استفاده از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده در ایمنی هوانوردی

متخصصان هوانوردی می توانند تجزیه و تحلیل های پیش بینی مبتنی بر هوش مصنوعی را برای بهبود ایمنی در همه چیز از طراحی هواپیما گرفته تا تدارکات فرودگاه به کار گیرند. ایمنی هسته موفقیت در این صنعت است، بنابراین به ابزارهای پیشرفته نیاز دارد تا از خطرات و مخاطرات جلوتر باشد. هوش مصنوعی می تواند فرآیندهای ایمنی کلیدی مانند طراحی، نظارت، آزمایش و غیره را ساده و خودکار کند. 

تعمیر و نگهداری پیشگویانه مبتنی بر هوش مصنوعی

هوش مصنوعی ابزاری قدرتمند برای بهبود ایمنی هواپیما از طریق تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده است. ترکیب هوش مصنوعی با دستگاه‌های جمع‌آوری داده مانند حسگرهای اینترنت اشیا به شرکت‌های هواپیمایی و تکنسین‌ها اجازه می‌دهد نظارت بر هواپیما را خودکار کنند. 

تعمیر و نگهداری پیش‌بینی شامل استفاده از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌های حسگرهای اینترنت اشیا و پیش‌بینی اینکه چه زمانی قبل از خراب شدن چیزی نیاز به تعمیر است. از حوادث و تاخیرها جلوگیری می کند و می تواند در هزینه صاحبان هواپیما و شرکت های هواپیمایی صرفه جویی کند. 

تعمیر و نگهداری پیش بینی می تواند کاهش هزینه های نگهداری تا 30 درصد، زمان خرابی را تا 45٪ کاهش داده و تا 75٪ خرابی ها را از بین ببرید. در نتیجه بازگشت سرمایه بسیار بالاست. 

هوش مصنوعی پیشرفته‌ترین شکل نگهداری پیش‌بینی‌کننده امروزی است که از الگوریتم‌هایی برای خودکارسازی عملکرد و تحلیل داده‌های حسگر استفاده می‌کند. صاحبان هواپیما یا تکنسین‌ها الگوریتم را با داده‌های هواپیما، از جمله سیستم‌های کلیدی آن و معیارهای عملکرد معمولی تنظیم می‌کنند. این اطلاعات به عنوان پایه ای برای مقایسه عمل می کند تا الگوریتم بتواند فعالیت غیرعادی را شناسایی کند. 

حسگرهای اینترنت اشیا که عملکرد خارج از حاشیه های مورد انتظار را تشخیص می دهند، هوش مصنوعی را برای هشدار به پرسنل تعمیر و نگهداری فعال می کنند. سپس تکنسین‌های هواپیما می‌توانند داده‌های عملکرد پرچم‌گذاری شده را بررسی کنند و تعیین کنند که آیا تنظیم، آزمایش یا تعمیر لازم است یا خیر. 

این فرآیند می تواند مشکلات مکانیکی احتمالی را بسیار سریعتر از روش های معمولی تشخیص دهد. بازرسی هواپیما هنوز در روش های تعمیر و نگهداری مسئولانه مهم است، اما تعمیر و نگهداری پیش بینی شده می تواند بازرسی ها را کارآمدتر کند. 

علاوه بر این، همیشه این امکان وجود دارد که مشکلات احتمالی بلافاصله در طول بازرسی قابل توجه نباشند یا به سادگی نادیده گرفته شوند. نظارت بر هوش مصنوعی خطر چنین سناریوهایی را کاهش می دهد. 

تجزیه و تحلیل هواپیما با دوقلوهای دیجیتال

تجزیه و تحلیل های مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند ایمنی را از طریق دوقلوهای دیجیتال و همچنین تعمیر و نگهداری پیش بینی بهبود بخشد. یک دوقلو دیجیتال یک مدل مجازی بسیار دقیق و واقعی از یک سیستم واقعی، مانند یک وسیله نقلیه یا ساختمان است. دوقلوهای دیجیتال اغلب از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای شبیه سازی اثرات تغییرات عملیاتی یا طراحی استفاده می کنند. 

دوقلوهای دیجیتال کاربردهای مختلفی در صنعت هوانوردی دارند. به عنوان مثال، مهندسان هواپیما اغلب از شبیه سازی برای مدل سازی و آزمایش طراحی قطعات استفاده می کنند. این به آنها اجازه می دهد تا قبل از ساخت نمونه اولیه، عملکرد احتمالی یک قطعه یا هواپیما را درک کنند. آنها همچنین می توانند ایده ها و پیکربندی های جدید را با هزینه کم یا بدون هزینه اضافی امتحان کنند. 

دوقلوهای دیجیتالی می‌توانند با آشکار کردن خطرات احتمالی یا مسائل مکانیکی که ممکن است در طول زمان یا تحت شرایط خاص قابل توجه باشند، ایمنی را بهبود بخشند. 

برنامه‌های مدل‌سازی به طراحان هواپیما اجازه می‌دهد تا قطعات و هواپیماها را دقیق‌تر از آنچه در غیر این صورت ممکن است آزمایش کنند و احتمال شناسایی خطرات احتمالی را افزایش دهند. 

علاوه بر این، اگر مشتریان مشکلی را در مورد واحد هواپیمای خاص خود گزارش دهند، سازندگان می توانند از یک دوقلو دیجیتال برای بررسی ایمن مشکلات استفاده کنند. توانایی شبیه‌سازی مجازی هر سناریویی بدون آسیب احتمالی به هواپیمای واقعی می‌تواند هزاران دلار صرفه‌جویی کند و اطمینان حاصل کند که آزمایش، تکنسین‌ها را در معرض خطر قرار نمی‌دهد. 

یافته های آزمایش دوقلو دیجیتال می تواند کمک به سازندگان به‌روزرسانی نامه‌های اطلاعات خدمات (SIL) و از انطباق FAA اطمینان حاصل کنید. همچنین به بهبود طراحی هواپیما در آینده کمک می کند و خلبانان و مسافران را همیشه در امان نگه می دارد.

تجزیه و تحلیل پیش بینی برای ایمنی فرودگاه

دوقلوهای دیجیتال همچنین می توانند در طراحی و بهینه سازی فرودگاه ها مفید باشند. حتی کسانی که خارج از صنعت هوانوردی هستند می دانند که این طرح چقدر می تواند پیچیده باشد. بهینه سازی این سازه ها پیچیده است اما برای اطمینان از ایمنی در مواقع اضطراری حیاتی است. 

یک دوقلو دیجیتال می تواند برای تجزیه و تحلیل و بهبود ایمنی فرودگاه بسیار ارزشمند باشد. الگوریتم‌های هوش مصنوعی تجزیه و تحلیل داده‌ها را در عملیات‌های روزمره، تهویه مطبوع و کنترل محیطی، نظارت بر امنیت، جریان ترافیک و موارد دیگر ساده می‌کنند. همه این اطلاعات می‌تواند به الگوریتم‌های تحلیلی پیش‌بینی‌کننده کمک کند که تنگناها، ناکارآمدی‌ها و خطرات امنیتی بالقوه را برجسته می‌کند. 

مدیران فرودگاه می توانند راه حل های مختلفی را برای مسائل ایمنی مرتبط با زیرساخت با استفاده از یک دوقلو دیجیتال آزمایش کنند. هنگامی که بهترین راه حل را پیدا کردند، می توانند آن را در دنیای واقعی پیاده سازی کنند. هوش مصنوعی امروزی می‌تواند پیش‌بینی‌های بسیار واقعی از نحوه عملکرد تغییرات لجستیکی مختلف ایجاد کند. آزمایش به‌روزرسانی‌ها تقریباً ابتدا سردرگمی مسافران و همچنین کارکنان فرودگاه را کاهش می‌دهد. 

خطرات بالقوه استفاده از هوش مصنوعی در ایمنی هوانوردی

تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی و دوقلوهای دیجیتال می توانند راه طولانی را در جهت بهبود ایمنی هوانوردی پیش ببرند، اما این فناوری خطراتی دارد. 

حرفه ای ها باید از اشکالات احتمالی هوش مصنوعی برای اجرای ایمن آن آگاه باشند. یکی از خطرات اصلی مرتبط با هوش مصنوعی ماهیت جعبه سیاه آن است. توسعه دهندگان و کاربران نمی توانند فرآیندهای منطقی اکثر این الگوریتم ها را مشاهده کنند. مشکل فرآیندهای منطق پنهان، افزایش خطر سوگیری ها و نادرستی های کشف نشده است. وقتی توسعه‌دهندگان و کاربران نمی‌توانند ببینند هوش مصنوعی چگونه نقاط داده را به هم متصل می‌کند، توجه به نتایج ناقص چالش‌برانگیزتر است. 

هوش مصنوعی جعبه سیاه یک نگرانی جدی در صنعت هوانوردی است. در حقیقت، توضیح پذیری اولویت اصلی است در اولین نقشه راه هوش مصنوعی اداره ایمنی هوانوردی اتحادیه اروپا ارائه شده است. هوش مصنوعی قابل توضیح، که گاهی به آن هوش مصنوعی جعبه سفید نیز می گویند، به گونه ای طراحی شده است که شفافیت بالایی داشته باشد تا فرآیندهای منطقی در دسترس باشند. این امر احتمال عدم توجه به سوگیری ها و نادرستی ها را کاهش می دهد. 

این برای صنعت هوانوردی مهم است زیرا هوش مصنوعی در نهایت می تواند برای غربالگری های امنیتی، نظارت خودکار ایمنی فرودگاه یا حتی هواپیماهای کاملاً خودمختار استفاده شود. سوگیری ها و نادرستی ها می توانند جان افراد را در این برنامه های پرخطر به خطر بیندازند. در حالی که هوش مصنوعی قابل توضیح در چند سال آینده توسعه می یابد، متخصصان هوانوردی باید الگوریتم های جعبه سیاه معمولی را برای نشانه های سوگیری داده ها به دقت بررسی کنند.

هوش مصنوعی مولد همچنین می تواند برای کاربردهای صنعت هوانوردی خطراتی ایجاد کند. الگوریتم هایی مانند ChatGPT و DALL-E در چند سال گذشته بسیار محبوب شده اند. هرچقدر این مدل ها به ظاهر قدرتمند به نظر می رسند، از کامل بودن فاصله زیادی دارند. برای مثال، ChatGPT مستعد مطالعات تحقیقاتی ساختگی «توهم» یا تولید تصادفی اطلاعات نادرست است. 

هوش مصنوعی مولد در حال حاضر فقط برای کاربردهای کم خطر در هوانوردی، مانند خدمات خودکار به مشتریان، نویدبخش است. با این حال، غربالگری این الگوریتم ها برای نادرستی و اطلاعات نادرست هنوز مهم است. متخصصان هوانوردی می توانند استفاده کنند ابزارهایی مانند توابع بررسی واقعیت برای آزمایش هوش مصنوعی مولد قبل از استفاده از آن در دنیای واقعی. 

بهبود ایمنی هوانوردی با تجزیه و تحلیل هوش مصنوعی

تجزیه و تحلیل های پیش بینی مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند ایمنی هوانوردی را از طرق مختلف متحول کند. مسائل ایمنی را برجسته می‌کند و راه‌حل‌های نوآورانه، از طراحی هواپیما گرفته تا تدارکات فرودگاه را مشخص می‌کند. حرفه ای ها می توانند از دوقلوهای دیجیتالی برای مدل سازی و تجزیه و تحلیل سیستم ها به صورت مجازی استفاده کنند که امکان تست ایمنی کامل تر را فراهم می کند.

هوش مصنوعی با چند خطر مانند سوگیری داده ها و عدم دقت همراه است. با این حال، انتخاب دقیق الگوریتم و نظارت می تواند به صنعت هوانوردی اجازه دهد تا از هوش مصنوعی برای بهبود ایمنی مسافران، خلبانان و کارکنان فرودگاه استفاده کند.

همچنین ، بخوانید کاربردهای فناوری هوش مصنوعی در صنعت خودرو

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
• PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• PlatoESG. خودرو / خودروهای الکتریکی، کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
• BlockOffsets. نوسازی مالکیت افست زیست محیطی. دسترسی به اینجا.
• منبع: https://www.aiiottalk.com/ai-predictive-analytics-in-aviation/