Aplikacije umetne inteligence (AI) v letalskem sektorju

Predvideva se, da bo umetna inteligenca v naslednjih nekaj letih prinesla več prebojev v vesoljski industriji z znižanjem stroškov, skrajšanjem procesov načrtovanja, odpravo podvajanja, eksperimentiranjem, dopolnjevanjem, podporo, proizvodnjo in nadgradnjo stvari. Razvoj umetne inteligence bi lahko pomagal letalskemu in vesoljskemu sektorju izboljšati njihove proizvodne metode. Vendar ima letalska industrija omejeno sprejemanje pristopov umetne inteligence, predvsem zaradi pomanjkanja dostopa do visokokakovostnih podatkov, dajanja prednosti preprostim modelom pred kompleksnimi modeli in potrebe po bolj kompetentnem osebju in partnerjih za učinkovito izvajanje. Vendar pa lahko s pravim partnerjem umetna inteligenca postane revolucionarna inovacija, ki vpliva na produktivnost, učinkovitost, razvoj in hitrost letalskih podjetij. Letalski sektor uporablja strojno učenje, računalniški vid, robotiko in obdelavo naravnega jezika, da izkoristi prednosti umetne inteligence. Prediktivno vzdrževanje, prepoznavanje vzorcev, samodejno razporejanje, ciljno oglaševanje in analiza povratnih informacij strank so nekatere od ključnih prednosti. Tehnologija umetne inteligence (AI) močno izboljšuje letalske operacije in pomembno vpliva na sektor komercialnega letalstva. Najboljša letalska podjetja po vsem svetu sprejemajo AI in druge vrhunske tehnologije za zagotavljanje individualiziranih storitev in izboljšanje uporabniške izkušnje. Na letališču samopostrežni kioski avtomatizirajo postopke in varnostne preglede. Poleg tega jih lahko kategoriziramo le kot vrh ledene gore, obstaja pa še več drugih aplikacij, ki so bile izpostavljene spodaj: 

1. Identifikacija potnika

Operativna učinkovitost med zemeljsko delovno silo se bo povečala zahvaljujoč varnostnim skenerjem, tehnikam strojnega učenja in biometrični identifikaciji. Številna letališča v ZDA uporabljajo AI za prepoznavanje morebitnih groženj na prometnih letališčih. Orodja z zmogljivostmi umetne inteligence lahko pospešijo postopek identifikacije potnikov.

2. Pregled prtljage

Syntech ONE, platformo AI za filtriranje prtljage za številne tekoče trakove, naj bi namestili na japonskem letališču Osaka. Zmogljivost Syntech One za zaznavanje možnih nevarnosti je izboljšana z združljivostjo z rentgenskim varnostnim sistemom. Varnostno osebje bo lahko hitro in učinkovito odkrilo nedovoljene stvari z uporabo avtomatskega pregleda prtljage, ki bi močno zmanjšal delovno obremenitev varnostnega osebja.

3. Oblikovanje izdelkov

Letalski sektor pogosto daje prednost cenovno dostopnim in zanesljivim delovom letal, da zmanjša stroške, kjer koli je to mogoče. Za ustvarjanje takšnih komponent lahko proizvajalci avtomobilov združijo generativne strukture z algoritmi AI. Iterativno načrtovanje je proces, v katerem tehnologi ali arhitekti iterativno izdelajo popoln izdelek z uporabo oblikovalskih meril kot vhodnih podatkov skupaj z omejitvami in značilnostmi, kot so materiali, razpoložljiva sredstva in določen proračun. Napredno oblikovalsko programiranje lahko oblikovalcem izdelkov omogoči, da hitro ovrednotijo ​​različne oblikovalske zamisli, če so združeni z umetno inteligenco. Oblikovalci bi to inovacijo lahko uporabili za ustvarjanje novih lahkih in cenovno dostopnih izdelkov. Umetna inteligenca lahko zato letalski industriji pomaga optimizirati svoje načrtovanje in proizvodne metode.

4. Dinamične cene vstopnic

Če ste že kdaj kupili letalsko karto, veste, da je to enkratna izkušnja. Za isti let lahko veljajo različne cene, odvisno od vašega orodja za primerjavo potovanj. Na cene vplivajo čas odhoda, cilj, dolžina potovanja in število razpoložljivih vozovnic. Cena vozovnice se lahko spreminja iz minute v minuto. To je zato, ker letalske družbe uporabljajo prakso, znano kot dinamično določanje cen. Je metoda spreminjanja cen do najvišjih ravni dobička glede na trenutne tržne razmere. Algoritmi za dinamično določanje cen uporabljajo sofisticirane tehnike, kot sta strojno učenje in obsežna analiza podatkov. 

5. Napoved zamude

Zamude so pogoste in nanje večinoma vplivajo različne spremenljivke. Sodobne aplikacije, ki temeljijo na ML, lahko pomagajo letalskim prevoznikom in letališčem po vsem svetu pri napovedovanju zamud in takojšnjem obveščanju strank. Stranke bodo imele več časa, da spremenijo svoje potovalne načrte ali po potrebi uredijo druge stvari, kar bo bistveno izboljšalo UX (uporabniško izkušnjo) za letalsko industrijo.

6. Učinkovita poraba goriva

Letalska in vesoljska industrija daje prednost kakovosti goriva in že rahlo zmanjšanje porabe goriva v letalih lahko znatno vpliva na dobičkonosnost in trajnost podjetja.

Uvedba naprav, ki jih poganja AI, lahko povzroči zmanjšanje porabe goriva. Na primer, francosko zagonsko podjetje, aplikacija za strojno učenje Safety Line, lahko pomaga pilotom izboljšati vzpenjanje pred vsakim letom. Naraščajoči proces porabi največ bencina, zato izboljšanje te stopnje povzroči znatne finančne prihranke.

7. Upravljanje dobavne verige, ki deluje

Distribucijsko omrežje uporablja AI, ki racionalizira aeronavtično industrijo. Vzdrževanje in redna popravila so bolj dostopna za izvedbo z izboljšano usposobljenostjo dobavne verige kot ročno združljiva. Ker je datum popravila običajno znan vnaprej, tudi prihrani denar in zmanjša čas izpadov. Avtomatizacija zbiranja podatkov omogoča hitre izboljšave zmogljivosti upravljanja dobavne verige.

8. Prakse in usposabljanje

AI se lahko uporablja za izdelavo usposabljanja za letenje. Simulacije umetne inteligence je mogoče kombinirati z interaktivnimi virtualnimi okviri, da se pilotom zagotovi popolno simulacijsko okolje. Simulatorji z zmožnostmi umetne inteligence se lahko uporabljajo tudi za zbiranje in ocenjevanje akademskih podatkov, kot so biometrija, za razvoj prilagojenih režimov usposabljanja na podlagi akademske uspešnosti študentov. To bi se lahko izkazalo za močno gradbeno točko. 

9. Zadovoljstvo kupcev

V komercialnem letalstvu sta zadovoljstvo strank in raven storitev bistvenega pomena. Umetna inteligenca je ena od metod, ki jo letalske družbe lahko uporabljajo za povečanje angažiranosti strank in zagotavljanje prvovrstne oskrbe strank. Klepetalni roboti, ki jih poganja umetna inteligenca (AI), so avtomatizirani sistemi, ki lahko v realnem času zagotavljajo storitve za potrošnike, podobne ljudem. Spletni chatboti bi lahko pomagali podjetjem z avtomatizacijo podpore strankam. To lahko dosežete na številne načine, ki vključujejo:

• Svetovanje, kako strankam pomagati pri natančnih in prilagojenih nakupih
• Klepetalni roboti, ki jih poganja AI, bi lahko ponudili hitro in vljudno podporo.
• Samodejna pomoč bi bila vedno na voljo.
• Interakcije s strankami bi se lahko izkazale za bolj produktivne.

10. Načrtovanje vzdrževanja

Največji proizvajalec letal na svetu, Airbus, sprejema aplikacije umetne inteligence za povečanje zanesljivosti postopka popravila letal. Orodje v oblaku, imenovano Skywise, pomaga pri praktičnem shranjevanju podatkov. Flota nenehno zbira in beleži ogromne količine podatkov, jih analizira in shranjuje na strežnik v oblaku. AI in napovedna analitika ustvarita sistematično metodo za letalsko industrijo, da izbere učinkovit postopek za vzdrževanje letal.

Do zdaj se je umetna inteligenca v letalstvu uporabljala le na tleh. Strojno učenje je bilo uporabljeno za iskanje vzorcev in anomalij v množičnih podatkih, ki so bili pretvorjeni navzdol iz letal in motorjev. Letalski sektor je šele pred kratkim začel svojo pot proti umetni inteligenci; zato bo popolno sprejemanje umetne inteligence izziv in lahko traja nekaj časa. Vendar se danes tehnologija razvija z vrtoglavo hitrostjo. Da bi podjetja imela koristi od digitalne transformacije, morajo biti hitra, učinkovita, dolgotrajna in produktivna. Implementacija umetne inteligence bo pomagala potovalnemu in letalskemu sektorju. Zagotavljanje individualiziranih izkušenj strank lahko ponudniki storitev dosežejo z uporabo klepetalnih robotov, ki jih poganja AI, aplikacij za takojšnje sporočanje in drugih inteligentnih orodij.

Reference:

• https://www.analyticssteps.com/blogs/8-applications-ai-aerospace-industry
• https://aithority.com/predictive/ai-applications-in-aviation-and-travel-industry/#:~:text=The%20aviation%20industry%20leverages%20AI,to%20improve%20overall%20customer%20experience
• https://addepto.com/blog/fly-to-the-sky-with-ai-how-is-artificial-intelligence-used-in-aviation/#
• https://www.techopedia.com/the-role-of-artificial-intelligence-in-the-aviation-industry/2/33247

<!–

->