Integracija umjetne inteligencije u zrakoplovstvu: strategije, prednosti i slučajevi upotrebe

Automatizacija i integracija umjetne inteligencije u zrakoplovstvu složen je i visokorizičan pothvat, s obzirom na nisku toleranciju industrije na pogreške. Ipak, za napredak industrije ključno je inovirati procese, ubrzati razvoj, proizvodnju i poslovanje, uz smanjenje troškova i osiguranje maksimalne sigurnosti.

Je li integracija umjetne inteligencije u zrakoplovstvu održiva strategija ili samo marketinški trik za privlačenje investitora usred pompe oko umjetne inteligencije? Uronit ćemo u ovu raspravu i istražiti postojeće slučajeve upotrebe umjetne inteligencije kako bismo procijenili njihov potencijal i korisnost.

Pregled izgleda i tržišta

Predviđa se da će globalno tržište umjetne inteligencije u zrakoplovstvu do 2028. dosegnuti 5,6-5,8 milijardi dolara, s godišnjom stopom rasta od 43,4%.

Izgledi za razvoj i potencijal učinkovitosti su značajni. Prema istraživanju Valoira, 40% radnog dana u zrakoplovnoj industriji može se automatizirati umjetnom inteligencijom, a 20% je već automatizirano u posljednje dvije godine.

Nadalje, do 2026. globalna flota komercijalnih zrakoplova mogla bi generirati 98 milijuna terabajta podataka godišnje (snimači leta, operativni sustavi i osoblje), što bi imalo dvostruki pozitivan utjecaj na razvoj industrije. To zahtijeva poboljšanu učinkovitost obrade podataka, a istovremeno služi kao gorivo za obuku modela, testiranje i napredak tehnologije umjetne inteligencije u zrakoplovstvu.

9 prednosti fokusiranja na integraciju umjetne inteligencije u zrakoplovstvu

1. Brzo i učinkovito rješavanje složenih industrijskih izazova na najoptimalniji način.

2. Pružanje potrebne osnove za odluke temeljene na podacima i točnije prognoze.

3. Poticanje novih, učinkovitijih izuma i ubrzavanje ciklusa od razvoja do implementacije.

4. Povećanje sigurnosti, posebno u područjima koja uvelike ovise o ljudskim faktorima.

5. Osiguravanje sigurnosti i za pojedince (korisnike, osoblje, treće strane) i za opremu, softverske sustave i podatke koje oni sadrže.

6. Smanjenje troškova.

7. Automatizacija procesa rutinskih zadataka.

8. Optimizacija korisničkog iskustva i poboljšana orijentacija na kupce.

9. Pomoć u prevladavanju jaza u vrhunskim talentima u zrakoplovstvu.

Jesu li to samo teoretske prednosti? Ne, one su u potpunosti mjerljive u novčanom smislu. Evo samo nekoliko ilustrativnih primjera:

Kada je Swiss International Airlines počeo koristiti umjetnu inteligenciju za poboljšanje učinkovitosti, izvijestio je da je uspio optimizirati više od polovice svojih mrežnih letova i uštedjeti preko 5 milijuna američkih dolara u roku od godinu dana (Fortune).
Ciljanje satelitskih konstelacija košta stotine milijuna dolara, no s umjetnom inteligencijom troškovi bi mogli pasti na 10 ili 15 milijuna dolara (Phantom Space).

10 ključnih primjera umjetne inteligencije u zrakoplovstvu

1/ Optimizacija dizajna, testiranja i proizvodnje:

• Generativni algoritmi (GenAI) uzimaju u obzir specifične čimbenike poput zakona aerodinamike i trajnosti, poboljšavajući učinkovitost dizajna.
• Dijagnoza potencijalnih točaka kvara, automatizacija testiranja te modeliranje i simulacija pojednostavljuju proizvodnju i probe scenarija.
• Umjetna inteligencija u zrakoplovstvu unapređuje razvoj stvaranjem i usavršavanjem potpunih digitalnih blizanaca ili specifičnih modela i simulacija zrakoplovnih sustava, omogućujući praćenje i optimizaciju u stvarnom vremenu, pojednostavljujući protokole dizajna, testiranja i sigurnosti uz smanjenje troškova. Koristi strojno učenje i naprednu analitiku za praćenje industrijskih podataka iz HMI/SCADA sustava, alarma, događaja i varijabli okoline.

Na primjer, umjetna inteligencija optimizira dizajn zrakoplova za različite vremenske uvjete, fino podešava dizajn krila za različite scenarije leta, smanjuje potrošnju goriva, upravlja turbulentnim tokovima tijekom testiranja, usavršava tehnike mjerenja i pomaže u optimizaciji zrakoplovnih legura i pripremi autonomnih vozila, što sve doprinosi učinkovitosti i sigurnosti u industriji.

Posebno je važno napomenuti da tvrtke poput GE Aerospace i Siemens Digital Industries Software koriste umjetnu inteligenciju za razvoj automatiziranih sustava za testiranje zrakoplovnih motora, analizu podataka senzora i otkrivanje potencijalnih kvarova prije nego što se dogode.

2/ Automatizacija procesa u proizvodnji

• Robotizacija i automatizacija rutinskih, složenih i sporih postupaka.
• Automatizirana kontrola kvalitete za smanjenje ljudskih pogrešaka i osiguranje usklađenosti sa sigurnosnim standardima.
• Smanjenje otpada, zastoja, kašnjenja u proizvodnji, smanjenje troškova i povećanje produktivnosti.
• Otkrivanje strukturnih oštećenja i trajnost.

3D ispis pokretan umjetnom inteligencijom

Zrakoplovna tvrtka Relativity Space proizvodi rakete gotovo isključivo putem 3D ispisa. Njihov revolucionarni metalni printer, „Stargate“, od 2023. godine je najveći na svijetu. Koristeći umjetnu inteligenciju i strojno učenje, kontrolira i optimizira proces ispisa, proizvodeći zamršene geometrijske oblike komponenti raketa.

Metalni 3D printer Stargate 4. generacije. Izvor: Relativity Space

3/ Optimizacija upravljanja i planiranja flote i poslovanja

1. Upravljanje rasporedima i koordinacijom zrakoplova radi sprječavanja sudara.
2. Optimizacija učinkovitosti goriva: strateška, ekonomska i tehnološka analiza, uz praćenje i upravljanje troškovima goriva u stvarnom vremenu za određene zrakoplove, rute i zrakoplovne tvrtke.
3. Planiranje utvrđenih ruta uzimajući u obzir klimatske modele.
4. Raspored posade i osoblja uključuje planiranje sastava posade, uzimajući u obzir varijable poput volumena letova, raspodele rezervne posade, rasporeda praznika, čekanja, zaustavljanja itd.
5. Prediktivna analitika, poboljšana umjetnom inteligencijom za zrakoplovnu industriju, pomaže u predviđanju različitih poslovnih metrika (potražnja, sezonalnost, logistika itd.). Pomaže u sprječavanju nestašice zaliha, optimizaciji dostupnosti rezervnih dijelova i smanjenju troškova.

Korištenjem umjetne inteligencije za poboljšanje učinkovitosti, Swiss International Air Lines je u prethodnoj godini uštedio 5,4 milijuna dolara i optimizirao više od polovice svojih letova.

Izvješće McKinseyja pokazuje da umjetna inteligencija može poboljšati točnost predviđanja lanca opskrbe za 10-20%, što dovodi do smanjenja troškova zaliha za 5% i povećanja prihoda za 2-3%.

1. Prediktivno održavanje, automatizirani pregled i kontrola kvalitete

Umjetna inteligencija može analizirati podatke senzora zrakoplova kako bi predvidjela potencijalne kvarove motora, kočnica ili drugih kritičnih sustava.

Različite primjene uključuju:

• Planiranje i pridržavanje rasporeda provjera, usporedba s tehničkom dokumentacijom
• Kontinuirano praćenje sustava i senzora
• Analitika predviđanja u vezi s kvarovima i neispravnostima. Sustavi temeljeni na umjetnoj inteligenciji mogu otkriti probleme prije nego što postanu ozbiljni, zahvaljujući stalnom praćenju različitih senzora i komponenti.
• Vizualni/akustični/itd. pregledi pokretani umjetnom inteligencijom
• Analiza podataka o održavanju (obrada postojećih nizova podataka, gdje ljudi mogu previdjeti ili im trebati dulje)
• Podešavanje na optimalnije parametre na temelju prikupljenih podataka.

Posebne prednosti ovog slučaja uključuju:

• Smanjeno vrijeme zastoja
• Niži troškovi kvarova proizvoda/procesa
• Minimizirani troškovi nepotrebnih zamjena dijelova
• Omogućavanje sveobuhvatnog prikupljanja podataka za brže razumijevanje i analizu uzroka
• Implementacija učinkovitijeg upravljanja rezervnim dijelovima.

Značajni primjeri

Airbus i Palantir Technologies nude AI rješenja za zrakoplovne tvrtke kao što je Skywise, sustav za analizu velikih podataka, specijalizirana platforma za industrijske podatke koja integrira podatke tijekom leta, inženjerske i operativne podatke kako bi se riješili izazovi u zrakoplovnim operacijama.

Rolls-Royceov R2 Data Labs razvio je inteligentni boreoskop koji koristi obradu slika i računalni vid kako bi smanjio vrijeme pregleda motora za 75%, uštedivši do 100 milijuna funti troškova pregleda tijekom pet godina.

Izvor: Rolls-Royce

Značajan i važan primjer znanstvenog istraživanja je korištenje strojnog učenja i Interneta stvari (IoT) za predviđanje toplinskih karakteristika u sustavima protiv zaleđivanja krila zrakoplova.

Inteligentno predviđanje sustava protiv zaleđivanja krila zrakoplova (izvor)

4/ Pomoć umjetne inteligencije u letovima i sigurnosti leta

Inteligentni sustavi za upravljanje letom:

• Prognoziranje zračnog prometa u stvarnom vremenu i prilagodbe ruta temeljene na umjetnoj inteligenciji, rješavanje sukoba i sprječavanje nesreća korištenjem algoritama umjetne inteligencije, ovisno o trenutnim lokalnim vremenskim uvjetima, prometu i drugim uvjetima.

Lufthansa Airlines koristi umjetnu inteligenciju za predviđanje vjetrova u Švicarskoj s većom preciznošću. Poboljšano predviđanje vjetra povećalo je točnost za 40%, pomažući u izbjegavanju kašnjenja i otkazivanja letova na aerodromu Zürich.

• Umjetna inteligencija može otkriti anomalije u zrakoplovnim sustavima u stvarnom vremenu, sprječavajući nesreće i povećavajući sigurnost.
• Integriranje umjetne inteligencije s alatima za prostorno mapiranje omogućuje izračun i analizu podataka u stvarnom vremenu, čime pomaže u navigaciji i pomoćnom pilotiranju.
• Optimizacija trenutnog upravljanja zračnim prometom: Umjetna inteligencija poboljšava koordinaciju između kontrolora i pilota.
• Višerazinski algoritmi mogu točno analizirati vremenske prognoze, omogućujući korištenje umjetne inteligencije u zrakoplovnoj industriji kako bi se izbjegli nepovoljni vremenski uvjeti i smanjila kašnjenja letova.
• Podrška u odlučivanju i pomoć pilotima u kritičnim situacijama: Umjetna inteligencija može pomoći pilotima u hitnim situacijama autonomnom analizom scenarija i preuzimanjem kontrole ako je potrebno.

NASA surađuje s IBM Researchom kako bi koristila generativnu umjetnu inteligenciju za stvaranje geoprostornog temeljnog modela, koristeći satelitske podatke. To omogućuje provođenje geoprostorne analize tri do četiri puta brže od tradicionalnih metoda.

Komunikacije u letu

Integracija multimodalnih modela za obradu dolaznih podataka, obradu, optimizaciju i isporuku potrebnih podataka u potrebnom formatu je ključna.

To je posebno važno s obzirom na to da komunikacijski problemi često proizlaze iz nestabilnih veza, lošeg prijema i smetnji. Ovi problemi ne samo da uzrokuju nelagodu, već predstavljaju i izravnu sigurnosnu prijetnju. Stoga je svaki napor usmjeren na rješavanje ovog izazova od najveće važnosti.

Općenito, budući da je elektromagnetski spektar i dalje zasićen komercijalnim i obrambenim komunikacijskim alatima, radarima i kućnom elektronikom, potreba za učinkovitijim i prilagodljivijim uklanjanjem prepreka ostaje uobičajen zahtjev.

Lockheed Martin AI Center naglašava ovaj aspekt osnivanjem tima za kognitivne signale i sustave.

Softver za prepoznavanje govora u stvarnom vremenu može pomoći u točnom i brzom tumačenju komunikacije kontrolora zračnog prometa, pružajući pilotima jasne upute. Ova tehnologija osigurava da piloti ostanu povezani s kontrolorima zračnog prometa i primaju ključnu podršku u kritičnim trenucima.

Ključno je da se takvi sustavi besprijekorno integriraju u postojeće avionske sustave kako bi bili primjenjivi u raznim zrakoplovima općeg zrakoplovstva.

Umjetna inteligencija i bespilotne letjelice (UAV)

Ova simbioza igra značajnu ulogu, posebno u zadacima koji zahtijevaju inspekciju, uz pomoć AI tehnologija.

Tvrtke poput Boeinga demonstrirale su uspješna ispitivanja kolaborativnih autonomnih sustava leta.

U sigurnosti zračnog prostora, sustavi poput sustava za izbjegavanje sudara tvrtke Iris Automation (domet detekcije: 1,38 km) koriste umjetnu inteligenciju za poboljšano otkrivanje i situacijsku svjesnost, doprinoseći sigurnijem zračnom prostoru.

Izvor: Iris Automation

5/ AI + CX: Poboljšanje interakcije korisnika i personalizacija korisničkog i putničkog iskustva

• Analiza i upravljanje protokom putnika, upravljanje redovima čekanja, osiguravanje potrebnih postupaka, procesa i protokola.
• Automatizacija korisničke podrške i razvoj sustava samousluživanja – od GenAI chatbotova i agenata do multimodalnih samouslužnih kioska, opremljenih tekstualnim, taktilnim, audio i vizualnim senzorima, koji pružaju informacije o statusu leta i kašnjenju u stvarnom vremenu (kao što se vidi u singapurskoj zračnoj luci Changi)

JetBlue je izračunao koristi od implementacije chatbota – korisnička služba skratila je vrijeme razgovora za 280 sekundi, uštedivši 73 000 sati vremena operatera.

• Modeli, agenti za personalizirano korisničko iskustvo – od preporuka letova do interaktivnih personaliziranih sustava zabave i usluga tijekom letova.

Amsterdamska zračna luka Schiphol analizira ponašanje i preferencije korisnika koristeći prediktivnu analitiku kako bi pružila individualne preporuke za ukrcaj, informacije o letu i savjete za putovanja.

6/ Sigurnost i otkrivanje prijetnji

• Planirani su programi biometrijske identifikacije za implementaciju u 77% zračnih luka tijekom sljedećih pet godina. Tehnologija prepoznavanja lica već se primjenjuje u glavnim zračnim lukama za provjeru putnika tijekom carinjenja.
• Otkrivanje anomalija u ponašanju za identifikaciju sumnjivih osoba.
• Automatizirani sustavi za pregled prtljage, uključujući otkrivanje eksploziva, otkrivanje zabranjenih predmeta i 3D-CT tehnologije, široko se koriste u zračnim lukama.

Laboratorij za sigurnost prometa Ministarstva domovinske sigurnosti SAD-a procjenjuje tehnologije umjetne inteligencije i strojnog učenja.

• Mjere kibernetičke sigurnosti. Robusni sustavi kibernetičke sigurnosti u kombinaciji s modelima umjetne inteligencije štite podatke tvrtke, uključujući komercijalne/vojne tajne.

Istaknuti primjeri: Cyber ​​Assured Systems Engineering (CASE) tvrtke DARPA, Airbus Cybersecurity, Boeing Defense, Space & Security (BDS) itd.

7/ Optimizacija tržišne strategije, određivanja cijena i upravljanja prihodima za zrakoplovne tvrtke

• Analiza i predviđanje tržišnih metrika, potražnje i poslovnih izazova korištenjem umjetne inteligencije, velikih podataka, internih statističkih skupova podataka i analize otvorenih podataka.
• Praćenje i analiza konkurencije.
• Prognoziranje veličine tržišta.
• Optimizacija politika određivanja cijena i tržišne strategije na temelju uvida u podatke i predviđanja.

Delta Air Lines počela je koristiti umjetnu inteligenciju kako bi pomogla u određivanju cijena i operativnoj diseminaciji postupaka među agentima za rezervacije. Delta ima za cilj povećati vrijednost svoje imovine za 2% korištenjem tehnologije umjetne inteligencije za rješavanje složenih zadataka koji zahtijevaju puno podataka.

8/ Obuka pilota, dispečera i zemaljskog osoblja temeljena na simulaciji.

Od AR/VR simulacija s povratnim informacijama do sveobuhvatnih programa obuke poboljšanih umjetnom inteligencijom.

Simulacijska okruženja za obuku pilota za stvaranje realističnih i složenih scenarija.

Emirates Airlines namjerava koristiti generativnu umjetnu inteligenciju za poboljšanje obuke stjuardesa, u partnerstvu s AWS-om za imerzivne platforme proširene stvarnosti.

9/ Umjetna inteligencija u službi potreba obrambene industrije

Od rojeva dronova prilagođenih za borbu do razvoja zračnog oružja i jačanja zrakoplova, umjetna inteligencija igra ključnu ulogu u obrambenim primjenama.

• Izviđanje bojišta: Umjetna inteligencija pomaže u lokalnom izviđanju i analizi bojišta.
• Vojno-strateški modeli: Sustavi poput Gospel (Izrael) i Palantir AIP (SAD) doprinose globalnom strateškom upravljanju.

Elektroničko ratovanje (EW): Kognitivna EW rješenja, koristeći umjetnu inteligenciju i strojno učenje, moderniziraju EW sposobnosti.

Borbana identifikacija i automatsko prepoznavanje ciljeva (ATR): Pasivni i aktivni senzori u zrakoplovu olakšavaju autonomni rad bez GPS-a, komunikacije ili pilota.

Tehnologija dronova:

• Pametni višekomponentni sustavi dronova, primjerom ukrajinskog Saker Scouta, demonstriraju mogućnosti strojnog vida.
• Taktički sustavi za rojenje dronova

Lockheed Martinova rješenja za umjetnu inteligenciju osnažuju pilote i zapovjednike za brzo donošenje odluka, fokusirajući se na izviđanje, promatranje i ISR ​​operacije gdje je standardna komunikacija ugrožena.

Izvor: Lockheed Martin

10/ Korištenje umjetne inteligencije za održivost radi smanjenja utjecaja na okoliš

Implementacija ekološki prihvatljive proizvodnje i poslovanja, korištenje alternativnih izvora energije i sigurnih materijala, smanjenje ugljičnog otiska i ušteda troškova energije. Razvoj programa i specifičnih tehnoloških rješenja za smanjenje emisija i buke.

Zaključak

Sveukupno, umjetna inteligencija ima značajan potencijal u zrakoplovnoj industriji. Omogućavanjem učinkovitijeg i preciznijeg testiranja, razvojem točnijih modela i simulacija, stvaranjem digitalnih blizanaca, predviđanjem potencijalnih kvarova, optimizacijom dizajna i praćenjem performansi u stvarnom vremenu, umjetna inteligencija može poboljšati sigurnost, smanjiti troškove i poboljšati produktivnost u zrakoplovnom sektoru.

Tražite zrakoplovna rješenja za umjetnu inteligenciju? Razgovarajmo. Imamo ono što vam treba.