인공 지능이 항공 우주 산업을 어떻게 변화시키고 있습니까?

항공 우주 산업은 수많은 방위, 상업 항공 및 우주 탐사 부문을 지원하므로 세분화되어 있습니다. 전 세계의 항공 비즈니스는 급속한 성장을 보였고 이로 인해 고객 충성도, 신뢰성 및 안전을 우선시해야 했습니다. 항공우주 분야에서 인공 지능(AI)은 기업이 생산을 간소화하는 동시에 안전 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 인공 지능은 분석, 시스템 관리, 고객 지원 및 기타 수많은 프로세스와 활동을 간소화하고 단순화할 수 있습니다.

향후 15년 동안 AI는 비용 절감, 설계 프로세스 단축, 중복 제거, 실험, 증강, 지원, 제조 및 업데이트를 통해 항공우주 산업에서 많은 발전을 가져올 것입니다. 강력한 항공 소프트웨어 솔루션을 통해 항공 및 우주 항공 회사는 생산 방법을 개선하고 비즈니스 효율성을 높일 수 있습니다.

AI가 항공우주 산업을 혁신하는 6가지 방법

분석, 시스템 관리, 고객 지원 및 기타 수많은 프로세스와 활동은 인공 지능과 데이터 해석을 위한 컴퓨팅 기능을 통해 능률화되고 단순화될 수 있습니다. 다음은 AI가 항공우주 및 항공 산업에 긍정적인 영향을 미친 5가지 방법입니다.

1. 보다 효율적인 연료 사용

항공우주 부문은 연료 품질에 프리미엄을 부여하며 항공기 연료 소비의 작은 감소라도 비즈니스의 수익성과 지속 가능성에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 초당 약 4리터, 분당 240리터, 시간당 14,400리터의 연료가 평균 상업 여행에 사용됩니다. AI 기술은 휘발유 소비를 5~7% 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. AI 기반 장치를 사용하면 연료 소비를 줄일 수 있습니다.

2. 스마트한 유지보수

기체가 효과적으로 작동하려면 유지보수가 필요합니다. 서비스는 일반적으로 일정에 따라 수행되기 때문에 시간이 많이 걸리고 불편할 수 있습니다. 예상치 못한 오류나 오작동으로 인해 상당한 시간과 리소스가 낭비될 수 있습니다. 업계 전문가의 45%가 예측하지 못한 유지 보수 문제를 해결하는 것이 성과를 높이는 중요한 방법이라고 생각하기 때문에 항공 업계에서 AI로 지원되는 예측 유지 보수에 점점 더 관심을 기울이고 있는 것은 놀라운 일이 아닙니다. Airbus는 항공기 유지 관리의 효율성을 개선하기 위해 데이터 처리, 검색 및 분석을 위해 클라우드 기반 앱을 사용했습니다.

3. 고객 만족 향상

상업 항공에서는 고객 만족과 서비스 품질이 필수적입니다. AI는 항공사가 고객 참여를 높이고 일류 고객 관리를 제공하는 데 사용할 수 있는 한 가지 방법입니다.

최고의 인공 지능 회사는 이제 최고의 AI 플랫폼에 대한 전문가의 전문 지식을 활용하여 고객이 장치에 AI를 구현하도록 지원하고 있습니다. 인공지능(AI) 기반 챗봇은 실시간으로 사람과 같은 클라이언트 서비스를 제공할 수 있는 자동화된 시스템입니다. 온라인 챗봇은 클라이언트 지원을 자동화하여 비즈니스를 돕습니다. 이를 수행하는 방법은 다음과 같이 다양합니다.

AI가 고객의 정확하고 개별화된 구매를 돕는 방법:

• AI로 구동되는 챗봇은 신속하고 정중한 도움을 제공합니다.
• 항상 자동 지원에 액세스할 수 있습니다.
• 소비자 상호 작용은 보다 생산적이어야 합니다.

4. 장치 설계

항공우주 산업에서 강하고 가벼운 부품은 항상 항공기에 이상적입니다. 제조업체는 생성 구조를 AI 알고리즘과 결합하여 이러한 구성 요소를 생산할 수 있습니다.

엔지니어와 건축가는 재료, 사용 가능한 자산, 할당된 지출 예산과 같은 제한 및 매개변수와 함께 설계 목표를 입력으로 사용하여 반복적인 생성 설계 프로세스를 통해 이상적인 제품 설계를 생성합니다. 생성적 설계 프로그래밍을 AI와 결합하면 제품 설계자가 수많은 설계 대안을 신속하게 평가할 수 있습니다.

5. 교육 실습

인공 지능의 도움으로 조종사 훈련을 더 잘할 수 있습니다. 파일럿은 인공지능 시뮬레이터와 가상현실 플랫폼을 함께 사용하여 더욱 실감나는 시뮬레이션을 경험할 수 있습니다.

인공 지능 기능이 있는 시뮬레이터를 사용하여 생체 인식과 같은 교육 데이터를 수집하고 분석하여 학생의 성공에 따라 맞춤형 교육 일정을 만들 수 있습니다. AI의 다음 주요 응용 프로그램은 조종사가 비행하는 동안 지원하는 것입니다. 인공 지능 지원 조종석 구성은 연료 수준, 시스템 상태, 날씨 및 기타 중요한 매개 변수를 평가하고 경고함으로써 비행 경로를 점차 개선할 수 있습니다.

6. 정교한 운영 AI 네트워크 구축

데이터 관리와 A&D 부문에서 복잡한 운영 AI 시스템을 구축하기 위한 알고리즘의 개발 및 구현에 대해 매우 다른 요구 사항을 충족해야 합니다. 테스트 단계 모델링도 매우 안정적이어야 합니다. 무엇보다 복잡한 운영 AI DevOps를 가능하게 하는 솔루션이 절실합니다.

AI 시스템을 가르치는 데 사용되는 두 가지 데이터 세트가 있습니다. 예측 사용 사례에 대한 기록 정보가 먼저 나오고 예측의 예를 포함합니다. 테스트 또는 검증 샘플은 다음과 같습니다. 조직은 복잡한 운영 환경에서 패턴 인식을 관리하기 위해 신경망을 자주 탐색합니다. 이전 반복에서 가장 성능이 좋은 신경망의 성능을 기반으로 알고리즘을 사용하여 훨씬 더 나은 신경망을 자동으로 생성할 수 있습니다.

항공우주 산업의 AI 잠재력

지금까지 항공 분야의 AI는 항공기와 엔진에서 하향 변환된 방대한 양의 데이터에서 기계 학습이 패턴과 이상 현상을 찾는 데 사용된 지상에서만 사용되었습니다.

그러나 이 기술의 활용은 전산 항공 교통 관제를 위한 음성 인식부터 전투 전술 수행 기술, 자동 탐지 및 회피 기술을 위한 기계 학습, 무인 과세 시 공항 표지판 해석에 이르기까지 모든 분야에서 빠르게 확대되고 있다.

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