人工知能は航空宇宙産業をどのように変革していますか?

航空宇宙産業は、多数の防衛、民間航空、および宇宙探査部門をサポートしているため、細分化されています。 世界中の航空ビジネスは急速な成長を遂げており、顧客の忠誠心、信頼性、安全性を優先する必要に迫られています。 航空宇宙部門では、人工知能 (AI) が企業の生産の合理化を支援すると同時に、安全性の問題を解決することができます。 人工知能は、分析、システム管理、顧客サポート、およびその他の多数のプロセスと活動を合理化および簡素化できます。

今後 15 年間で、AI は、コストの削減、設計プロセスの短縮、重複の排除、実験、拡張、サポート、製造、および更新によって、航空宇宙産業に多くの進歩をもたらす可能性があります。 堅牢な航空ソフトウェア ソリューションにより、航空および航空宇宙企業は生産方法を強化し、ビジネス効率を高めることができます。

AI が航空宇宙産業に革命を起こす 6 つの方法

分析、システム管理、顧客サポート、およびその他の多数のプロセスと活動は、人工知能とそのデータ解釈のための計算能力によって合理化および簡素化できます。 AI が航空宇宙および航空業界にプラスの影響を与えた上位 5 つの方法を以下に示します。

1.燃料のより効率的な使用

航空宇宙部門は燃料の品質を重視しており、航空機の燃料消費量がわずかに減少しただけでも、ビジネスの収益性と持続可能性に大きな影響を与える可能性があります。 平均的な出張では、1 秒あたり約 4 リットル、1 分あたり 240 リットル、1 時間あたり 14,400 リットルの燃料が使用されます。 AI テクノロジーは、ガソリン消費量を 5% から 7% 削減するのに役立ちます。 AI搭載デバイスを使用すると、燃料消費量が削減される可能性があります。

2.スマートメンテナンス

航空機が効果的に機能することを保証するには、メンテナンスが必要です。 通常、サービスはスケジュールに従って行われるため、サービスは時間がかかり、不快な場合があります。 予期しないエラーや誤動作により、時間とリソースが大幅に浪費される可能性があります。 業界の専門家の 45% が、予期しないメンテナンスの問題を修正することがパフォーマンスを向上させるための重要な方法であると考えているため、航空ビジネスが AI によって可能になる予知保全をますます検討していることは驚くべきことではありません。 Airbus は、データの処理、検索、分析にクラウドベースのアプリを使用して、航空機のメンテナンスの効率を向上させてきました。

3. 顧客満足度の向上

商用航空では、顧客満足度とサービス能力が不可欠です。 AI は、航空会社が顧客エンゲージメントを高め、一流の顧客ケアを提供するために使用できる 1 つの方法です。

人工知能のトップ企業は現在、トップ AI プラットフォームの専門家の専門知識を利用して、顧客がデバイスに AI を実装するのを支援しています。 人工知能 (AI) 駆動のチャットボットは、人間のようなリアルタイムのクライアント サービスを提供できる自動化されたシステムです。 オンライン チャットボットは、クライアント サポートを自動化することでビジネスを支援します。 これを実現するには、次のような多数の方法があります。

AI が顧客の正確で個別化された購入をどのように支援するか:

• AI を活用したチャットボットは、迅速かつ丁寧なサポートを提供します。
• いつでも自動アシストにアクセスできます。
• 消費者とのやり取りは、より生産的であるべきです。

4. デバイス設計

航空宇宙産業では、丈夫で軽量なコンポーネントが航空機にとって常に理想的です。 メーカーは、生成構造と AI アルゴリズムを組み合わせて、そのようなコンポーネントを生成できます。

エンジニアとアーキテクトは、設計目標を材料、利用可能な資産、割り当てられた支出予算などの制限とパラメーターと共に入力として使用し、反復的なジェネレーティブ デザイン プロセスを通じて理想的な製品設計を作成します。 ジェネレーティブ デザイン プログラミングを AI と組み合わせると、製品設計者は多数の設計案を迅速に評価できます。

5. トレーニングの実践

人工知能の助けを借りて、操縦士の訓練を改善することができます。 パイロットは、人工知能シミュレーターを仮想現実プラットフォームと組み合わせて使用​​することで、よりリアルなシミュレーションを体験できます。

人工知能機能を備えたシミュレーターを使用して、生体認証などのトレーニング データを収集および分析し、学生の成功に基づいて調整されたトレーニング スケジュールを作成することもできます。 AI の次の主要なアプリケーションは、飛行中のパイロットをサポートすることです。 人工知能対応のコックピット構成は、燃料レベル、システム状態、天候、およびその他の重要なパラメーターを評価して警告することにより、飛行経路を徐々に改善できます。

6. 高度な運用 AI ネットワークの構築

データ管理と、A&D 部門で複雑な運用 AI システムを構築するためのアルゴリズムの開発と実装では、非常に異なる要件を満たす必要があります。 テスト段階のモデリングも、非常に信頼できるものである必要があります。 何よりも、複雑な運用 AI DevOps を可能にするソリューションが切望されています。

AI システムを教えるために使用される 2 つのデータセットがあります。 予測ユース ケースの履歴情報が最初に表示され、予測の例が含まれています。 テストまたは検証のサンプルは次のとおりです。 組織は、複雑な運用環境でパターン認識を管理するためにニューラル ネットワークを頻繁に探索します。 以前の反復からの最高のパフォーマンスを発揮するニューラル ネットワークのパフォーマンスに基づいて、アルゴリズムを使用して、より優れたニューラル ネットワークを自動的に作成できます。

航空宇宙産業の AI の可能性

これまで、航空機の AI は地上でのみ使用されてきました。そこでは、航空機やエンジンからダウンコンバートされた大量のデータのパターンや異常を見つけるために機械学習が使用されてきました。

しかし、この技術の使用は、コンピューター化された航空交通管理のための音声認識から、戦闘戦術を実行するための技術、自動検出および回避技術のための機械学習、および無人タキシング中の空港標識の解釈まで、あらゆる分野で急速に拡大しています。

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