In che modo l'intelligenza artificiale sta trasformando l'industria aerospaziale?

L'industria aerospaziale supporta numerosi settori della difesa, dell'aviazione commerciale e dell'esplorazione spaziale ed è quindi frammentata. Le aziende aeronautiche di tutto il mondo hanno assistito a una rapida crescita, che le ha costrette a dare priorità alla fedeltà, all'affidabilità e alla sicurezza dei clienti. Nel settore aerospaziale, l'intelligenza artificiale (AI) può aiutare le aziende a razionalizzare la produzione, risolvendo anche i problemi di sicurezza. L'intelligenza artificiale può razionalizzare e semplificare l'analisi, la gestione del sistema, l'assistenza clienti e numerosi altri processi e attività.

Nei prossimi 15 anni, è probabile che l'intelligenza artificiale porti a una serie di progressi nel settore aerospaziale tagliando i costi, accorciando i processi di progettazione, eliminando la duplicazione, la sperimentazione, l'aumento, il supporto, la produzione e l'aggiornamento delle cose. Con solide soluzioni software per l'aviazione , le aziende aeronautiche e aerospaziali possono migliorare i propri metodi di produzione e aumentare l'efficienza aziendale.

6 modi in cui l'IA sta rivoluzionando l'industria aerospaziale

L'analisi, l'amministrazione del sistema, l'assistenza clienti e numerosi altri processi e attività possono essere semplificati dall'intelligenza artificiale e dalle sue capacità computazionali per l'interpretazione dei dati. Ecco i 5 principali modi in cui l'IA ha avuto un impatto positivo sull'industria aerospaziale e aeronautica:

1. Uso più efficiente del carburante

I settori aerospaziali privilegiano la qualità del carburante e anche una piccola diminuzione del consumo di carburante degli aerei può avere un grande impatto sulla redditività e sulla sostenibilità di un'azienda. In un viaggio commerciale medio vengono consumati circa 4 litri al secondo, 240 litri al minuto e 14.400 litri all'ora di carburante. La tecnologia AI può aiutarci a ridurre il consumo di benzina dal 5% al ​​7%. L'uso di dispositivi alimentati dall'intelligenza artificiale può comportare una riduzione del consumo di carburante.

2. Manutenzione intelligente

Per garantire che l'aeromobile funzioni in modo efficace, è necessaria la manutenzione. La manutenzione può richiedere molto tempo e può essere scomoda perché di solito viene eseguita secondo un programma. Errori imprevisti o malfunzionamenti possono causare una notevole perdita di tempo e risorse. Non sorprende che le aziende aeronautiche stiano sempre più esaminando la manutenzione predittiva abilitata dall'intelligenza artificiale poiché il 45% degli esperti del settore vede la risoluzione di problemi di manutenzione imprevisti come un modo fondamentale per migliorare le prestazioni. Airbus ha utilizzato app basate su cloud per l'elaborazione, il recupero e l'analisi dei dati per migliorare l'efficacia della manutenzione degli aeromobili.

3. Maggiore soddisfazione del cliente

Nell'aviazione commerciale, la soddisfazione del cliente e il livello del servizio sono essenziali. L'intelligenza artificiale è un metodo che le compagnie aeree possono utilizzare per aumentare il coinvolgimento dei clienti e fornire un'assistenza clienti di prim'ordine.

Le migliori aziende di intelligenza artificiale stanno ora assistendo i propri clienti nell'implementazione dell'IA nei loro dispositivi utilizzando l'esperienza del professionista nelle migliori piattaforme di intelligenza artificiale. I chatbot basati sull'intelligenza artificiale (AI) sono sistemi automatizzati in grado di fornire un servizio clienti simile a quello umano in tempo reale. I chatbot online aiutano le aziende automatizzando l'assistenza clienti. Esistono numerosi metodi per ottenere questo risultato, tra cui:

In che modo l'IA aiuta i clienti a effettuare acquisti accurati e personalizzati:

• I chatbot basati sull'intelligenza artificiale offrono un aiuto rapido e cortese.
• È sempre disponibile l'assistenza automatica.
• Le interazioni con i consumatori dovrebbero essere più produttive.

4. Progettazione del dispositivo

Nell'industria aerospaziale, i componenti robusti e leggeri sono sempre l'ideale per un aereo. I produttori possono combinare strutture generative con algoritmi di intelligenza artificiale per produrre tali componenti.

Ingegneri e architetti utilizzano gli obiettivi di progettazione come input insieme a restrizioni e parametri come materiali, risorse disponibili e budget di spesa assegnato per creare un design di prodotto ideale attraverso il processo iterativo di progettazione generativa. Se combinata con l'intelligenza artificiale, la programmazione di progettazione generativa può consentire ai progettisti di prodotti di valutare rapidamente numerose alternative di progettazione.

5. Pratiche di formazione

L'addestramento dei piloti di istruzione può essere migliorato con l'aiuto dell'intelligenza artificiale. I piloti possono sperimentare simulazioni sempre più realistiche utilizzando simulatori di intelligenza artificiale in combinazione con piattaforme di realtà virtuale.

I simulatori con capacità di intelligenza artificiale possono anche essere utilizzati per raccogliere e analizzare i dati di allenamento, come la biometria, per creare programmi di allenamento su misura basati sul successo di uno studente. La prossima grande applicazione dell'IA è supportare i piloti durante il volo. Le configurazioni della cabina di pilotaggio abilitate all'intelligenza artificiale possono gradualmente migliorare una traiettoria di volo valutando e avvisando sul livello del carburante, sullo stato del sistema, sul tempo e su altri parametri cruciali.

6. Costruire sofisticate reti di intelligenza artificiale operativa

Requisiti molto diversi devono essere soddisfatti per la gestione dei dati e per lo sviluppo e l'implementazione di algoritmi per costruire complessi sistemi operativi di IA nel settore A&D. Anche la modellazione della fase di test deve essere molto affidabile. Soprattutto, è disperatamente necessaria una soluzione che renda possibili complicati DevOps IA operativi.

Esistono due set di dati utilizzati per insegnare un sistema di intelligenza artificiale. Le informazioni storiche per il caso d'uso predittivo vengono prima e contengono esempi delle previsioni. Segue un campione di test o convalida. Le organizzazioni esplorano spesso le reti neurali per gestire il riconoscimento dei modelli nel complesso mondo operativo. Sulla base delle prestazioni delle reti neurali più performanti delle iterazioni precedenti, gli algoritmi possono essere utilizzati per creare automaticamente reti neurali sempre migliori.

Il potenziale dell'IA dell'industria aerospaziale

Fino ad ora, l'intelligenza artificiale nell'aviazione è stata utilizzata solo a terra, dove l'apprendimento automatico è stato utilizzato per trovare schemi e anomalie in enormi quantità di dati che sono stati convertiti da aerei e motori.

Tuttavia, l'uso della tecnologia si sta rapidamente espandendo in tutti i campi, dal riconoscimento vocale per la gestione computerizzata del traffico aereo alle tecniche per l'esecuzione di tattiche di battaglia, all'apprendimento automatico per le tecnologie di rilevamento ed evitamento automatico e all'interpretazione della segnaletica aeroportuale durante la tassazione senza pilota.

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