hora de salida, el destino, la duración del viaje y el número de billetes disponibles afectan los precios. El precio de un billete puede variar minuto a minuto. Esto se debe a que las aerolíneas emplean una práctica conocida como fijación de precios dinámica. Es un método para modificar los precios a los niveles más altos de beneficio en función de las condiciones actuales del mercado. Los algoritmos de fijación de precios dinámicos utilizan técnicas sofisticadas como el aprendizaje automático y un análisis de datos exhaustivo. 

5. Previsión de retraso

Los retrasos son frecuentes y en su mayoría están influenciados por diversas variables. Las aplicaciones modernas basadas en ML pueden ayudar a las aerolíneas y aeropuertos de todo el mundo a predecir retrasos e informar rápidamente a los clientes. Los clientes tendrán más tiempo para cambiar sus planes de viaje o hacer otros arreglos si es necesario, lo que mejorará significativamente la UX (experiencia de usuario) para la industria de la aviación.

6. Uso eficiente del combustible

Las industrias aeroespaciales dan mucha importancia a la calidad del combustible, e incluso una ligera disminución en el consumo de combustible de los aviones puede afectar significativamente la rentabilidad y la sostenibilidad de una empresa.

El despliegue de dispositivos impulsados ​​por IA puede dar lugar a una reducción en el uso de combustible. Por ejemplo, una startup francesa, la aplicación de aprendizaje automático de Safety Line, puede ayudar a los pilotos a mejorar sus trayectorias de ascenso antes de cada vuelo. El proceso ascendente utiliza la mayor cantidad de gasolina, por lo que mejorar esta etapa genera importantes ahorros económicos.

7. Gestión de la cadena de suministro que funciona

La red de distribución utiliza IA, lo que está racionalizando la industria aeronáutica. El mantenimiento y las reparaciones de rutina son más accesibles de realizar con una competencia mejorada de la cadena de suministro que si son compatibles manualmente. Debido a que la fecha de las reparaciones generalmente se conoce con anticipación, también ahorra dinero y minimiza el tiempo de inactividad. La automatización de la recopilación de datos permite mejoras rápidas en la capacidad de gestión de la cadena de suministro.

8. Prácticas y Entrenamiento

La IA se puede utilizar para construir entrenamiento de vuelo. Las simulaciones de IA se pueden combinar con marcos virtuales interactivos para brindar a los pilotos un entorno de simulación completo. También se pueden utilizar simuladores con capacidades de inteligencia artificial para recopilar y evaluar datos académicos, como datos biométricos, para desarrollar regímenes de entrenamiento personalizados basados ​​en el rendimiento académico de los estudiantes. Este podría resultar un punto de construcción sólido. 

9. Satisfacción del Cliente

En la aviación comercial, la satisfacción del cliente y la calidad del servicio son de vital importancia. La IA es un método que las aerolíneas pueden emplear para aumentar la participación del cliente y brindar una atención al cliente de primer nivel. Los chatbots impulsados ​​por inteligencia artificial (IA) son sistemas automatizados que pueden brindar un servicio al consumidor en tiempo real y similar al humano. Los chatbots en línea podrían ayudar a las empresas al automatizar la atención al cliente. Existen numerosas formas de lograr esto, que incluyen:

• Consejos sobre cómo ayudar a los clientes a realizar compras precisas y personalizadas
• Los chatbots impulsados ​​por IA podrían ofrecer un soporte rápido y cortés.
• La asistencia automática siempre estaría disponible.
• Las interacciones con los clientes podrían resultar más productivas.

10. Planificación de mantenimiento

El mayor fabricante de aviones del mundo, Airbus, está adoptando aplicaciones de inteligencia artificial para aumentar la confiabilidad de sus procedimientos de reparación de aviones. Una herramienta basada en la nube llamada Skywise ayuda en el almacenamiento de datos práctico. La flota recopila y registra continuamente enormes cantidades de datos, los analiza y los guarda en un servidor en la nube. La inteligencia artificial y el análisis predictivo crean un método sistemático para que la industria aérea elija un procedimiento eficiente para el mantenimiento de los aviones.

Hasta ahora, la IA en la aviación sólo se ha empleado en tierra. El aprendizaje automático se ha utilizado para encontrar patrones y anomalías en datos masivos que se han convertido a partir de aviones y motores. El sector de la aviación ha iniciado recientemente su camino hacia la IA; por lo tanto, adoptar plenamente la IA será un desafío y podría llevar algún tiempo. Sin embargo, hoy en día la tecnología avanza a un ritmo vertiginoso. Para que las empresas se beneficien de la transformación digital, deben ser rápidas, eficientes, duraderas y productivas. La implementación de la IA ayudará a los sectores de viajes y aviación. Los proveedores de servicios pueden brindar experiencias individualizadas a los clientes utilizando chatbots con tecnología de inteligencia artificial, aplicaciones de mensajería instantánea y otras herramientas inteligentes.

Referencias:

• https://www.analyticssteps.com/blogs/8-applications-ai-aerospace-industry
• https://aithority.com/predictive/ai-applications-in-aviation-and-travel-industry/#:~:text=The%20aviation%20industry%20leverages%20AI,to%20improve%20overall%20customer%20experience
• https://addepto.com/blog/fly-to-the-sky-with-ai-how-is-artificial-intelligence-used-in-aviation/#
• https://www.techopedia.com/the-role-of-artificial-intelligence-in-the-aviation-industry/2/33247

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