Wykorzystanie sztucznej inteligencji do analiz predykcyjnych w bezpieczeństwie lotniczym

Specjaliści z branży lotniczej mogą stosować analizy predykcyjne oparte na sztucznej inteligencji, aby poprawić bezpieczeństwo we wszystkim, od projektowania samolotów po logistykę lotniskową. Bezpieczeństwo jest podstawą sukcesu w tej branży, dlatego potrzebne są najnowocześniejsze narzędzia, aby wyprzedzać ryzyko i zagrożenia. Sztuczna inteligencja może usprawnić i zautomatyzować kluczowe procesy bezpieczeństwa, takie jak projektowanie, monitorowanie, testowanie i inne. 

Konserwacja predykcyjna oparta na sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja to potężne narzędzie do poprawy bezpieczeństwa samolotów dzięki analityce predykcyjnej. Połączenie sztucznej inteligencji z urządzeniami do gromadzenia danych, takimi jak czujniki IoT, pozwala firmom lotniczym i technikom zautomatyzować monitorowanie samolotów. 

„Konserwacja predykcyjna polega na wykorzystaniu sztucznej inteligencji do analizowania danych z czujników IoT i przewidywania, kiedy konieczna jest naprawa, zanim coś się zepsuje. Zapobiega wypadkom i opóźnieniom oraz może zaoszczędzić pieniądze właścicielom samolotów i firmom lotniczym”. 

Konserwacja zapobiegawcza może obniżyć koszty utrzymania nawet o 30%, skrócić przestoje o 45% i wyeliminować do 75% awarii. W rezultacie zwrot z inwestycji jest bardzo wysoki. 

Sztuczna inteligencja to obecnie najbardziej zaawansowana forma konserwacji zapobiegawczej, wykorzystująca algorytmy do automatyzacji wydajności i analizy danych z czujników. Właściciele samolotów lub technicy konfigurują algorytm z danymi samolotu, w tym jego kluczowymi systemami i typowymi wskaźnikami wydajności. Te informacje służą jako punkt odniesienia do porównania, dzięki czemu algorytm może zidentyfikować nietypową aktywność. 

Czujniki IoT, które wykrywają wydajność poza oczekiwanymi marginesami, powodują, że sztuczna inteligencja ostrzega personel konserwacyjny. Technicy samolotów mogą następnie przejrzeć oflagowane dane dotyczące osiągów i określić, czy konieczna jest regulacja, test lub naprawa. 

Ten proces może wykryć potencjalne problemy mechaniczne znacznie szybciej niż konwencjonalne metody. Inspekcje samolotów są nadal ważne w procedurach odpowiedzialnej obsługi technicznej, ale konserwacja zapobiegawcza może sprawić, że inspekcje będą bardziej wydajne. 

Ponadto zawsze istnieje możliwość, że potencjalne problemy nie zostaną od razu zauważone podczas inspekcji lub zostaną po prostu przeoczone. Monitorowanie AI zmniejsza ryzyko wystąpienia takich scenariuszy. 

Analiza samolotów za pomocą cyfrowych bliźniaków

Analizy oparte na sztucznej inteligencji mogą poprawić bezpieczeństwo dzięki cyfrowym bliźniakom oraz konserwacji zapobiegawczej. Cyfrowy bliźniak to bardzo szczegółowy, realistyczny wirtualny model rzeczywistego systemu, takiego jak pojazd lub budynek. Cyfrowe bliźniaki często wykorzystują uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję do symulacji skutków zmian operacyjnych lub projektowych. 

Cyfrowe bliźniaki mają różne zastosowania w przemyśle lotniczym. Na przykład inżynierowie lotniczy często używają symulacji do modelowania i testowania projektów części. To pozwala im zrozumieć możliwe osiągi komponentu lub samolotu przed wyprodukowaniem prototypu. Mogą również wypróbować nowe pomysły i konfiguracje za niewielką opłatą lub bez dodatkowych kosztów. 

„Cyfrowe bliźniaki mogą poprawić bezpieczeństwo, ujawniając potencjalne zagrożenia lub problemy mechaniczne, które mogą być zauważalne dopiero po pewnym czasie lub w określonych warunkach”. 

Programy do modelowania umożliwiają projektantom samolotów dokładniejsze testowanie części i samolotów, niż byłoby to możliwe w innym przypadku, zwiększając prawdopodobieństwo zidentyfikowania potencjalnych zagrożeń. 

Ponadto producenci mogą korzystać z cyfrowego bliźniaka, aby bezpiecznie badać problemy, jeśli klienci zgłoszą problem z jednostką określonego statku powietrznego. Możliwość wirtualnej symulacji dowolnego scenariusza bez potencjalnego uszkodzenia prawdziwego samolotu może zaoszczędzić tysiące dolarów i upewnić się, że testy nie narażają techników na ryzyko. 

Wyniki testów cyfrowych bliźniaków mogą pomóż producentom zaktualizować listy z informacjami serwisowymi (SIL) i zapewnić zgodność z FAA. Pomaga również udoskonalać przyszłe projekty samolotów i zapewnia nieustanne bezpieczeństwo pilotów i pasażerów.

Analityka predykcyjna dla bezpieczeństwa na lotniskach

Cyfrowe bliźniaki mogą być również przydatne w projektowaniu i optymalizacji lotnisk. Nawet osoby spoza branży lotniczej wiedzą, jak złożony może być układ. Optymalizacja tych struktur jest skomplikowana, ale kluczowa dla zapewnienia bezpieczeństwa w sytuacjach awaryjnych. 

Cyfrowy bliźniak może być nieoceniony w analizie i poprawie bezpieczeństwa na lotniskach. Algorytmy AI upraszczają analizę danych dotyczących codziennych operacji, kontroli HVAC i środowiska, monitorowania bezpieczeństwa, przepływu ruchu i nie tylko. Wszystkie te informacje mogą przyczynić się do opracowania algorytmów analizy predykcyjnej, wskazujących potencjalne wąskie gardła, nieefektywność i zagrożenia bezpieczeństwa. 

Zarządzający portami lotniczymi mogą testować różne rozwiązania problemów związanych z bezpieczeństwem infrastruktury za pomocą cyfrowego bliźniaka. Gdy znajdą najlepsze rozwiązanie, mogą je wdrożyć w rzeczywistym świecie. Dzisiejsza sztuczna inteligencja może tworzyć bardzo realistyczne prognozy dotyczące tego, jak będą przebiegać różne zmiany logistyczne. Testowanie aktualizacji praktycznie w pierwszej kolejności zmniejsza dezorientację zarówno pasażerów, jak i personelu lotniska. 

Potencjalne zagrożenia związane z wykorzystaniem sztucznej inteligencji w bezpieczeństwie lotniczym

„Analiza AI i cyfrowe bliźniaki mogą znacznie przyczynić się do poprawy bezpieczeństwa lotniczego, ale ta technologia wiąże się z ryzykiem”. 

Profesjonaliści muszą być świadomi potencjalnych wad sztucznej inteligencji w jej bezpiecznym wdrażaniu. Jednym z głównych zagrożeń związanych ze sztuczną inteligencją jest jej czarny charakter. Deweloperzy i użytkownicy nie mogą przeglądać procesów logicznych większości z tych algorytmów. Problem z ukrytymi procesami logicznymi polega na zwiększonym ryzyku niewykrycia błędów i nieścisłości. Gdy programiści i użytkownicy nie widzą, w jaki sposób sztuczna inteligencja łączy punkty danych, trudniej jest dostrzec błędne wnioski. 

Sztuczna inteligencja czarnej skrzynki budzi poważne obawy w branży lotniczej. W rzeczywistości, wyjaśnialność jest najwyższym priorytetem w pierwszym w historii planie drogowym sztucznej inteligencji opracowanym przez Administrację Bezpieczeństwa Lotniczego Unii Europejskiej. Wyjaśnialna sztuczna inteligencja, czasami nazywana sztuczną inteligencją białych skrzynek, została zaprojektowana tak, aby zapewniać wysoką przejrzystość, dzięki czemu procesy logiczne są dostępne. Zmniejsza to prawdopodobieństwo, że błędy i nieścisłości pozostaną niezauważone. 

Jest to ważne dla branży lotniczej, ponieważ sztuczna inteligencja mogłaby ostatecznie zostać wykorzystana do kontroli bezpieczeństwa, zautomatyzowanego monitorowania bezpieczeństwa na lotniskach, a nawet w pełni autonomicznych samolotów. Błędy i nieścisłości mogą zagrażać życiu w tych aplikacjach wysokiego ryzyka. Chociaż wyjaśniona sztuczna inteligencja rozwija się w ciągu najbliższych kilku lat, profesjonaliści z branży lotniczej powinni dokładnie sprawdzać konwencjonalne algorytmy czarnej skrzynki pod kątem oznak stronniczości danych.

Generatywna sztuczna inteligencja może również stanowić zagrożenie dla aplikacji przemysłu lotniczego. Algorytmy takie jak ChatGPT i DALL-E stały się niezwykle popularne w ciągu ostatnich kilku lat. Te pozornie potężne modele wydają się dalekie od doskonałości. Na przykład ChatGPT ma skłonność do „halucynacji” zmyślonych badań lub przypadkowego generowania dezinformacji. 

Generatywna sztuczna inteligencja jest obecnie obiecująca tylko w zastosowaniach niskiego ryzyka w lotnictwie, takich jak zautomatyzowana obsługa klienta. Jednak sprawdzanie tych algorytmów pod kątem nieścisłości i fałszywych informacji jest nadal ważne. Profesjonaliści lotnictwa mogą korzystać narzędzia, takie jak funkcje sprawdzania faktów przetestować generatywną sztuczną inteligencję przed zastosowaniem jej w prawdziwym świecie. 

Poprawa bezpieczeństwa lotniczego dzięki AI Analytics

Analiza predykcyjna oparta na sztucznej inteligencji może zrewolucjonizować bezpieczeństwo lotnicze na różne sposoby. Zwraca uwagę na kwestie bezpieczeństwa i wskazuje innowacyjne rozwiązania, od projektowania samolotów po logistykę lotniskową. Profesjonaliści mogą używać cyfrowych bliźniaków do wirtualnego modelowania i analizowania systemów, co pozwala na dokładniejsze testowanie bezpieczeństwa.

Sztuczna inteligencja wiąże się z kilkoma zagrożeniami, takimi jak stronniczość danych i nieścisłości. Jednak staranny dobór i monitorowanie algorytmów może pozwolić branży lotniczej na wykorzystanie sztucznej inteligencji do poprawy bezpieczeństwa pasażerów, pilotów i personelu lotniska.

Przeczytaj także Zastosowania technologii AI w przemyśle motoryzacyjnym

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Motoryzacja / pojazdy elektryczne, Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Przesunięcia bloków. Modernizacja własności offsetu środowiskowego. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.aiiottalk.com/ai-predictive-analytics-in-aviation/