Tekoälyn käyttäminen ennakoivaan analytiikkaan lentoturvallisuudessa

Ilmailualan ammattilaiset voivat soveltaa tekoälyllä varustettua ennakoivaa analytiikkaa parantaakseen turvallisuutta kaikessa lentokoneiden suunnittelusta lentokentän logistiikkaan. Turvallisuus on tämän alan menestyksen ydin, joten se tarvitsee huippuluokan työkaluja pysyäkseen riskien ja vaarojen edessä. Tekoäly voi virtaviivaistaa ja automatisoida tärkeitä turvallisuusprosesseja, kuten suunnittelua, valvontaa, testausta ja paljon muuta. 

Tekoälyllä toimiva ennakoiva huolto

Tekoäly on tehokas työkalu lentokoneiden turvallisuuden parantamiseen ennakoivan analytiikan avulla. Tekoälyn yhdistäminen tiedonkeruulaitteisiin, kuten IoT-antureisiin, mahdollistaa lentoyhtiöiden ja teknikkojen automatisoinnin lentokoneiden valvonnan. 

”Ennakoivassa kunnossapidossa käytetään tekoälyä IoT-antureiden datan analysointiin ja korjaustarpeiden ennustamiseen ennen kuin jokin rikkoutuu. Se estää onnettomuuksia ja viivästyksiä ja voi säästää lentokoneiden omistajien ja lentoyhtiöiden rahaa." 

Ennakoiva huolto voi alentaa ylläpitokustannuksia jopa 30 %, vähentää seisokkeja 45 % ja eliminoi jopa 75 % vioista. Tämän seurauksena sijoitetun pääoman tuotto on erittäin korkea. 

Tekoäly on nykypäivän edistynein ennakoivan ylläpidon muoto, joka käyttää algoritmeja suorituskyvyn ja anturitietojen analyysin automatisointiin. Lentokoneiden omistajat tai teknikot määrittävät algoritmin lentokonetiedoilla, mukaan lukien sen keskeiset järjestelmät ja tyypilliset suorituskykymittarit. Nämä tiedot toimivat vertailun lähtökohtana, jotta algoritmi voi tunnistaa epätavallisen toiminnan. 

IoT-anturit, jotka havaitsevat suorituskyvyn odotettujen marginaalien ulkopuolella, laukaisevat tekoälyn varoittaakseen huoltohenkilöstöä. Lentokoneteknikot voivat sitten tarkistaa merkityt suorituskykytiedot ja päättää, onko viritys, testi tai korjaus tarpeen. 

Tämä prosessi voi havaita mahdolliset mekaaniset ongelmat paljon nopeammin kuin perinteiset menetelmät. Lentokoneiden tarkastaminen on edelleen tärkeää vastuullisissa huoltotoimenpiteissä, mutta ennakoiva huolto voi tehostaa tarkastuksia. 

Lisäksi on aina mahdollista, että mahdolliset ongelmat eivät ole heti havaittavissa tarkastuksissa tai ne yksinkertaisesti jäävät huomiotta. AI-valvonta vähentää tällaisten skenaarioiden riskiä. 

Lentokoneiden analysointi digitaalisilla kaksosilla

Tekoälypohjainen analytiikka voi parantaa turvallisuutta digitaalisten kaksosten sekä ennakoivan ylläpidon avulla. Digitaalinen kaksos on erittäin yksityiskohtainen, realistinen virtuaalimalli todellisesta järjestelmästä, kuten ajoneuvosta tai rakennuksesta. Digitaaliset kaksoset käyttävät usein koneoppimista ja tekoälyä simuloidakseen toiminnallisten tai suunnittelumuutosten vaikutuksia. 

Digitaalisilla kaksosilla on erilaisia ​​sovelluksia ilmailualalla. Esimerkiksi lentokoneinsinöörit käyttävät usein simulaatioita mallintaakseen ja testatakseen osasuunnitelmia. Näin he voivat ymmärtää komponentin tai lentokoneen mahdollisen suorituskyvyn ennen prototyypin valmistamista. He voivat myös kokeilla uusia ideoita ja kokoonpanoja pienillä tai ilman lisäkustannuksia. 

"Digitaaliset kaksoset voivat parantaa turvallisuutta paljastamalla mahdollisia vaaroja tai mekaanisia ongelmia, jotka saattavat olla havaittavissa vain ajan myötä tai tietyissä olosuhteissa." 

Mallinnusohjelmien avulla lentokoneiden suunnittelijat voivat testata osia ja lentokoneita perusteellisemmin kuin muuten olisi mahdollista, mikä lisää mahdollisten vaarojen tunnistamisen todennäköisyyttä. 

Lisäksi valmistajat voivat käyttää digitaalista kaksoset ongelmien turvalliseen tutkimiseen, jos asiakkaat ilmoittavat ongelmasta tietyn lentokoneen yksikössä. Mahdollisuus simuloida käytännössä mitä tahansa skenaariota vahingoittamatta todellista lentokonetta voi säästää tuhansia dollareita ja varmistaa, että testaus ei vaaranna teknikoita. 

Digitaalisten kaksoistestien tulokset voivat auta valmistajia päivittämään palvelutietokirjeet (SIL) ja varmistaa FAA:n noudattaminen. Se auttaa myös parantamaan tulevia lentokoneiden suunnittelua ja pitää lentäjät ja matkustajat aina turvassa.

Ennakoiva analytiikka lentokentän turvallisuudesta

Digitaalisista kaksosista voi olla hyötyä myös lentokenttien suunnittelussa ja optimoinnissa. Jopa ilmailualan ulkopuoliset tietävät, kuinka monimutkainen layout voi olla. Näiden rakenteiden optimointi on monimutkaista, mutta välttämätöntä turvallisuuden takaamiseksi hätätilanteissa. 

Digitaalinen kaksonen voi olla korvaamaton lentoaseman turvallisuuden analysoinnissa ja parantamisessa. Tekoälyalgoritmit yksinkertaistavat päivittäisten toimintojen, LVI- ja ympäristövalvonnan, turvavalvonnan, liikennevirtojen ja muiden tietojen analysointia. Kaikki tämä tieto voi edistää ennakoivia analytiikkaalgoritmeja, jotka tuovat esiin mahdolliset pullonkaulat, tehottomuudet ja tietoturvariskit. 

Lentoaseman johtajat voivat testata erilaisia ​​ratkaisuja infrastruktuuriin liittyviin turvallisuuskysymyksiin digitaalisen kaksoisparin avulla. Kun he löytävät parhaan ratkaisun, he voivat toteuttaa sen todellisessa maailmassa. Nykypäivän tekoäly voi luoda erittäin realistisia ennusteita siitä, miten erilaiset logistiset muutokset toimivat. Päivitysten testaus käytännössä ensin vähentää matkustajien ja lentokentän henkilökunnan hämmennystä. 

Tekoälyn käytön mahdolliset riskit lentoturvallisuudessa

"Tekoälyanalytiikka ja digitaaliset kaksoset voivat auttaa parantamaan lentoturvallisuutta, mutta tällä tekniikalla on riskejä." 

Ammattilaisten on oltava tietoisia mahdollisista tekoälyn haitoista sen turvallisessa toteuttamisessa. Yksi tekoälyyn liittyvistä suurimmista riskeistä on sen musta laatikko. Kehittäjät ja käyttäjät eivät voi tarkastella useimpien algoritmien logiikkaprosesseja. Piilotettujen logiikkaprosessien ongelmana on havaitsemattomien harhojen ja epätarkkuuksien lisääntynyt riski. Kun kehittäjät ja käyttäjät eivät näe, kuinka tekoäly yhdistää datapisteitä, on haastavampaa havaita virheelliset johtopäätökset. 

Black-box AI aiheuttaa vakavan huolen ilmailualalla. Itse asiassa, selitettävyys on ykkösprioriteetti Euroopan unionin lentoturvallisuushallinnon ensimmäisellä tekoälysuunnitelmalla. Selitettävä tekoäly, jota joskus kutsutaan myös valkoiseksi laatikoksi, on suunniteltu erittäin läpinäkyväksi, jotta logiikkaprosessit ovat käytettävissä. Tämä vähentää todennäköisyyttä, että vääristymät ja epätarkkuudet jäävät huomaamatta. 

Tämä on tärkeää ilmailuteollisuudelle, koska tekoälyä voitaisiin lopulta käyttää turvatarkastuksiin, automatisoituun lentoasemien turvallisuusseurantaan tai jopa täysin autonomisiin lentokoneisiin. Harha ja epätarkkuudet voivat vaarantaa ihmishenkiä näissä korkean riskin sovelluksissa. Vaikka selitettävissä oleva tekoäly kehittyy muutaman seuraavan vuoden aikana, ilmailualan ammattilaisten tulee seuloa huolellisesti tavanomaiset black-box-algoritmit tietojen harhaan viittaavien merkkien varalta.

Generatiivinen tekoäly voi myös aiheuttaa riskejä ilmailualan sovelluksille. Algoritmeista, kuten ChatGPT ja DALL-E, on tullut erittäin suosittuja viime vuosina. Niin tehokkailta kuin nämä mallit näyttävätkin, ne ovat kaukana täydellisistä. Esimerkiksi ChatGPT on taipuvainen "hallusinoimaan" keksittyjä tutkimuksia tai tuottamaan vahingossa väärää tietoa. 

Generatiivinen tekoäly on tällä hetkellä lupaava vain vähäriskisille ilmailusovelluksille, kuten automatisoidulle asiakaspalvelulle. Näiden algoritmien seulonta epätarkkuuksien ja väärien tietojen varalta on kuitenkin edelleen tärkeää. Ilmailualan ammattilaiset voivat käyttää työkaluja, kuten faktantarkistustoimintoja testata generatiivista tekoälyä ennen sen soveltamista todellisessa maailmassa. 

Lentoturvallisuuden parantaminen AI Analyticsin avulla

Tekoälyllä toimiva ennakoiva analytiikka voi mullistaa lentoturvallisuuden monin tavoin. Se korostaa turvallisuuskysymyksiä ja paikantaa innovatiivisia ratkaisuja lentokoneiden suunnittelusta lentokentän logistiikkaan. Ammattilaiset voivat käyttää digitaalisia kaksosia järjestelmien mallintamiseen ja analysointiin virtuaalisesti, mikä mahdollistaa perusteellisemman turvallisuustestauksen.

Tekoälyyn liittyy muutamia riskejä, kuten tietojen harhaa ja epätarkkuuksia. Huolellisen algoritmin valinnan ja valvonnan avulla ilmailuala voi kuitenkin hyödyntää tekoälyä matkustajien, lentäjien ja lentoasemahenkilökunnan turvallisuuden parantamiseksi.

Lue myös Tekoälyteknologian sovellukset autoteollisuudessa

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. Autot / sähköautot, hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• BlockOffsets. Ympäristövastuun omistuksen nykyaikaistaminen. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.aiiottalk.com/ai-predictive-analytics-in-aviation/