Usando IA para análise preditiva na segurança da aviação

Usando IA para análise preditiva na segurança da aviação

Carimbo de data / hora: 8 de julho de 2023, 12h
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Os profissionais da aviação podem aplicar análises preditivas baseadas em IA para melhorar a segurança em tudo, desde o design da aeronave até a logística do aeroporto. A segurança está no cerne do sucesso neste setor, por isso ele precisa de ferramentas de ponta para ficar à frente dos riscos e perigos. A IA pode simplificar e automatizar os principais processos de segurança, como projeto, monitoramento, teste e muito mais. 

Manutenção preditiva com tecnologia de IA

A IA é uma ferramenta poderosa para melhorar a segurança das aeronaves por meio de análises preditivas. A combinação de IA com dispositivos de coleta de dados, como sensores de IoT, permite que empresas e técnicos de aviação automatizem o monitoramento de aviões. 

“A manutenção preditiva envolve o uso de IA para analisar dados de sensores IoT e prever quando os reparos são necessários antes que algo quebre. Isso evita acidentes e atrasos e pode economizar dinheiro para proprietários de aeronaves e empresas de aviação.” 

A manutenção preditiva pode reduzir os custos de manutenção em até 30%, reduz o tempo de inatividade em 45% e elimina até 75% das avarias. Como resultado, o retorno sobre o investimento é muito alto. 

A IA é a forma mais avançada de manutenção preditiva atual, usando algoritmos para automatizar o desempenho e a análise de dados do sensor. Proprietários ou técnicos de aeronaves configuram o algoritmo com dados do avião, incluindo seus principais sistemas e métricas de desempenho típicas. Essas informações servem como linha de base para comparação, de modo que o algoritmo possa identificar atividades incomuns. 

Sensores de IoT que detectam desempenho fora das margens esperadas acionam a IA para alertar o pessoal de manutenção. Os técnicos de aeronaves podem revisar os dados de desempenho sinalizados e determinar se um ajuste, teste ou reparo é necessário. 

Esse processo pode detectar possíveis problemas mecânicos muito mais rapidamente do que os métodos convencionais. A inspeção de aeronaves ainda é importante nos procedimentos de manutenção responsável, mas a manutenção preditiva pode tornar as inspeções mais eficientes. 

Além disso, é sempre possível que problemas potenciais não sejam percebidos imediatamente durante as inspeções ou simplesmente sejam ignorados. O monitoramento de IA reduz o risco de cenários como esse. 

Analisando aeronaves com gêmeos digitais

A análise baseada em IA pode melhorar a segurança por meio de gêmeos digitais, bem como manutenção preditiva. Um gêmeo digital é um modelo virtual altamente detalhado e realista de um sistema real, como um veículo ou edifício. Os gêmeos digitais costumam usar aprendizado de máquina e IA para simular os efeitos de mudanças operacionais ou de design. 

Os gêmeos digitais têm várias aplicações na indústria da aviação. Por exemplo, engenheiros de aeronaves costumam usar simulações para modelar e testar projetos de peças. Isso permite que eles entendam o possível desempenho de um componente ou aeronave antes de fabricar um protótipo. Eles também podem experimentar novas ideias e configurações com pouco ou nenhum custo adicional. 

“Os gêmeos digitais podem melhorar a segurança, revelando riscos potenciais ou problemas mecânicos que só podem ser perceptíveis com o tempo ou sob certas condições.” 

Os programas de modelagem permitem que os projetistas de aeronaves testem peças e aviões de forma mais completa do que seria possível de outra forma, aumentando a probabilidade de identificar riscos potenciais. 

Além disso, os fabricantes podem usar um gêmeo digital para investigar problemas com segurança se os clientes relatarem um problema com a unidade de uma determinada aeronave. A capacidade de simular virtualmente qualquer cenário sem potencialmente danificar um avião real pode economizar milhares de dólares e garantir que os testes não coloquem os técnicos em risco. 

As descobertas do teste de gêmeos digitais podem ajudar os fabricantes a atualizar as cartas de informações de serviço (SILs) e garantir a conformidade com a FAA. Também ajuda a melhorar os projetos de aeronaves futuras e mantém os pilotos e passageiros seguros o tempo todo.

Análise preditiva para segurança aeroportuária

Os gêmeos digitais também podem ser úteis no projeto e otimização de aeroportos. Mesmo aqueles fora da indústria da aviação sabem como o layout pode ser complexo. Otimizar essas estruturas é complicado, mas vital para garantir a segurança durante emergências. 

Um gêmeo digital pode ser inestimável para analisar e melhorar a segurança do aeroporto. Os algoritmos de IA simplificam a análise de dados sobre operações diárias, HVAC e controle ambiental, monitoramento de segurança, fluxo de tráfego e muito mais. Todas essas informações podem contribuir para algoritmos de análise preditiva, destacando possíveis gargalos, ineficiências e riscos de segurança. 

Os gerentes de aeroportos podem testar várias soluções para problemas de segurança relacionados à infraestrutura usando um gêmeo digital. Depois de definir a melhor solução, eles podem implementá-la no mundo real. A IA de hoje pode criar previsões altamente realistas sobre o desempenho de várias mudanças logísticas. Testar as atualizações virtualmente primeiro reduz a confusão para os passageiros, bem como para a equipe do aeroporto. 

Riscos potenciais do uso de IA na segurança da aviação

“A análise de IA e os gêmeos digitais podem ajudar muito a melhorar a segurança da aviação, mas essa tecnologia tem riscos.” 

Os profissionais devem estar cientes das possíveis desvantagens da IA ​​para implementá-la com segurança. Um dos principais riscos associados à IA é sua natureza de caixa preta. Os desenvolvedores e usuários não podem visualizar os processos lógicos da maioria desses algoritmos. O problema com os processos lógicos ocultos é o risco elevado de vieses e imprecisões não detectados. Quando desenvolvedores e usuários não conseguem ver como a IA conecta pontos de dados, é mais difícil perceber conclusões errôneas. 

A IA de caixa preta representa uma séria preocupação na indústria da aviação. Na verdade, explicabilidade é uma prioridade estabelecido no primeiro roteiro de IA da Administração de Segurança da Aviação da União Europeia. A IA explicável, às vezes chamada de IA de caixa branca, é projetada para ter alta transparência para que os processos lógicos sejam acessíveis. Isso reduz a probabilidade de vieses e imprecisões passarem despercebidos. 

Isso é importante para a indústria da aviação porque a IA pode eventualmente ser usada para triagens de segurança, monitoramento automatizado de segurança de aeroportos ou até mesmo aeronaves totalmente autônomas. Vieses e imprecisões podem colocar vidas em risco nesses aplicativos de alto risco. Embora a IA explicável se desenvolva nos próximos anos, os profissionais da aviação devem examinar cuidadosamente os algoritmos convencionais de caixa preta em busca de sinais de viés de dados.

A IA generativa também pode representar riscos para aplicações da indústria da aviação. Algoritmos como ChatGPT e DALL-E se tornaram extremamente populares nos últimos anos. Por mais poderosos que pareçam esses modelos, eles estão longe de serem perfeitos. Por exemplo, o ChatGPT é propenso a “alucinar” estudos de pesquisa inventados ou gerar acidentalmente desinformação. 

Atualmente, a IA generativa só se mostra promissora para aplicações de baixo risco na aviação, como atendimento automatizado ao cliente. No entanto, a triagem desses algoritmos para imprecisões e informações falsas ainda é importante. Os profissionais da aviação podem usar ferramentas como funções de verificação de fatos para testar a IA generativa antes de aplicá-la no mundo real. 

Melhorando a segurança da aviação com AI Analytics

A análise preditiva alimentada por IA pode revolucionar a segurança da aviação de várias maneiras. Ele destaca questões de segurança e aponta soluções inovadoras, desde o projeto de aeronaves até a logística do aeroporto. Os profissionais podem usar gêmeos digitais para modelar e analisar sistemas virtualmente, permitindo testes de segurança mais completos.

A IA vem com alguns riscos, como viés de dados e imprecisões. No entanto, a seleção e o monitoramento cuidadosos do algoritmo podem permitir que a indústria da aviação aproveite a IA para melhorar a segurança dos passageiros, pilotos e funcionários do aeroporto.

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