Использование ИИ для предиктивной аналитики в сфере авиационной безопасности

Профессионалы в области авиации могут применять прогнозную аналитику на основе ИИ для повышения безопасности во всем, от проектирования самолетов до логистики в аэропортах. Безопасность лежит в основе успеха в этой отрасли, поэтому необходимы передовые инструменты, чтобы опережать риски и опасности. ИИ может оптимизировать и автоматизировать ключевые процессы безопасности, такие как проектирование, мониторинг, тестирование и многое другое. 

Прогностическое обслуживание на основе искусственного интеллекта

ИИ — это мощный инструмент для повышения безопасности самолетов с помощью прогнозной аналитики. Сочетание ИИ с устройствами сбора данных, такими как датчики Интернета вещей, позволяет авиационным компаниям и техническим специалистам автоматизировать мониторинг самолетов. 

«Прогностическое обслуживание предполагает использование ИИ для анализа данных с датчиков IoT и прогнозирования необходимости ремонта до того, как что-то сломается. Это предотвращает аварии и задержки и может сэкономить деньги владельцев самолетов и авиационных компаний». 

Профилактическое обслуживание может снизить затраты на техническое обслуживание до 30%, сократить время простоя на 45 % и устранить до 75 % поломок. В результате окупаемость инвестиций очень высока. 

На сегодняшний день ИИ — это самая передовая форма профилактического обслуживания, использующая алгоритмы для автоматизации анализа производительности и данных датчиков. Владельцы или техники самолетов настраивают алгоритм с данными самолета, включая его ключевые системы и типичные показатели производительности. Эта информация служит основой для сравнения, чтобы алгоритм мог идентифицировать необычную активность. 

Датчики IoT, которые обнаруживают, что производительность выходит за пределы ожидаемых пределов, запускают ИИ, чтобы предупредить обслуживающий персонал. Затем авиатехники могут просмотреть отмеченные данные о производительности и определить, требуется ли настройка, проверка или ремонт. 

Этот процесс может выявить потенциальные механические проблемы намного быстрее, чем обычные методы. Осмотр самолета по-прежнему важен в процедурах ответственного технического обслуживания, но профилактическое обслуживание может сделать проверки более эффективными. 

Кроме того, всегда возможно, что потенциальные проблемы не сразу заметны во время проверок или просто упускаются из виду. Мониторинг ИИ снижает риск подобных сценариев. 

Анализ самолетов с помощью цифровых двойников

Аналитика на основе ИИ может повысить безопасность с помощью цифровых двойников, а также профилактического обслуживания. Цифровой двойник — это высокодетализированная реалистичная виртуальная модель реальной системы, такой как транспортное средство или здание. Цифровые двойники часто используют машинное обучение и искусственный интеллект для имитации последствий операционных или проектных изменений. 

Цифровые двойники имеют различные применения в авиационной отрасли. Например, авиаконструкторы часто используют симуляции для моделирования и проверки конструкций деталей. Это позволяет им понять возможные характеристики компонента или самолета до изготовления прототипа. Они также могут опробовать новые идеи и конфигурации практически без дополнительных затрат. 

«Цифровые двойники могут повысить безопасность, выявляя потенциальные опасности или механические проблемы, которые могут быть заметны только со временем или при определенных условиях». 

Программы моделирования позволяют авиаконструкторам тестировать детали и самолеты более тщательно, чем это было бы возможно в противном случае, что повышает вероятность выявления потенциальных опасностей. 

Кроме того, производители могут использовать цифрового двойника для безопасного расследования проблем, если клиенты сообщают о проблеме с их подразделением определенного самолета. Возможность виртуально смоделировать любой сценарий без потенциального повреждения реального самолета может сэкономить тысячи долларов и гарантировать, что испытания не подвергают риску техников. 

Результаты тестирования цифровых двойников могут помочь производителям обновить сервисные информационные письма (SIL) и обеспечить соответствие FAA. Это также помогает улучшить будущие конструкции самолетов и обеспечивает постоянную безопасность пилотов и пассажиров.

Прогнозная аналитика для обеспечения безопасности в аэропортах

Цифровые двойники также могут быть полезны при проектировании и оптимизации аэропортов. Даже те, кто не связан с авиационной промышленностью, знают, насколько сложной может быть компоновка. Оптимизация этих конструкций сложна, но жизненно важна для обеспечения безопасности во время чрезвычайных ситуаций. 

Цифровой двойник может оказаться бесценным инструментом для анализа и повышения безопасности аэропортов. Алгоритмы искусственного интеллекта упрощают анализ данных о повседневных операциях, управлении климатом и окружающей средой, мониторинге безопасности, транспортном потоке и многом другом. Вся эта информация может помочь алгоритмам предиктивной аналитики выявить потенциальные узкие места, неэффективность и риски безопасности. 

Руководители аэропортов могут тестировать различные решения проблем безопасности, связанных с инфраструктурой, с помощью цифрового двойника. Как только они определят лучшее решение, они смогут реализовать его в реальном мире. Сегодняшний ИИ может создавать очень реалистичные прогнозы того, как будут работать различные изменения в логистике. Тестирование обновлений практически в первую очередь снижает путаницу как для пассажиров, так и для персонала аэропорта. 

Потенциальные риски использования ИИ для обеспечения безопасности полетов

«Аналитика ИИ и цифровые двойники могут иметь большое значение для повышения безопасности полетов, но эта технология сопряжена с рисками». 

Профессионалы должны знать о потенциальных недостатках ИИ для его безопасного внедрения. Одним из основных рисков, связанных с ИИ, является его «черный ящик». Разработчики и пользователи не могут просматривать логические процессы большинства этих алгоритмов. Проблема со скрытыми логическими процессами заключается в повышенном риске необнаруженных предубеждений и неточностей. Когда разработчики и пользователи не видят, как ИИ связывает точки данных, сложнее заметить ошибочные выводы. 

Искусственный интеллект «черного ящика» вызывает серьезную озабоченность в авиационной отрасли. Фактически, объяснимость превыше всего изложена в первой в истории дорожной карте искусственного интеллекта Управления авиационной безопасности Европейского Союза. Объяснимый ИИ, иногда называемый ИИ «белого ящика», спроектирован так, чтобы иметь высокую прозрачность, поэтому логические процессы доступны. Это снижает вероятность того, что предвзятость и неточности останутся незамеченными. 

Это важно для авиационной отрасли, потому что ИИ в конечном итоге можно будет использовать для проверки безопасности, автоматизированного мониторинга безопасности в аэропортах или даже для полностью автономных самолетов. Предубеждения и неточности могут поставить под угрозу жизнь в этих приложениях с высоким риском. В то время как объяснимый ИИ будет развиваться в течение следующих нескольких лет, профессионалы в области авиации должны тщательно проверять традиционные алгоритмы черного ящика на наличие признаков предвзятости данных.

Генеративный ИИ также может представлять опасность для приложений авиационной отрасли. Такие алгоритмы, как ChatGPT и DALL-E, стали чрезвычайно популярными за последние несколько лет. Какими бы мощными ни казались эти модели, они далеки от совершенства. Например, ChatGPT склонен к «галлюцинациям» выдуманных исследований или случайному созданию дезинформации. 

В настоящее время генеративный ИИ обещает быть перспективным только для приложений с низким уровнем риска в авиации, таких как автоматизированное обслуживание клиентов. Однако проверка этих алгоритмов на наличие неточностей и ложной информации по-прежнему важна. Профессионалы авиации могут использовать такие инструменты, как функции проверки фактов чтобы протестировать генеративный ИИ, прежде чем применять его в реальном мире. 

Повышение безопасности полетов с помощью ИИ-аналитики

Прогностическая аналитика на базе ИИ может революционизировать безопасность полетов различными способами. В нем освещаются вопросы безопасности и определяются инновационные решения, от проектирования самолетов до логистики в аэропортах. Профессионалы могут использовать цифровые двойники для виртуального моделирования и анализа систем, что позволяет проводить более тщательное тестирование безопасности.

ИИ сопряжен с несколькими рисками, такими как предвзятость данных и неточности. Однако тщательный выбор алгоритма и мониторинг могут позволить авиационной отрасли использовать ИИ для повышения безопасности пассажиров, пилотов и персонала аэропорта.

Читайте также Применение технологии ИИ в автомобильной промышленности

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Автомобили / электромобили, Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• Смещения блоков. Модернизация права собственности на экологические компенсации. Доступ здесь.
• Источник: https://www.aiiottalk.com/ai-predictive-analytics-in-aviation/