Bagaimana Kecerdasan Buatan Mengubah Industri Dirgantara?

Industri kedirgantaraan mendukung banyak sektor pertahanan, penerbangan komersial, dan eksplorasi ruang angkasa dan karenanya terfragmentasi. Bisnis penerbangan di seluruh dunia telah mengalami pertumbuhan pesat, yang memaksa mereka untuk memprioritaskan loyalitas, ketergantungan, dan keselamatan klien. Di sektor kedirgantaraan, kecerdasan buatan (AI) dapat membantu bisnis dalam merampingkan produksi sekaligus menyelesaikan masalah keselamatan. Kecerdasan buatan dapat merampingkan dan menyederhanakan analitik, manajemen sistem, dukungan pelanggan, dan berbagai proses dan aktivitas lainnya.

Selama 15 tahun ke depan, AI kemungkinan akan menghasilkan sejumlah kemajuan dalam industri kedirgantaraan dengan memangkas biaya, mempersingkat proses desain, menghilangkan duplikasi, bereksperimen, augmentasi, dukungan, manufaktur, dan memperbarui berbagai hal. Dengan solusi perangkat lunak penerbangan yang kuat , perusahaan penerbangan dan kedirgantaraan dapat meningkatkan metode produksi dan meningkatkan efisiensi bisnis mereka.

6 Cara AI Merevolusi Industri Dirgantara

Analitik, administrasi sistem, dukungan pelanggan, dan berbagai proses dan aktivitas lainnya dapat disederhanakan dan disederhanakan dengan kecerdasan buatan dan kemampuan komputasinya untuk interpretasi data. Berikut adalah 5 cara teratas bagaimana AI berdampak positif pada industri kedirgantaraan dan penerbangan:

1. Penggunaan Bahan Bakar Lebih Efisien

Sektor kedirgantaraan mengutamakan kualitas bahan bakar, dan bahkan sedikit penurunan konsumsi bahan bakar pesawat dapat berdampak besar pada profitabilitas dan keberlanjutan bisnis. Sekitar 4 liter per detik, 240 liter per menit, dan 14.400 liter per jam bahan bakar digunakan pada rata-rata perjalanan komersial. Teknologi AI dapat membantu kita memangkas konsumsi bensin sebesar 5% hingga 7%. Penggunaan perangkat bertenaga AI dapat menghasilkan pengurangan konsumsi bahan bakar.

2. Pemeliharaan Cerdas

Untuk menjamin pesawat beroperasi secara efektif, perawatan diperlukan. Servis bisa memakan waktu dan tidak nyaman karena biasanya dilakukan sesuai jadwal. Kesalahan atau kegagalan fungsi yang tidak terduga dapat menyebabkan pemborosan waktu dan sumber daya yang cukup besar. Tidaklah mengherankan jika bisnis penerbangan semakin mempertimbangkan pemeliharaan prediktif yang diaktifkan oleh AI karena 45% pakar industri menganggap memperbaiki masalah pemeliharaan yang tidak terduga sebagai cara penting untuk mendorong kinerja. Airbus telah menggunakan aplikasi berbasis cloud untuk pemrosesan, pengambilan, dan analisis data untuk meningkatkan efektivitas perawatan pesawat.

3. Kepuasan Pelanggan Lebih Besar

Dalam penerbangan komersial, kepuasan pelanggan dan kaliber layanan sangat penting. AI adalah salah satu metode yang dapat digunakan maskapai penerbangan untuk meningkatkan keterlibatan pelanggan dan memberikan layanan pelanggan terbaik.

Perusahaan kecerdasan buatan teratas sekarang membantu pelanggan mereka dalam mengimplementasikan AI ke dalam perangkat mereka dengan memanfaatkan keahlian profesional di platform AI teratas. Chatbot berbasis kecerdasan buatan (AI) adalah sistem otomatis yang dapat memberikan layanan klien seperti manusia secara real-time. Obrolan online membantu bisnis dengan mengotomatiskan dukungan klien. Ada banyak metode untuk mencapai ini, termasuk:

Bagaimana AI membantu pelanggan melakukan pembelian yang akurat dan individual:

• Chatbot bertenaga AI menawarkan bantuan yang cepat dan sopan.
• Selalu ada bantuan otomatis yang dapat diakses.
• Interaksi konsumen harus lebih produktif.

4. Desain Perangkat

Dalam industri kedirgantaraan, komponen yang kuat dan ringan selalu ideal untuk sebuah pesawat terbang. Produsen dapat menggabungkan struktur generatif dengan algoritme AI untuk menghasilkan komponen tersebut.

Insinyur dan arsitek menggunakan tujuan desain sebagai masukan bersama dengan batasan dan parameter seperti bahan, aset yang tersedia, dan anggaran pengeluaran yang ditetapkan untuk membuat desain produk yang ideal melalui proses desain generatif berulang. Ketika dikombinasikan dengan AI, pemrograman desain generatif dapat memungkinkan desainer produk menilai berbagai alternatif desain dengan cepat.

5. Praktek Pelatihan

Instruksi pelatihan pilot dapat dibuat lebih baik dengan bantuan kecerdasan buatan. Pilot dapat mengalami simulasi yang semakin nyata dengan menggunakan simulator kecerdasan buatan bersama dengan platform realitas virtual.

Simulator dengan kemampuan kecerdasan buatan juga dapat digunakan untuk mengumpulkan dan menganalisis data pelatihan, seperti biometrik, untuk membuat jadwal pelatihan yang disesuaikan berdasarkan keberhasilan siswa. Aplikasi utama AI berikutnya adalah untuk mendukung pilot saat mereka terbang. Konfigurasi kokpit yang diaktifkan kecerdasan buatan dapat secara bertahap memperbaiki jalur penerbangan dengan menilai dan mengingatkan tentang tingkat bahan bakar, status sistem, cuaca, dan parameter penting lainnya.

6. Membangun Jaringan AI Operasional yang Canggih

Persyaratan yang sangat berbeda harus dipenuhi untuk manajemen data dan untuk pengembangan dan penerapan algoritme untuk membangun sistem AI operasional yang kompleks di sektor A&D. Pemodelan fase pengujian juga harus sangat andal. Yang terpenting, solusi yang memungkinkan AI DevOps operasional yang rumit sangat dibutuhkan.

Ada dua kumpulan data yang digunakan untuk mengajarkan sistem AI. Informasi historis untuk kasus penggunaan prediktif didahulukan dan berisi contoh prediksi. Sampel pengujian atau validasi berikut. Organisasi sering mengeksplorasi jaringan saraf untuk mengelola pengenalan pola di dunia operasional yang kompleks. Berdasarkan kinerja jaringan saraf berperforma terbaik dari iterasi sebelumnya, algoritme dapat digunakan untuk membuat jaringan saraf yang lebih baik secara otomatis.

Potensi AI Industri Dirgantara

Hingga saat ini, AI dalam penerbangan hanya digunakan di lapangan, di mana pembelajaran mesin telah digunakan untuk menemukan pola dan anomali dalam data dalam jumlah besar yang telah dikonversi dari pesawat dan mesin.

Namun, penggunaan teknologi berkembang pesat di semua bidang, mulai dari pengenalan ucapan untuk manajemen lalu lintas udara terkomputerisasi hingga teknik untuk melakukan taktik pertempuran, hingga pembelajaran mesin untuk teknologi deteksi-dan-hindari otomatis, dan interpretasi rambu bandara selama pajak tak berawak.

Baca Juga: Aiko, Aiden dan Lompatan Lain di Bidang AI