Comment l'intelligence artificielle transforme l'industrie aérospatiale ?

L'industrie aérospatiale soutient de nombreux secteurs de la défense, de l'aviation commerciale et de l'exploration spatiale et est donc fragmentée. Les entreprises aéronautiques du monde entier ont connu une croissance rapide, ce qui les a obligées à donner la priorité à la fidélité des clients, à la fiabilité et à la sécurité. Dans le secteur aérospatial, l'intelligence artificielle (IA) peut aider les entreprises à rationaliser la production tout en résolvant les problèmes de sécurité. L'intelligence artificielle peut rationaliser et simplifier l'analyse, la gestion du système, le support client et de nombreux autres processus et activités.

Au cours des 15 prochaines années, l'IA est susceptible d'apporter un certain nombre d'avancées dans l'industrie aérospatiale en réduisant les coûts, en raccourcissant les processus de conception, en éliminant les doublons, en expérimentant, en augmentant, en supportant, en fabriquant et en mettant à jour les choses. Grâce à des solutions logicielles aéronautiques robustes , les entreprises aéronautiques et aérospatiales peuvent améliorer leurs méthodes de production et accroître leur efficacité commerciale.

6 façons dont l'IA révolutionne l'industrie aérospatiale

L'analyse, l'administration système, le support client et de nombreux autres processus et activités peuvent être rationalisés et simplifiés par l'intelligence artificielle et ses capacités de calcul pour l'interprétation des données. Voici les 5 principales façons dont l'IA a eu un impact positif sur l'industrie aérospatiale et aéronautique :

1. Utilisation plus efficace du carburant

Les secteurs de l'aérospatiale accordent une grande importance à la qualité du carburant, et même une petite diminution de la consommation de carburant des avions peut avoir un impact important sur la rentabilité et la durabilité d'une entreprise. Environ 4 litres par seconde, 240 litres par minute et 14 400 litres par heure de carburant sont utilisés lors d'un trajet commercial moyen. La technologie de l'IA peut nous aider à réduire la consommation d'essence de 5 % à 7 %. L'utilisation d'appareils alimentés par l'IA peut entraîner une réduction de la consommation de carburant.

2. Entretien intelligent

Pour garantir le bon fonctionnement de l'avion, une maintenance est nécessaire. L'entretien peut prendre du temps et être inconfortable car il est généralement effectué selon un calendrier. Des erreurs ou des dysfonctionnements inattendus peuvent entraîner une perte de temps et de ressources considérable. Il n'est pas surprenant que les entreprises aéronautiques se tournent de plus en plus vers la maintenance prédictive rendue possible par l'IA puisque 45 % des experts du secteur considèrent la résolution des problèmes de maintenance imprévus comme un moyen essentiel d'améliorer les performances. Airbus a utilisé des applications basées sur le cloud pour le traitement, la récupération et l'analyse des données afin d'améliorer l'efficacité de la maintenance des avions.

3. Une plus grande satisfaction client

Dans l'aviation commerciale, la satisfaction du client et la qualité du service sont essentielles. L'IA est une méthode que les compagnies aériennes peuvent utiliser pour accroître l'engagement des clients et offrir un service client de premier ordre.

Les principales sociétés d'intelligence artificielle aident désormais leurs clients à mettre en œuvre l'IA dans leurs appareils en utilisant l'expertise du professionnel dans les meilleures plates-formes d'IA. Les chatbots basés sur l'intelligence artificielle (IA) sont des systèmes automatisés qui peuvent fournir un service client en temps réel de type humain. Les chatbots en ligne aident les entreprises en automatisant le support client. Il existe de nombreuses méthodes pour y parvenir, notamment :

Comment l'IA aide les clients à effectuer des achats précis et individualisés :

• Les chatbots alimentés par l'IA offrent une aide rapide et courtoise.
• Une assistance automatique est toujours accessible.
• Les interactions avec les consommateurs devraient être plus productives.

4. Conception de l'appareil

Dans l'industrie aérospatiale, des composants solides et légers sont toujours idéaux pour un avion. Les fabricants peuvent combiner des structures génératives avec des algorithmes d'IA pour produire de tels composants.

Les ingénieurs et les architectes utilisent les objectifs de conception comme données d'entrée ainsi que les restrictions et les paramètres tels que les matériaux, les actifs disponibles et le budget de dépenses affecté pour créer une conception de produit idéale via le processus de conception générative itérative. Combinée à l'IA, la programmation de conception générative peut permettre aux concepteurs de produits d'évaluer rapidement de nombreuses alternatives de conception.

5. Pratiques de formation

La formation des pilotes instructeurs peut être améliorée grâce à l'intelligence artificielle. Les pilotes peuvent vivre des simulations toujours plus réalistes en utilisant des simulateurs d'intelligence artificielle en conjonction avec des plateformes de réalité virtuelle.

Les simulateurs dotés de capacités d'intelligence artificielle peuvent également être utilisés pour collecter et analyser des données de formation, telles que la biométrie, afin de créer des programmes de formation sur mesure en fonction de la réussite d'un étudiant. La prochaine application majeure de l'IA est de soutenir les pilotes pendant qu'ils volent. Les configurations de cockpit basées sur l'intelligence artificielle peuvent progressivement améliorer une trajectoire de vol en évaluant et en alertant sur le niveau de carburant, l'état du système, la météo et d'autres paramètres cruciaux.

6. Construire des réseaux d'IA opérationnels sophistiqués

Des exigences très différentes doivent être satisfaites pour la gestion des données et pour le développement et la mise en œuvre d'algorithmes pour construire des systèmes d'IA opérationnels complexes dans le secteur A&D. La modélisation de la phase de test doit également être très fiable. Par-dessus tout, une solution qui rend possible des DevOps IA opérationnels compliqués est désespérément nécessaire.

Deux ensembles de données sont utilisés pour enseigner un système d'IA. Les informations historiques pour le cas d'utilisation prédictif viennent en premier et contiennent des exemples de prédictions. Un échantillon de test ou de validation suit. Les organisations explorent fréquemment les réseaux de neurones pour gérer la reconnaissance des formes dans le monde opérationnel complexe. Sur la base des performances des réseaux de neurones les plus performants des itérations précédentes, des algorithmes peuvent être utilisés pour créer automatiquement des réseaux de neurones toujours meilleurs.

Le potentiel de l'IA de l'industrie aérospatiale

Jusqu'à présent, l'IA dans l'aviation n'a été utilisée qu'au sol, où l'apprentissage automatique a été utilisé pour trouver des modèles et des anomalies dans des quantités massives de données qui ont été converties à partir d'avions et de moteurs.

Cependant, l'utilisation de la technologie se développe rapidement dans tous les domaines, de la reconnaissance vocale pour la gestion informatisée du trafic aérien aux techniques de mise en œuvre de tactiques de combat, en passant par l'apprentissage automatique pour les technologies de détection et d'évitement automatiques et l'interprétation de la signalisation des aéroports lors des impositions sans pilote.

Lisez aussi: Aiko, Aiden et un autre saut dans le domaine de l'IA