AI kasutamine ennustava analüüsi jaoks lennuohutuses

Lennundusprofessionaalid saavad rakendada tehisintellektil põhinevat ennustavat analüütikat, et parandada ohutust kõiges alates õhusõidukite disainist kuni lennujaama logistikani. Ohutus on selle valdkonna edu tuum, seega vajab see tipptasemel tööriistu, et riskidest ja ohtudest ette jääda. AI saab sujuvamaks muuta ja automatiseerida peamisi ohutusprotsesse, nagu projekteerimine, jälgimine, testimine ja palju muud. 

AI-toega ennustav hooldus

AI on võimas tööriist õhusõidukite ohutuse parandamiseks ennustava analüütika abil. Tehisintellekti kombineerimine andmekogumisseadmetega, nagu IoT andurid, võimaldab lennufirmadel ja tehnikutel lennukite jälgimist automatiseerida. 

"Ennustav hooldus hõlmab tehisintellekti kasutamist asjade Interneti-andurite andmete analüüsimiseks ja prognoosimiseks, millal on vaja remonti enne, kui midagi puruneb. See hoiab ära õnnetused ja viivitused ning võib säästa lennukiomanike ja lennufirmade raha. 

Prognoositav hooldus võib vähendada hoolduskulusid kuni 30%, vähendab seisakuaega 45% ja kõrvaldab kuni 75% riketest. Sellest tulenevalt on investeeringutasuvus väga kõrge. 

AI on tänapäeva kõige arenenum ennustava hoolduse vorm, mis kasutab jõudluse ja andurite andmete analüüsi automatiseerimiseks algoritme. Lennukiomanikud või tehnikud seadistavad algoritmi lennuki andmetega, sealhulgas selle põhisüsteemide ja tüüpiliste jõudlusmõõdikutega. See teave on võrdlusaluseks, et algoritm saaks tuvastada ebatavalise tegevuse. 

IoT-andurid, mis tuvastavad jõudluse väljaspool eeldatavat marginaali, käivitavad tehisintellekti, et hoiatada hoolduspersonali. Seejärel saavad lennukitehnikud märgistatud jõudlusandmed üle vaadata ja otsustada, kas häälestamine, katsetamine või remont on vajalik. 

See protsess võib tuvastada võimalikke mehaanilisi probleeme palju kiiremini kui tavapäraste meetoditega. Õhusõidukite kontrollimine on vastutustundliku hoolduse protseduuride puhul endiselt oluline, kuid ennustav hooldus võib ülevaatusi tõhusamaks muuta. 

Lisaks on alati võimalik, et võimalikud probleemid ei ole kontrollimise ajal kohe märgatavad või jäävad lihtsalt tähelepanuta. AI-seire vähendab selliste stsenaariumide riski. 

Lennuki analüüsimine digitaalsete kaksikutega

Tehisintellektil põhinev analüütika võib turvalisust parandada nii digitaalsete kaksikute kui ka prognoositava hoolduse kaudu. Digitaalne kaksik on reaalse süsteemi, näiteks sõiduki või hoone väga detailne, realistlik virtuaalne mudel. Digitaalsed kaksikud kasutavad sageli masinõpet ja tehisintellekti, et simuleerida töö- või disainimuudatuste mõju. 

Digitaalsetel kaksikutel on lennunduses mitmesuguseid rakendusi. Näiteks kasutavad lennukiinsenerid osade konstruktsioonide modelleerimiseks ja katsetamiseks sageli simulatsioone. See võimaldab neil enne prototüübi valmistamist mõista komponendi või lennuki võimalikku jõudlust. Samuti saavad nad proovida uusi ideid ja konfiguratsioone väikese lisatasu eest või ilma selleta. 

"Digitaalsed kaksikud võivad parandada ohutust, paljastades võimalikud ohud või mehaanilised probleemid, mis võivad olla märgatavad ainult aja jooksul või teatud tingimustel." 

Modelleerimisprogrammid võimaldavad õhusõidukite disaineritel katsetada osi ja lennukeid põhjalikumalt, kui see muidu võimalik oleks, suurendades seeläbi potentsiaalsete ohtude tuvastamise tõenäosust. 

Lisaks saavad tootjad kasutada digitaalset kaksikut probleemide ohutuks uurimiseks, kui kliendid teatavad probleemist teatud lennukiüksuses. Võimalus praktiliselt simuleerida mis tahes stsenaariumi ilma tõelist lennukit potentsiaalselt kahjustamata võib säästa tuhandeid dollareid ja tagada, et testimine ei sea tehnikuid ohtu. 

Digitaalse kaksiku testimise tulemused võivad aidata tootjatel uuendada teenuseteabe kirju (SIL) ja tagada FAA vastavus. Samuti aitab see täiustada tulevasi õhusõidukite konstruktsioone ning hoiab piloote ja reisijaid kogu aeg turvalisena.

Lennujaama ohutuse ennustav analüüs

Digitaalsed kaksikud võivad olla kasulikud ka lennujaamade kavandamisel ja optimeerimisel. Isegi need, kes ei tegele lennutööstusega, teavad, kui keeruline võib paigutus olla. Nende struktuuride optimeerimine on keeruline, kuid hädaolukordade ajal ohutuse tagamiseks ülioluline. 

Digitaalne kaksik võib olla lennujaama ohutuse analüüsimisel ja parandamisel hindamatu väärtusega. AI-algoritmid lihtsustavad igapäevaste toimingute, HVAC-i ja keskkonnakontrolli, turvaseire, liiklusvoogude ja muu andmete analüüsimist. Kogu see teave võib aidata kaasa ennustavatele analüütikaalgoritmidele, mis tõstavad esile võimalikud kitsaskohad, ebatõhusused ja turvariskid. 

Lennujaamade juhid saavad digitaalse kaksiku abil testida erinevaid lahendusi infrastruktuuriga seotud ohutusprobleemidele. Kui nad on leidnud parima lahenduse, saavad nad seda reaalses maailmas rakendada. Tänapäeva tehisintellekt võib luua väga realistlikke prognoose erinevate logistiliste muudatuste toimimise kohta. Värskenduste testimine vähendab peaaegu esmalt segadust nii reisijates kui ka lennujaama töötajates. 

Tehisintellekti kasutamise võimalikud riskid lennuohutuses

"AI-analüütika ja digitaalsed kaksikud võivad lennuohutuse parandamisel palju aidata, kuid sellel tehnoloogial on riske." 

Spetsialistid peavad olema teadlikud tehisintellekti ohutu rakendamise võimalikest puudustest. Üks peamisi tehisintellektiga seotud riske on selle must kast. Arendajad ja kasutajad ei saa vaadata enamiku nende algoritmide loogilisi protsesse. Varjatud loogikaprotsesside probleem on tuvastamata eelarvamuste ja ebatäpsuste suurenenud risk. Kui arendajad ja kasutajad ei näe, kuidas AI andmepunkte ühendab, on vigaste järelduste märkamine keerulisem. 

Black-box AI tekitab lennundustööstuses tõsist muret. Tegelikult, seletatavus on esmatähtis sätestatud Euroopa Liidu Lennundusohutusameti kõigi aegade esimeses tehisintellekti tegevuskavas. Selgitatav AI, mida mõnikord nimetatakse valge kasti AI-ks, on loodud suure läbipaistvusega, et loogikaprotsessid oleksid juurdepääsetavad. See vähendab tõenäosust, et eelarvamused ja ebatäpsused jäävad märkamatuks. 

See on lennundustööstuse jaoks oluline, sest tehisintellekti saaks lõpuks kasutada turvakontrollide, lennujaamade automatiseeritud ohutusjärelevalve või isegi täielikult autonoomsete õhusõidukite jaoks. Eelarvamused ja ebatäpsused võivad nende kõrge riskiga rakenduste puhul elusid ohtu seada. Kuigi seletatav tehisintellekt areneb järgmise paari aasta jooksul, peaksid lennundusspetsialistid tavapäraseid musta kasti algoritme hoolikalt sõeluma andmete kallutatuse märkide suhtes.

Generatiivne AI võib ohustada ka lennundustööstuse rakendusi. Algoritmid nagu ChatGPT ja DALL-E on viimastel aastatel muutunud äärmiselt populaarseks. Nii võimsad kui need mudelid ka näivad, pole nad kaugeltki täiuslikud. Näiteks ChatGPT kaldub "hallutsineerima" väljamõeldud uuringuid või genereerima kogemata valeinformatsiooni. 

Generatiivne AI näitab praegu lubadusi ainult madala riskitasemega rakenduste jaoks lennunduses, nagu automatiseeritud klienditeenindus. Siiski on nende algoritmide sõelumine ebatäpsuste ja valeteabe suhtes endiselt oluline. Lennundusspetsialistid saavad kasutada tööriistu, nagu faktide kontrollimise funktsioonid generatiivse AI testimiseks enne selle reaalses maailmas rakendamist. 

Lennuohutuse parandamine AI Analyticsiga

Tehisintellektil põhinev ennustav analüüs võib muuta lennuohutust mitmel viisil. Selles tuuakse esile ohutusprobleemid ja tuuakse välja uuenduslikud lahendused, alates lennukite disainist kuni lennujaama logistikani. Spetsialistid saavad kasutada digitaalseid kaksikuid süsteemide virtuaalseks modelleerimiseks ja analüüsimiseks, mis võimaldab põhjalikumat ohutustesti.

AI-ga kaasnevad mõned riskid, nagu andmete kallutatus ja ebatäpsused. Algoritmi hoolikas valik ja jälgimine võivad aga võimaldada lennundustööstusel AI-d kasutada reisijate, pilootide ja lennujaama töötajate ohutuse parandamiseks.

Samuti loe AI tehnoloogia rakendused autotööstuses

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
• PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• PlatoESG. Autod/elektrisõidukid, Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
• BlockOffsets. Keskkonnakompensatsiooni omandi ajakohastamine. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://www.aiiottalk.com/ai-predictive-analytics-in-aviation/