Använda AI för prediktiv analys inom flygsäkerhet

Använda AI för prediktiv analys inom flygsäkerhet

Tidsstämpel: 8 juli 2023 12:17
Använda AI för prediktiv analys inom flygsäkerhet PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertikal sökning. Ai.

Flygproffs kan använda AI-driven prediktiv analys för att förbättra säkerheten i allt från flygplansdesign till flygplatslogistik. Säkerhet är kärnan i framgången i den här branschen, så den behöver avancerade verktyg för att ligga steget före risker och faror. AI kan effektivisera och automatisera viktiga säkerhetsprocesser som design, övervakning, testning och mer. 

AI-drivet prediktivt underhåll

AI är ett kraftfullt verktyg för att förbättra flygplanssäkerheten genom prediktiv analys. Genom att kombinera AI med datainsamlingsenheter som IoT-sensorer kan flygbolag och tekniker automatisera flygplansövervakning. 

"Prediktivt underhåll innebär att använda AI för att analysera data från IoT-sensorer och förutsäga när reparationer behövs innan något går sönder. Det förhindrar olyckor och förseningar och kan spara flygplansägare och flygbolag pengar.” 

Prediktivt underhåll kan minska underhållskostnaderna med upp till 30 %, minska stilleståndstiden med 45 % och eliminera upp till 75 % av haverier. Som ett resultat är avkastningen på investeringen mycket hög. 

AI är dagens mest avancerade form av prediktivt underhåll, som använder algoritmer för att automatisera prestanda och analys av sensordata. Flygplansägare eller tekniker ställer in algoritmen med flygplansdata, inklusive dess nyckelsystem och typiska prestandamått. Denna information fungerar som en baslinje för jämförelse så att algoritmen kan identifiera ovanlig aktivitet. 

IoT-sensorer som upptäcker prestanda utanför förväntade marginaler utlöser AI för att varna underhållspersonal. Flygtekniker kan sedan granska de flaggade prestandadata och avgöra om en justering, test eller reparation är nödvändig. 

Denna process kan fånga upp potentiella mekaniska problem mycket snabbare än konventionella metoder. Att inspektera flygplan är fortfarande viktigt i ansvarsfullt underhåll, men förutsägande underhåll kan göra inspektioner mer effektiva. 

Dessutom är det alltid möjligt att potentiella problem inte omedelbart märks under inspektioner eller helt enkelt förbises. AI-övervakning minskar risken för scenarier som detta. 

Analysera flygplan med digitala tvillingar

AI-driven analys kan förbättra säkerheten genom digitala tvillingar såväl som prediktivt underhåll. En digital tvilling är en mycket detaljerad, realistisk virtuell modell av ett verkligt system, som ett fordon eller en byggnad. Digitala tvillingar använder ofta maskininlärning och AI för att simulera effekterna av drifts- eller designförändringar. 

Digitala tvillingar har olika tillämpningar inom flygindustrin. Till exempel använder flygplansingenjörer ofta simuleringar för att modellera och testa detaljkonstruktioner. Detta gör att de kan förstå en komponent eller flygplans möjliga prestanda innan de tillverkar en prototyp. De kan också prova nya idéer och konfigurationer till liten eller ingen extra kostnad. 

"Digitala tvillingar kan förbättra säkerheten genom att avslöja potentiella faror eller mekaniska problem som bara kan märkas över tid eller under vissa förhållanden." 

Modelleringsprogram tillåter flygplanskonstruktörer att testa delar och plan mer noggrant än vad som annars skulle vara möjligt, vilket ökar sannolikheten för att identifiera potentiella faror. 

Dessutom kan tillverkare använda en digital tvilling för att säkert undersöka problem om kunder rapporterar ett problem med sin enhet på ett visst flygplan. Möjligheten att praktiskt taget simulera vilket scenario som helst utan att potentiellt skada ett riktigt plan kan spara tusentals dollar och säkerställa att testning inte utsätter tekniker för risker. 

Digitala tvillingtestresultat kan hjälpa tillverkare att uppdatera serviceinformationsbrev (SIL) och säkerställa FAA-efterlevnad. Det hjälper också till att förbättra framtida flygplanskonstruktioner och håller piloter och passagerare säkra hela tiden.

Predictive Analytics för flygplatssäkerhet

Digitala tvillingar kan också vara användbara för att designa och optimera flygplatser. Även de utanför flygbranschen vet hur komplex layouten kan vara. Att optimera dessa strukturer är komplicerat men avgörande för att säkerställa säkerheten under nödsituationer. 

En digital tvilling kan vara ovärderlig för att analysera och förbättra flygplatssäkerheten. AI-algoritmer förenklar analys av data om daglig verksamhet, VVS- och miljökontroll, säkerhetsövervakning, trafikflöde med mera. All denna information kan bidra till prediktiva analysalgoritmer som lyfter fram potentiella flaskhalsar, ineffektivitet och säkerhetsrisker. 

Flygplatschefer kan testa olika lösningar på infrastrukturrelaterade säkerhetsfrågor med hjälp av en digital tvilling. När de väl har hittat den bästa lösningen kan de implementera den i den verkliga världen. Dagens AI kan skapa mycket realistiska förutsägelser om hur olika logistikförändringar kommer att fungera. Att testa uppdateringar minskar praktiskt taget först förvirring för såväl passagerare som flygplatspersonal. 

Potentiella risker med att använda AI i flygsäkerhet

"AI-analys och digitala tvillingar kan gå långt för att förbättra flygsäkerheten, men den här tekniken har risker." 

Proffs måste vara medvetna om potentiella AI-nackdelar för att implementera det på ett säkert sätt. En av de största riskerna förknippade med AI är dess svarta låda. Utvecklare och användare kan inte se logikprocesserna för de flesta av dessa algoritmer. Problemet med dolda logiska processer är den ökade risken för oupptäckta fördomar och felaktigheter. När utvecklare och användare inte kan se hur AI kopplar samman datapunkter är det mer utmanande att lägga märke till felaktiga slutsatser. 

Black-box AI utgör ett allvarligt problem inom flygindustrin. Faktiskt, förklarabarhet är en högsta prioritet som anges i Europeiska unionens luftfartssäkerhetsförvaltnings första AI-färdplan någonsin. Förklarlig AI, ibland kallad white-box AI, är designad för att ha hög transparens så att logiska processer är tillgängliga. Detta minskar sannolikheten för att fördomar och felaktigheter förblir obemärkta. 

Detta är viktigt för flygindustrin eftersom AI så småningom kan användas för säkerhetskontroller, automatiserad flygplatssäkerhetsövervakning eller till och med helt autonoma flygplan. Fördomar och felaktigheter kan sätta liv på spel i dessa högriskapplikationer. Även om förklarlig AI utvecklas under de närmaste åren, bör flygproffs noggrant granska konventionella svarta lådans algoritmer för tecken på databias.

Generativ AI kan också utgöra risker för flygindustrins tillämpningar. Algoritmer som ChatGPT och DALL-E har blivit extremt populära under de senaste åren. Hur kraftfulla dessa modeller än verkar är de långt ifrån perfekta. ChatGPT är till exempel benäget att "hallucinera" påhittade forskningsstudier eller av misstag generera desinformation. 

Generativ AI visar för närvarande bara lovande för lågriskapplikationer inom flyget, såsom automatiserad kundservice. Det är dock fortfarande viktigt att screena dessa algoritmer för felaktigheter och falsk information. Flygproffs kan använda verktyg som faktakontrollfunktioner att testa generativ AI innan du använder den i den verkliga världen. 

Förbättra flygsäkerheten med AI Analytics

AI-driven prediktiv analys kan revolutionera flygsäkerheten på olika sätt. Den belyser säkerhetsfrågor och pekar ut innovativa lösningar, från flygplansdesign till flygplatslogistik. Proffs kan använda digitala tvillingar för att modellera och analysera system virtuellt, vilket möjliggör mer grundliga säkerhetstester.

AI kommer med några risker, såsom databias och felaktigheter. Men noggrant val av algoritmer och övervakning kan göra det möjligt för flygindustrin att utnyttja AI för förbättrad säkerhet för passagerare, piloter och flygplatspersonal.

Läs också Tillämpningar av AI-teknik i fordonsindustrin

Tidsstämpel:

Mer från AIIOT-teknik