Cum transformă inteligența artificială industria aerospațială?

Industria aerospațială sprijină numeroase sectoare de apărare, aviație comercială și explorare spațială și, prin urmare, este fragmentată. Companiile de aviație din întreaga lume au înregistrat o creștere rapidă, ceea ce le-a forțat să acorde prioritate loialității clienților, fiabilității și siguranței. În sectorul aerospațial, inteligența artificială (AI) poate ajuta întreprinderile să eficientizeze producția, rezolvând, de asemenea, problemele de siguranță. Inteligența artificială poate eficientiza și simplifica analiza, gestionarea sistemului, asistența pentru clienți și numeroase alte procese și activități.

În următorii 15 ani, AI va aduce probabil o serie de progrese în industria aerospațială prin reducerea costurilor, scurtarea proceselor de proiectare, eliminarea dublării, experimentarea, creșterea, suportul, producția și actualizarea lucrurilor. Cu soluții robuste de software pentru aviație , firmele aviatice și aerospațiale își pot îmbunătăți metodele de producție și își pot crește eficiența afacerii.

6 moduri în care AI revoluționează industria aerospațială

Analiza, administrarea sistemului, asistența pentru clienți și numeroase alte procese și activități pot fi raționalizate și simplificate de inteligența artificială și de capacitățile sale de calcul pentru interpretarea datelor. Iată primele 5 moduri în care AI a influențat pozitiv industria aerospațială și a aviației:

1. Utilizarea mai eficientă a combustibilului

Sectoarele aerospațiale acordă o primă calitate a combustibilului și chiar și o mică scădere a consumului de combustibil pentru avioane poate avea un impact mare asupra profitabilității și durabilității unei afaceri. Într-o călătorie comercială medie se folosesc aproximativ 4 litri pe secundă, 240 litri pe minut și 14.400 litri pe oră de combustibil. Tehnologia AI ne poate ajuta să reducem consumul de benzină cu 5% până la 7%. Utilizarea dispozitivelor alimentate cu inteligență artificială poate duce la o reducere a consumului de combustibil.

2. Întreținere inteligentă

Pentru a garanta că aeronava funcționează eficient, este necesară întreținerea. Întreținerea poate fi consumatoare de timp și poate fi inconfortabilă, deoarece de obicei se face conform unui program. Erorile sau defecțiunile neașteptate pot provoca o pierdere considerabilă de timp și resurse. Nu este surprinzător faptul că companiile din aviație se uită din ce în ce mai mult la întreținerea predictivă activată de AI, deoarece 45% dintre experții din industrie consideră că rezolvarea problemelor de întreținere neprevăzute este o modalitate critică de a crește performanța. Airbus a folosit aplicații bazate pe cloud pentru procesarea, preluarea și analiza datelor pentru a îmbunătăți eficiența întreținerii aeronavelor.

3. Satisfacție mai mare a clienților

În aviația comercială, satisfacția clienților și calitatea serviciilor sunt esențiale. Inteligența artificială este o metodă pe care companiile aeriene o pot folosi pentru a crește implicarea clienților și pentru a oferi servicii de primă calitate.

Cele mai importante companii de inteligență artificială își ajută acum clienții să implementeze AI în dispozitivele lor, utilizând expertiza profesioniștilor în platformele de AI de top. Chatbot-urile bazate pe inteligența artificială (AI) sunt sisteme automate care pot oferi servicii clienților în timp real, asemănătoare unui om. Chatbot-urile online ajută companiile prin automatizarea asistenței pentru clienți. Există numeroase metode pentru a realiza acest lucru, inclusiv:

Cum ajută AI clienții să facă achiziții precise și individualizate:

• Chatboții bazați pe inteligență artificială oferă ajutor prompt și politicos.
• Există întotdeauna asistență automată accesibilă.
• Interacțiunile cu consumatorii ar trebui să fie mai productive.

4. Design dispozitiv

În industria aerospațială, componentele care sunt puternice și ușoare sunt întotdeauna ideale pentru o aeronavă. Producătorii pot combina structuri generative cu algoritmi AI pentru a produce astfel de componente.

Inginerii și arhitecții folosesc obiectivele de proiectare ca intrare împreună cu restricții și parametri precum materialele, activele disponibile și bugetul de cheltuieli alocat pentru a crea un design ideal de produs prin procesul de proiectare generativă iterativă. Atunci când este combinată cu inteligența artificială, programarea de design generativ poate permite designerilor de produse să evalueze rapid numeroase alternative de design.

5. Practici de formare

Instruirea pilotului poate fi îmbunătățită cu ajutorul inteligenței artificiale. Piloții pot experimenta simulări care sunt din ce în ce mai realiste utilizând simulatoare de inteligență artificială împreună cu platforme de realitate virtuală.

Simulatoarele cu capabilități de inteligență artificială pot fi, de asemenea, utilizate pentru a colecta și analiza date de antrenament, cum ar fi biometria, pentru a crea programe de antrenament personalizate, bazate pe succesul unui student. Următoarea aplicație majoră a AI este sprijinirea piloților în timp ce aceștia zboară. Configurațiile din cabina de pilotaj cu inteligență artificială pot îmbunătăți treptat o cale de zbor evaluând și alertând despre nivelul combustibilului, starea sistemului, vremea și alți parametri cruciali.

6. Construirea de rețele AI operaționale sofisticate

Trebuie îndeplinite cerințe foarte diferite pentru gestionarea datelor și pentru dezvoltarea și implementarea algoritmilor pentru a construi sisteme IA operaționale complexe în sectorul A&D. Modelarea fazei de testare trebuie, de asemenea, să fie foarte fiabilă. Mai presus de toate, este nevoie cu disperare de o soluție care să facă posibilă operațiuni complicate de AI DevOps.

Există două seturi de date utilizate pentru a preda un sistem AI. Informațiile istorice pentru cazul de utilizare predictiv sunt pe primul loc și conține exemple de predicții. Urmează un eșantion de testare sau validare. Organizațiile explorează frecvent rețelele neuronale pentru a gestiona recunoașterea modelelor în lumea operațională complexă. Pe baza performanței celor mai performante rețele neuronale din iterațiile anterioare, algoritmii pot fi utilizați pentru a crea automat rețele neuronale din ce în ce mai bune.

Potențialul AI al industriei aerospațiale

Până acum, AI în aviație a fost folosită doar pe teren, unde învățarea automată a fost folosită pentru a găsi modele și anomalii în cantități masive de date care au fost convertite în jos din aeronave și motoare.

Cu toate acestea, utilizarea tehnologiei se extinde rapid în toate domeniile, de la recunoașterea vorbirii pentru gestionarea computerizată a traficului aerian la tehnicile de desfășurare a tacticilor de luptă, la învățarea automată pentru tehnologiile de detectare și evitare automată și interpretarea semnalizării aeroportului în timpul taxării fără pilot.

Citește și: Aiko, Aiden și un alt salt în domeniul AI