Как искусственный интеллект меняет аэрокосмическую отрасль?

Аэрокосмическая промышленность поддерживает многочисленные секторы обороны, коммерческой авиации и космических исследований и поэтому фрагментирована. Авиационные предприятия по всему миру переживают стремительный рост, что вынуждает их уделять первоочередное внимание лояльности клиентов, надежности и безопасности. В аэрокосмической отрасли искусственный интеллект (ИИ) может помочь предприятиям оптимизировать производство, а также решить проблемы безопасности. Искусственный интеллект может оптимизировать и упростить аналитику, управление системой, поддержку клиентов и многие другие процессы и действия.

В течение следующих 15 лет искусственный интеллект, вероятно, приведет к ряду достижений в аэрокосмической отрасли за счет сокращения затрат, сокращения процессов проектирования, устранения дублирования, экспериментов, дополнений, поддержки, производства и обновления вещей. С помощью надежных авиационных программных решений авиационные и аэрокосмические компании могут усовершенствовать свои методы производства и повысить эффективность своего бизнеса.

6 способов, как искусственный интеллект революционизирует аэрокосмическую отрасль

Аналитика, системное администрирование, поддержка клиентов и многие другие процессы и действия могут быть оптимизированы и упрощены с помощью искусственного интеллекта и его вычислительных возможностей для интерпретации данных. Вот 5 основных способов положительного влияния ИИ на аэрокосмическую и авиационную промышленность:

1. Более эффективное использование топлива

В аэрокосмической отрасли особое внимание уделяется качеству топлива, и даже небольшое снижение потребления авиационного топлива может оказать большое влияние на прибыльность и устойчивость бизнеса. При средней коммерческой поездке используется около 4 литров в секунду, 240 литров в минуту и ​​14 400 литров в час топлива. Технология искусственного интеллекта может помочь нам сократить потребление бензина на 5-7%. Использование устройств с искусственным интеллектом может привести к снижению расхода топлива.

2. Умное обслуживание

Чтобы гарантировать эффективную работу самолета, необходимо техническое обслуживание. Обслуживание может занимать много времени и быть неудобным, поскольку оно обычно выполняется по расписанию. Неожиданные ошибки или сбои могут привести к значительной трате времени и ресурсов. Неудивительно, что авиационные предприятия все чаще обращают внимание на профилактическое обслуживание с помощью ИИ, поскольку 45% отраслевых экспертов считают устранение непредвиденных проблем с обслуживанием критическим способом повышения производительности. Airbus использует облачные приложения для обработки, поиска и анализа данных, чтобы повысить эффективность обслуживания самолетов.

3. Повышение удовлетворенности клиентов

В коммерческой авиации важны удовлетворенность клиентов и качество обслуживания. ИИ — это один из методов, который авиакомпании могут использовать для повышения вовлеченности клиентов и обеспечения первоклассного обслуживания клиентов.

В настоящее время ведущие компании, занимающиеся искусственным интеллектом, помогают своим клиентам внедрять искусственный интеллект в свои устройства, используя опыт профессионалов в области ведущих платформ искусственного интеллекта. Чат-боты, управляемые искусственным интеллектом (ИИ), представляют собой автоматизированные системы, которые могут предоставлять клиентам обслуживание в режиме реального времени, как у человека. Онлайн-чатботы помогают предприятиям, автоматизируя поддержку клиентов. Для этого существует множество методов, в том числе:

Как ИИ помогает клиентам совершать точные и индивидуальные покупки:

• Чат-боты на базе искусственного интеллекта предлагают быструю и вежливую помощь.
• Всегда доступна автоматическая помощь.
• Взаимодействие с потребителями должно быть более продуктивным.

4. Дизайн устройства

В аэрокосмической промышленности прочные и легкие компоненты всегда идеальны для самолета. Производители могут комбинировать генеративные структуры с алгоритмами ИИ для производства таких компонентов.

Инженеры и архитекторы используют цели проектирования в качестве входных данных наряду с ограничениями и параметрами, такими как материалы, доступные активы и назначенный бюджет расходов, чтобы создать идеальный дизайн продукта с помощью итеративного процесса генеративного проектирования. В сочетании с искусственным интеллектом программирование генеративного дизайна может позволить разработчикам продуктов быстро оценить многочисленные варианты дизайна.

5. Практика обучения

Обучение пилотов-инструкторов можно улучшить с помощью искусственного интеллекта. Пилоты могут испытать еще более реалистичные симуляции, используя симуляторы искусственного интеллекта в сочетании с платформами виртуальной реальности.

Симуляторы с возможностями искусственного интеллекта также можно использовать для сбора и анализа данных обучения, таких как биометрические данные, для создания индивидуальных графиков обучения на основе успехов учащегося. Следующее важное применение ИИ — поддержка пилотов во время полета. Конфигурации кабины с искусственным интеллектом могут постепенно улучшать траекторию полета, оценивая и предупреждая об уровне топлива, состоянии системы, погоде и других важных параметрах.

6. Создание сложных операционных сетей ИИ

К управлению данными, а также к разработке и внедрению алгоритмов для построения сложных операционных систем искусственного интеллекта в секторе A&D должны быть удовлетворены совершенно разные требования. Моделирование фазы тестирования также должно быть очень надежным. Прежде всего, крайне необходимо решение, которое делает возможным сложный операционный AI DevOps.

Для обучения системы ИИ используются два набора данных. Историческая информация для варианта использования с прогнозированием идет первой и содержит примеры прогнозов. Далее следует образец для тестирования или проверки. Организации часто используют нейронные сети для управления распознаванием образов в сложном операционном мире. Основываясь на производительности наиболее эффективных нейронных сетей из предыдущих итераций, можно использовать алгоритмы для автоматического создания еще более совершенных нейронных сетей.

Потенциал искусственного интеллекта в аэрокосмической отрасли

До сих пор ИИ в авиации использовался только на земле, где машинное обучение использовалось для поиска закономерностей и аномалий в огромных объемах данных, которые были преобразованы с понижением частоты с самолетов и двигателей.

Тем не менее, использование технологии быстро расширяется во всех областях, от распознавания речи для компьютеризированного управления воздушным движением до методов выполнения тактики боя, до машинного обучения для технологий автоматического обнаружения и предотвращения и интерпретации вывесок в аэропортах во время беспилотного руления.

Читайте также: Айко, Эйден и еще один скачок в области ИИ