AI gebruiken voor voorspellende analyses in luchtvaartveiligheid

Luchtvaartprofessionals kunnen AI-aangedreven voorspellende analyses toepassen om de veiligheid te verbeteren in alles, van vliegtuigontwerp tot luchthavenlogistiek. Veiligheid vormt de kern van succes in deze branche, dus er zijn geavanceerde tools nodig om risico's en gevaren voor te blijven. AI kan belangrijke veiligheidsprocessen zoals ontwerp, monitoring, testen en meer stroomlijnen en automatiseren. 

AI-aangedreven voorspellend onderhoud

AI is een krachtig hulpmiddel om de veiligheid van vliegtuigen te verbeteren door middel van voorspellende analyses. Door AI te combineren met apparaten voor gegevensverzameling, zoals IoT-sensoren, kunnen luchtvaartbedrijven en technici vliegtuigbewaking automatiseren. 

“Voorspellend onderhoud omvat het gebruik van AI om gegevens van IoT-sensoren te analyseren en te voorspellen wanneer reparaties nodig zijn voordat er iets kapot gaat. Het voorkomt ongelukken en vertragingen en kan vliegtuigeigenaren en luchtvaartmaatschappijen geld besparen.” 

Voorspellend onderhoud kan tot 30% lagere onderhoudskosten, verminder de uitvaltijd met 45% en elimineer tot 75% van de storingen. Hierdoor is het rendement op de investering zeer hoog. 

AI is de meest geavanceerde vorm van voorspellend onderhoud van dit moment, waarbij algoritmen worden gebruikt om de analyse van prestaties en sensorgegevens te automatiseren. Vliegtuigeigenaren of technici zetten het algoritme op met vliegtuiggegevens, inclusief de belangrijkste systemen en typische prestatiestatistieken. Deze informatie dient als basis voor vergelijking, zodat het algoritme ongebruikelijke activiteit kan identificeren. 

IoT-sensoren die prestaties detecteren die buiten de verwachte marges vallen, activeren de AI om onderhoudspersoneel te waarschuwen. Vliegtuigtechnici kunnen vervolgens de gemarkeerde prestatiegegevens bekijken en bepalen of een afstelling, test of reparatie nodig is. 

Dit proces kan potentiële mechanische problemen veel sneller opsporen dan conventionele methoden. Het inspecteren van vliegtuigen is nog steeds belangrijk in verantwoorde onderhoudsprocedures, maar voorspellend onderhoud kan inspecties efficiënter maken. 

Daarnaast is het altijd mogelijk dat potentiële problemen tijdens inspecties niet direct worden opgemerkt of simpelweg over het hoofd worden gezien. AI-monitoring verkleint het risico op dit soort scenario's. 

Vliegtuigen analyseren met digitale tweelingen

Door AI aangedreven analyses kunnen de veiligheid verbeteren door middel van digitale tweelingen en voorspellend onderhoud. Een digital twin is een zeer gedetailleerd, realistisch virtueel model van een echt systeem, zoals een voertuig of gebouw. Digitale tweelingen gebruiken vaak machine learning en AI om de effecten van operationele of ontwerpwijzigingen te simuleren. 

Digital twins hebben verschillende toepassingen in de luchtvaartindustrie. Vliegtuigingenieurs gebruiken bijvoorbeeld vaak simulaties om ontwerpen van onderdelen te modelleren en te testen. Hierdoor kunnen ze de mogelijke prestaties van een onderdeel of vliegtuig begrijpen voordat ze een prototype maken. Ze kunnen ook tegen weinig of geen extra kosten nieuwe ideeën en configuraties uitproberen. 

"Digitale tweelingen kunnen de veiligheid verbeteren door potentiële gevaren of mechanische problemen aan het licht te brengen die pas na verloop van tijd of onder bepaalde omstandigheden merkbaar worden." 

Met modelleringsprogramma's kunnen vliegtuigontwerpers onderdelen en vliegtuigen grondiger testen dan anders mogelijk zou zijn, waardoor de kans groter wordt dat potentiële gevaren worden geïdentificeerd. 

Bovendien kunnen fabrikanten een digitale tweeling gebruiken om problemen veilig te onderzoeken als klanten een probleem melden met hun eenheid van een bepaald vliegtuig. De mogelijkheid om elk scenario virtueel te simuleren zonder mogelijk een echt vliegtuig te beschadigen, kan duizenden dollars besparen en ervoor zorgen dat technici tijdens het testen geen risico lopen. 

Bevindingen van digitale tweelingtesten kunnen fabrikanten helpen bij het bijwerken van service-informatiebrieven (SIL's) en zorgen voor FAA-conformiteit. Het helpt ook bij het verbeteren van toekomstige vliegtuigontwerpen en houdt piloten en passagiers te allen tijde veilig.

Voorspellende analyses voor luchthavenveiligheid

Digital twins kunnen ook nuttig zijn bij het ontwerpen en optimaliseren van luchthavens. Zelfs degenen buiten de luchtvaartindustrie weten hoe complex de lay-out kan zijn. Het optimaliseren van deze structuren is ingewikkeld, maar essentieel om de veiligheid tijdens noodsituaties te waarborgen. 

Een digitale tweeling kan van onschatbare waarde zijn voor het analyseren en verbeteren van de veiligheid op luchthavens. AI-algoritmen vereenvoudigen het analyseren van gegevens over dagelijkse activiteiten, HVAC- en omgevingscontrole, beveiligingsmonitoring, verkeersstroom en meer. Al deze informatie kan bijdragen aan voorspellende analyse-algoritmen die potentiële knelpunten, inefficiënties en beveiligingsrisico's aan het licht brengen. 

Luchthavenbeheerders kunnen met een digital twin verschillende oplossingen testen voor veiligheidsvraagstukken die met de infrastructuur te maken hebben. Zodra ze de beste oplossing hebben gevonden, kunnen ze deze in de echte wereld implementeren. De huidige AI kan zeer realistische voorspellingen doen over hoe verschillende logistieke veranderingen zullen presteren. Updates vrijwel eerst testen vermindert verwarring bij zowel passagiers als luchthavenpersoneel. 

Potentiële risico's van het gebruik van AI in de luchtvaartveiligheid

"AI-analyses en digitale tweelingen kunnen een grote bijdrage leveren aan het verbeteren van de luchtvaartveiligheid, maar deze technologie brengt risico's met zich mee." 

Professionals moeten zich bewust zijn van mogelijke AI-nadelen om het veilig te implementeren. Een van de belangrijkste risico's van AI is het black-box karakter. Ontwikkelaars en gebruikers kunnen de logische processen van de meeste van deze algoritmen niet zien. Het probleem met verborgen logische processen is het verhoogde risico van onopgemerkte vooroordelen en onnauwkeurigheden. Wanneer ontwikkelaars en gebruikers niet kunnen zien hoe AI datapunten met elkaar verbindt, is het een grotere uitdaging om gebrekkige conclusies op te merken. 

Black-box AI baart de luchtvaartindustrie grote zorgen. In werkelijkheid, uitlegbaarheid staat hoog in het vaandel uiteengezet in de allereerste AI-routekaart van de Aviation Safety Administration van de Europese Unie. Verklaarbare AI, ook wel white-box AI genoemd, is ontworpen om een ​​hoge mate van transparantie te hebben, zodat logische processen toegankelijk zijn. Dit verkleint de kans dat vooroordelen en onnauwkeurigheden onopgemerkt blijven. 

Dit is belangrijk voor de luchtvaartindustrie omdat AI uiteindelijk kan worden gebruikt voor veiligheidsonderzoeken, geautomatiseerde veiligheidscontroles op luchthavens of zelfs volledig autonome vliegtuigen. Vooroordelen en onnauwkeurigheden kunnen levens in gevaar brengen bij deze risicovolle toepassingen. Hoewel verklaarbare AI zich de komende jaren ontwikkelt, moeten luchtvaartprofessionals conventionele black-box-algoritmen zorgvuldig screenen op tekenen van databias.

Generatieve AI kan ook risico's opleveren voor toepassingen in de luchtvaartindustrie. Algoritmen als ChatGPT en DALL-E zijn de afgelopen jaren razend populair geworden. Hoe krachtig deze modellen ook lijken, ze zijn verre van perfect. ChatGPT is bijvoorbeeld geneigd om verzonnen onderzoeksstudies te 'hallucineren' of per ongeluk verkeerde informatie te genereren. 

Generatieve AI is momenteel alleen veelbelovend voor toepassingen met een laag risico in de luchtvaart, zoals geautomatiseerde klantenservice. Het is echter nog steeds belangrijk om deze algoritmen te screenen op onnauwkeurigheden en valse informatie. Luchtvaartprofessionals kunnen gebruiken tools zoals functies voor het controleren van feiten om generatieve AI te testen voordat deze in de echte wereld wordt toegepast. 

Verbetering van de luchtvaartveiligheid met AI-analyse

Door AI aangestuurde voorspellende analyses kunnen op verschillende manieren een revolutie teweegbrengen in de veiligheid van de luchtvaart. Het belicht veiligheidskwesties en wijst op innovatieve oplossingen, van vliegtuigontwerp tot luchthavenlogistiek. Professionals kunnen digitale tweelingen gebruiken om systemen virtueel te modelleren en te analyseren, waardoor grondigere veiligheidstests mogelijk zijn.

AI brengt enkele risico's met zich mee, zoals databias en onnauwkeurigheden. Zorgvuldige selectie en monitoring van algoritmen kan de luchtvaartindustrie echter in staat stellen AI te gebruiken voor meer veiligheid voor passagiers, piloten en luchthavenpersoneel.

Lees ook Toepassingen van AI-technologie in de auto-industrie

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. Automotive / EV's, carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• BlockOffsets. Eigendom voor milieucompensatie moderniseren. Toegang hier.
• Bron: https://www.aiiottalk.com/ai-predictive-analytics-in-aviation/