AI használata prediktív elemzésekhez a repülésbiztonságban

A repülési szakemberek mesterségesintelligencia-alapú prediktív elemzést alkalmazhatnak a biztonság javítása érdekében a repülőgépek tervezésétől a repülőtéri logisztikáig. A biztonság a siker kulcsa ebben az iparágban, ezért élvonalbeli eszközökre van szükség ahhoz, hogy megelőzze a kockázatokat és veszélyeket. A mesterséges intelligencia egyszerűsítheti és automatizálhatja a kulcsfontosságú biztonsági folyamatokat, mint például a tervezés, a felügyelet, a tesztelés és egyebek. 

AI-alapú prediktív karbantartás

A mesterséges intelligencia egy hatékony eszköz a repülőgépek biztonságának növelésére prediktív analitika révén. A mesterséges intelligencia és az adatgyűjtő eszközök, például az IoT-érzékelők kombinálása lehetővé teszi a légiközlekedési vállalatok és a technikusok számára, hogy automatizálják a repülőgép-felügyeletet. 

„A prediktív karbantartás magában foglalja a mesterséges intelligencia felhasználását az IoT-érzékelők adatainak elemzésére, és annak előrejelzésére, hogy mikor lesz szükség javításra, mielőtt valami elromolna. Megakadályozza a baleseteket és a késéseket, és pénzt takaríthat meg a repülőgép-tulajdonosok és a légitársaságok számára.” 

Előrejelző karbantartás lehet akár 30%-kal csökkentheti a karbantartási költségeket45%-kal csökkenti az állásidőt, és akár 75%-kal kiküszöböli a meghibásodásokat. Ennek eredményeként a befektetés megtérülése nagyon magas. 

Az AI a prediktív karbantartás napjaink legfejlettebb formája, amely algoritmusokat használ a teljesítmény és az érzékelőadatok elemzésére. A repülőgép-tulajdonosok vagy technikusok a repülőgép adataival állítják be az algoritmust, beleértve a kulcsfontosságú rendszereket és a tipikus teljesítménymutatókat. Ez az információ az összehasonlítás alapjául szolgál, így az algoritmus azonosítani tudja a szokatlan tevékenységet. 

Az IoT-érzékelők, amelyek a várt határokon kívüli teljesítményt érzékelik, elindítják az AI-t, hogy figyelmeztessék a karbantartó személyzetet. A repülőgép-technikusok ezután áttekinthetik a megjelölt teljesítményadatokat, és eldönthetik, hogy szükség van-e beállításra, tesztre vagy javításra. 

Ez az eljárás sokkal gyorsabban képes kiszűrni a potenciális mechanikai problémákat, mint a hagyományos módszerek. A repülőgépek ellenőrzése továbbra is fontos a felelős karbantartási eljárások során, de az előrejelző karbantartás hatékonyabbá teheti az ellenőrzéseket. 

Ezenkívül mindig előfordulhat, hogy a lehetséges problémákat nem lehet azonnal észrevenni az ellenőrzések során, vagy egyszerűen figyelmen kívül hagyják őket. Az AI-figyelés csökkenti az ehhez hasonló forgatókönyvek kockázatát. 

Repülőgépek elemzése digitális ikrekkel

A mesterséges intelligencia által vezérelt analitika javíthatja a biztonságot a digitális ikrekkel, valamint a prediktív karbantartással. A digitális iker egy valós rendszer, például jármű vagy épület rendkívül részletes, valósághű virtuális modellje. A digitális ikrek gyakran gépi tanulást és mesterséges intelligenciát használnak a működési vagy tervezési változtatások hatásainak szimulálására. 

A digitális ikreknek különféle alkalmazásai vannak a repülési iparban. Például a repülőgép-mérnökök gyakran használnak szimulációkat az alkatrésztervek modellezésére és tesztelésére. Ez lehetővé teszi számukra, hogy megértsék egy alkatrész vagy repülőgép lehetséges teljesítményét a prototípus gyártása előtt. Új ötleteket és konfigurációkat is kipróbálhatnak csekély vagy külön költség nélkül. 

"A digitális ikrek javíthatják a biztonságot azáltal, hogy felfedik azokat a lehetséges veszélyeket vagy mechanikai problémákat, amelyek csak idővel vagy bizonyos körülmények között észlelhetők." 

A modellezési programok lehetővé teszik a repülőgép-tervezők számára, hogy alaposabban teszteljék az alkatrészeket és repülőgépeket, mint ahogy egyébként lehetséges lenne, növelve a potenciális veszélyek azonosításának valószínűségét. 

Ezenkívül a gyártók digitális ikerpárt használhatnak a problémák biztonságos kivizsgálására, ha az ügyfelek problémát jelentenek egy bizonyos repülőgép egységével kapcsolatban. Az a képesség, hogy gyakorlatilag bármilyen forgatókönyvet szimuláljon anélkül, hogy potenciálisan károsítaná a valódi repülőgépet, több ezer dollárt takaríthat meg, és biztosítja, hogy a tesztelés ne veszélyeztesse a technikusokat. 

Digitális ikervizsgálati eredmények segítsen a gyártóknak frissíteni a szervizinformációs leveleket (SIL) és biztosítsa az FAA megfelelőségét. Ezenkívül segít a jövőbeni repülőgép-tervek fejlesztésében, és mindenkor biztonságban tartja a pilótákat és az utasokat.

Prediktív elemzés a repülőtéri biztonság érdekében

A digitális ikrek a repülőterek tervezése és optimalizálása során is hasznosak lehetnek. Még a légiközlekedési ágazaton kívüliek is tudják, milyen bonyolult lehet az elrendezés. Ezeknek a szerkezeteknek az optimalizálása bonyolult, de létfontosságú a vészhelyzetek során történő biztonság érdekében. 

A digitális ikertestvér felbecsülhetetlen értékű lehet a repülőtéri biztonság elemzéséhez és javításához. A mesterséges intelligencia algoritmusai leegyszerűsítik a mindennapi műveletekre, a HVAC-ra és a környezeti felügyeletre, a biztonsági felügyeletre, a forgalomra és egyebekre vonatkozó adatok elemzését. Mindezek az információk hozzájárulhatnak a prediktív analitikai algoritmusokhoz, amelyek rávilágítanak a lehetséges szűk keresztmetszetek, a hatékonyság hiányára és a biztonsági kockázatokra. 

A repülõterek vezetõi digitális iker segítségével különféle megoldásokat tesztelhetnek az infrastruktúrával kapcsolatos biztonsági problémákra. Miután megtalálták a legjobb megoldást, megvalósíthatják azt a való világban. A mai mesterséges intelligencia rendkívül reális előrejelzéseket tud készíteni arra vonatkozóan, hogy a különböző logisztikai változások hogyan fognak teljesíteni. A frissítések tesztelése gyakorlatilag először csökkenti az utasok és a repülőtéri személyzet zavarát. 

Az AI repülésbiztonsági alkalmazásának lehetséges kockázatai

"A mesterséges intelligencia elemzése és a digitális ikrek nagymértékben hozzájárulhatnak a repülésbiztonság javításához, de ennek a technológiának vannak kockázatai." 

A szakembereknek tisztában kell lenniük a mesterséges intelligencia biztonságos megvalósításának lehetséges hátrányaival. A mesterséges intelligencia egyik fő kockázata a fekete doboz jellege. A fejlesztők és a felhasználók nem láthatják a legtöbb ilyen algoritmus logikai folyamatait. A rejtett logikai folyamatokkal kapcsolatos probléma az észleletlen torzítások és pontatlanságok fokozott kockázata. Amikor a fejlesztők és a felhasználók nem látják, hogy az AI hogyan kapcsolja össze az adatpontokat, nehezebb észrevenni a hibás következtetéseket. 

A fekete doboz mesterséges intelligencia komoly aggodalomra ad okot a repülési ágazatban. Valójában, a magyarázhatóság a legfontosabb az Európai Unió Repülésbiztonsági Igazgatóságának első mesterséges intelligencia-tervében. Az magyarázható mesterséges intelligencia, amelyet néha white-box AI-nak is neveznek, úgy tervezték, hogy nagy átlátszósággal rendelkezzen, így a logikai folyamatok hozzáférhetőek. Ez csökkenti annak valószínűségét, hogy a torzítások és pontatlanságok észrevétlenek maradjanak. 

Ez azért fontos a repülési ágazat számára, mert a mesterséges intelligencia végső soron biztonsági átvilágításra, automatizált repülőtéri biztonsági megfigyelésre vagy akár teljesen autonóm repülőgépekre is használható. Az elfogultságok és a pontatlanságok életveszélybe sodorhatják ezeket a magas kockázatú alkalmazásokat. Míg a megmagyarázható mesterséges intelligencia az elkövetkező néhány évben fejlődik, a repülési szakembereknek gondosan át kell vizsgálniuk a hagyományos feketedoboz-algoritmusokat az adatok torzításának jeleire.

A generatív mesterséges intelligencia kockázatokat is jelenthet a légiközlekedési ágazatban. Az olyan algoritmusok, mint a ChatGPT és a DALL-E, rendkívül népszerűvé váltak az elmúlt néhány évben. Bármennyire is erősnek tűnnek ezek a modellek, távolról sem tökéletesek. Például a ChatGPT hajlamos arra, hogy „hallucináljon” kitalált kutatási tanulmányokat, vagy véletlenül téves információkat generáljon. 

A generatív mesterséges intelligencia jelenleg csak az alacsony kockázatú repülési alkalmazásokra ígér ígéretet, mint például az automatizált ügyfélszolgálat. Az algoritmusok pontatlanságok és hamis információk szűrése azonban továbbra is fontos. A repülési szakemberek használhatják olyan eszközök, mint a tényellenőrző funkciók a generatív mesterséges intelligencia tesztelésére, mielőtt a valós világban alkalmaznák. 

A repülésbiztonság javítása az AI Analytics segítségével

Az AI-alapú prediktív analitika többféleképpen forradalmasíthatja a repülésbiztonságot. Kiemeli a biztonsági kérdéseket, és innovatív megoldásokat mutat be, a repülőgépek tervezésétől a repülőtéri logisztikáig. A szakemberek a digitális ikreket használhatják a rendszerek virtuális modellezésére és elemzésére, ami alaposabb biztonsági tesztelést tesz lehetővé.

A mesterséges intelligencia bizonyos kockázatokkal jár, mint például az adatok torzítása és pontatlansága. Az algoritmusok gondos kiválasztása és nyomon követése azonban lehetővé teheti a légiközlekedési ágazat számára, hogy a mesterséges intelligenciát kihasználja az utasok, a pilóták és a repülőtéri személyzet biztonságának javítása érdekében.

Is, Olvassa el Az AI technológia alkalmazásai az autóiparban

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Autóipar / elektromos járművek, Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• BlockOffsets. A környezetvédelmi ellentételezési tulajdon korszerűsítése. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://www.aiiottalk.com/ai-predictive-analytics-in-aviation/