Utilisation de l'IA pour l'analyse prédictive dans la sécurité aérienne

Les professionnels de l'aviation peuvent appliquer l'analyse prédictive basée sur l'IA pour améliorer la sécurité dans tous les domaines, de la conception des avions à la logistique aéroportuaire. La sécurité est au cœur du succès dans cette industrie, elle a donc besoin d'outils de pointe pour garder une longueur d'avance sur les risques et les dangers. L'IA peut rationaliser et automatiser les processus de sécurité clés tels que la conception, la surveillance, les tests, etc. 

Maintenance prédictive basée sur l'IA

L'IA est un outil puissant pour améliorer la sécurité des avions grâce à l'analyse prédictive. La combinaison de l'IA avec des dispositifs de collecte de données comme les capteurs IoT permet aux compagnies et aux techniciens de l'aviation d'automatiser la surveillance des avions. 

"La maintenance prédictive implique l'utilisation de l'IA pour analyser les données des capteurs IoT et prédire quand des réparations sont nécessaires avant que quelque chose ne casse. Cela évite les accidents et les retards et peut faire économiser de l'argent aux propriétaires d'avions et aux compagnies aériennes. 

La maintenance prédictive peut réduire les coûts de maintenance jusqu'à 30 %, réduisez les temps d'arrêt de 45 % et éliminez jusqu'à 75 % des pannes. En conséquence, le retour sur investissement est très élevé. 

L'IA est la forme la plus avancée de maintenance prédictive actuelle, utilisant des algorithmes pour automatiser l'analyse des performances et des données des capteurs. Les propriétaires d'avions ou les techniciens configurent l'algorithme avec les données de l'avion, y compris ses systèmes clés et les mesures de performances typiques. Ces informations servent de référence pour la comparaison afin que l'algorithme puisse identifier une activité inhabituelle. 

Les capteurs IoT qui détectent les performances en dehors des marges attendues déclenchent l'IA pour alerter le personnel de maintenance. Les techniciens d'aéronefs peuvent alors examiner les données de performance signalées et déterminer si une mise au point, un test ou une réparation est nécessaire. 

Ce processus peut détecter les problèmes mécaniques potentiels beaucoup plus rapidement que les méthodes conventionnelles. L'inspection des aéronefs est toujours importante dans les procédures de maintenance responsable, mais la maintenance prédictive peut rendre les inspections plus efficaces. 

De plus, il est toujours possible que des problèmes potentiels ne soient pas immédiatement perceptibles lors des inspections ou soient simplement ignorés. La surveillance de l'IA réduit le risque de scénarios comme celui-ci. 

Analyser des avions avec des jumeaux numériques

L'analyse basée sur l'IA peut améliorer la sécurité grâce à des jumeaux numériques ainsi qu'à la maintenance prédictive. Un jumeau numérique est un modèle virtuel très détaillé et réaliste d'un système réel, tel qu'un véhicule ou un bâtiment. Les jumeaux numériques utilisent souvent l'apprentissage automatique et l'IA pour simuler les effets des changements opérationnels ou de conception. 

Les jumeaux numériques ont diverses applications dans l'industrie aéronautique. Par exemple, les ingénieurs aéronautiques utilisent souvent des simulations pour modéliser et tester des conceptions de pièces. Cela leur permet de comprendre les performances possibles d'un composant ou d'un avion avant de fabriquer un prototype. Ils peuvent également essayer de nouvelles idées et configurations à peu ou pas de frais supplémentaires. 

"Les jumeaux numériques peuvent améliorer la sécurité en révélant des dangers potentiels ou des problèmes mécaniques qui pourraient n'être perceptibles qu'au fil du temps ou dans certaines conditions." 

Les programmes de modélisation permettent aux concepteurs d'avions de tester les pièces et les avions de manière plus approfondie qu'il ne serait autrement possible, ce qui augmente la probabilité d'identifier les dangers potentiels. 

De plus, les fabricants peuvent utiliser un jumeau numérique pour enquêter en toute sécurité sur les problèmes si les clients signalent un problème avec leur unité d'un certain avion. La possibilité de simuler virtuellement n'importe quel scénario sans endommager un avion réel peut économiser des milliers de dollars et garantir que les tests ne mettent pas les techniciens en danger. 

Les résultats des tests de jumeau numérique peuvent aider les fabricants à mettre à jour les lettres d'information de service (SIL) et assurer la conformité FAA. Il contribue également à améliorer la conception des futurs avions et assure la sécurité des pilotes et des passagers à tout moment.

Analyse prédictive pour la sécurité des aéroports

Les jumeaux numériques peuvent également être utiles pour concevoir et optimiser les aéroports. Même ceux qui ne font pas partie de l'industrie aéronautique savent à quel point la disposition peut être complexe. L'optimisation de ces structures est compliquée mais vitale pour assurer la sécurité en cas d'urgence. 

Un jumeau numérique peut être inestimable pour analyser et améliorer la sécurité des aéroports. Les algorithmes d'IA simplifient l'analyse des données sur les opérations quotidiennes, le contrôle CVC et environnemental, la surveillance de la sécurité, le flux de trafic et plus encore. Toutes ces informations peuvent contribuer aux algorithmes d'analyse prédictive mettant en évidence les goulots d'étranglement potentiels, les inefficacités et les risques de sécurité. 

Les gestionnaires d'aéroport peuvent tester diverses solutions aux problèmes de sécurité liés aux infrastructures à l'aide d'un jumeau numérique. Une fois qu'ils ont identifié la meilleure solution, ils peuvent l'implémenter dans le monde réel. L'IA d'aujourd'hui peut créer des prédictions très réalistes sur la façon dont divers changements logistiques se produiront. Tester les mises à jour pratiquement d'abord réduit la confusion pour les passagers ainsi que pour le personnel de l'aéroport. 

Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA dans la sécurité aérienne

"L'analyse de l'IA et les jumeaux numériques peuvent grandement contribuer à améliorer la sécurité aérienne, mais cette technologie comporte des risques." 

Les professionnels doivent être conscients des inconvénients potentiels de l'IA pour la mettre en œuvre en toute sécurité. L'un des principaux risques associés à l'IA est sa nature de boîte noire. Les développeurs et les utilisateurs ne peuvent pas visualiser les processus logiques de la plupart de ces algorithmes. Le problème avec les processus logiques cachés est le risque accru de biais et d'inexactitudes non détectés. Lorsque les développeurs et les utilisateurs ne peuvent pas voir comment l'IA relie les points de données, il est plus difficile de remarquer des conclusions erronées. 

L'IA en boîte noire pose de sérieux problèmes dans l'industrie aéronautique. En fait, l'explicabilité est une priorité absolue énoncées dans la toute première feuille de route de l'IA de l'Administration de la sécurité aérienne de l'Union européenne. L'IA explicable, parfois appelée IA boîte blanche, est conçue pour avoir une grande transparence afin que les processus logiques soient accessibles. Cela réduit la probabilité que des biais et des inexactitudes passent inaperçus. 

Ceci est important pour l'industrie aéronautique, car l'IA pourrait éventuellement être utilisée pour les contrôles de sécurité, la surveillance automatisée de la sécurité des aéroports ou même des avions entièrement autonomes. Les biais et les inexactitudes peuvent mettre des vies en danger dans ces applications à haut risque. Alors que l'IA explicable se développe au cours des prochaines années, les professionnels de l'aviation devraient soigneusement examiner les algorithmes de boîte noire conventionnels pour détecter des signes de biais de données.

L'IA générative peut également présenter des risques pour les applications de l'industrie aéronautique. Des algorithmes comme ChatGPT et DALL-E sont devenus extrêmement populaires au cours des dernières années. Aussi puissants que paraissent ces modèles, ils sont loin d'être parfaits. Par exemple, ChatGPT est enclin à "halluciner" des études de recherche inventées ou à générer accidentellement des informations erronées. 

L'IA générative ne semble actuellement prometteuse que pour les applications à faible risque dans l'aviation, telles que le service client automatisé. Cependant, le dépistage de ces algorithmes pour les inexactitudes et les fausses informations est toujours important. Les professionnels de l'aviation peuvent utiliser des outils tels que des fonctions de vérification des faits pour tester l'IA générative avant de l'appliquer dans le monde réel. 

Améliorer la sécurité aérienne avec AI Analytics

L'analyse prédictive basée sur l'IA peut révolutionner la sécurité aérienne de diverses manières. Il met en lumière les enjeux de sécurité et identifie des solutions innovantes, de la conception des avions à la logistique aéroportuaire. Les professionnels peuvent utiliser des jumeaux numériques pour modéliser et analyser virtuellement des systèmes, ce qui permet des tests de sécurité plus approfondis.

L'IA comporte quelques risques, tels que le biais des données et les inexactitudes. Cependant, une sélection et une surveillance minutieuses des algorithmes peuvent permettre à l'industrie aéronautique de tirer parti de l'IA pour améliorer la sécurité des passagers, des pilotes et du personnel de l'aéroport.

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