Mākslīgais intelekts un aviācijas nozare

Ja ir kādā globālā nozare, kas varētu gūt labumu no tās rūpnieciskās ražošanas proces un reāllaika darības rakstura, tā neapšaubāmi ir aviācijas nozare.

Tā kā ziņu virsrakstos dominē ziņas par Boeing trauksmes cēlējiem, kas aktualizē drošības jautājumus, kā arī virāli videklipi, kuros redzami nopietni avaiācijas drošības incidenti, piemēram, Alaskan Airline Boeing loga sprādziens lidojuma vidū, eksperti brīnās, cik progresīva ir aviācijas nozares digitālā pārveide un kāpēc tas neaptver mākslīgo intelektu un ātrāku automatizāiju.

Sākot ar lidmašīnu projektēšanu un mākslīgo intelektu lidojuma laikā, uzraudzību un drošību, mēs izpētīsim, kā ir sagaidāms, ka mākslīgais inetelekts tuvākajā nākotnē integrēsies aviācijas nozarē un kādi bloķētāji pašlaik ir ceļā.

Māklsīgā intelekta investīcijas gūst panākumus aviācijā, aviokompānijās un lidostās

Paredzams, ka globālā aviācijas nozares tirgus vērtība līdz 2033. gadam būs aptuveni 1193,2 miljardi ASV dolāru, kas ir ievērojams pieaugums salīdzinājumā 647,7 miljardiem ASV dolāru 2023. gadā.

Société Internationale de Télécommunications Aéronautiques (SITA) – vadošais uzņēmums, kas specializējas gaisa transporta komunikāciju un informācijas tehnoloģiju jomā – Air Transport IT Insights 2023. gadā atklājās, kas lidostās un aviosabiedrības IT izdevumi 2023. gadā pieauga katru gadu.

Investīcijas sasniedza attiecīgi 10,8 miljardus un 34,5 miljardus ASV dolāru, un vairāk nekā divas trešdaļas lidostu un aviokompāniju informācijas vadītāji (CIO) sagaida nepārtrauktu izaugsmi 2024. gadā.

CIO tagad vēlas papildināt pasažieru apstrādes tehnoloģiju ar novatoriskiem risinājumiem operāciju jomā, palielināt efektivitāti, aizsargāt operācijas pret traucējumiem un racionalizēt procesu, iekļaujot IT risinājumus.

Mākslīgais inetelekts un automatizācija ražošanā, apkopē, remontāa un drošībā

Prognozējošā apkope aviācijā ir viena no galvenajām attīstības tendencēm. Prognozējoša apkope izmanto Internet of things (IoT) un māklsīgo intelektu, lai prognozētu un novērstu gaisa kuģu apkopes problēmas, samazinot dīkstāves un darbības izmaksas. Eksperti saka, ka paredzamās apkopes sistēmas varētu arī automatizēt remontu, braukšanas drošību.

Turklāt robotika, automatizācija un māklsīgais inetelekts jau ir izrādījušies efektīvi digitālo dvīņu izveidē un ražošanas līniju pārvaldībā.

Produktu izstrādes līderi pievēršas digitālajiem dvīņiem, lai paātrinātu produktu izstrādes procesus un uzlabotu rezultātu, vienlaikus samazinot izmaksas. Šī iemesla dēļ paredzams, ka nākamo piecu gadu laikā digitālo dvīņu tehnoloģiju tirgus pieaugs par 60% gadā, līdz 2027. gadam sasniedzot 73,5 miljardus ASV dolāru.

Rikijs Gomulka, JetLevel Aviation īpašnieks teica, ka māklsīgā intelekta loma aviācijā kļūst arvien svarīgāka, jo īpaši paredzamajā apkopē.

Gomulka teica, ka, skatoties nākotnē, mākslīgais intelekts varētu paplašināties līdz reāllaika diagnostikai un pielāgošanai lidojuma laikā, iespējams, izmantojot automatizētas sistēmas, kas nekavējoties reaģē u zdarbības datiem, tādējādi samazinot cilvēku kļūdas un uzlabojot efektivitāti.

Inovāciju un investīciju aizkavēšanās izmaksas

Izmantojot digit;alos dvīņus, paredzamo apkopi un automatizētās ražošanas uzņēmumi, var identificēt problēmas, pirms tās kļūst par problēmu visā piegādes ķēdē, vienlaikus sniedzot detazlizētus ziņojumus par to, kur problēma sākas un kā to var atrisināt.

Knehts no Promark Electornics sacīja, ka jaunas mākslīgā intelekta vadītās tehnoloģijas varētu mainīt drošību nozarē, un runāja par nesenajiem Boeing incidentiem, kurus tagad izmeklē ASV Tieslietu ministrija.

Knehts brīdināja, ka ražotāji visās nozarēs dažkārt izmanto tradicionālos biznesa procesus, piemēram, fiziskos ierakstus, tomēr viņiem joprojām ir precīzi jāseko piegādes ķēdēm visos līmeņos.

Knehts runāja par mākslīgā intelekta vizuālās pārbaudes rīkiem, kas ļauj ražotājiem reaģēt uz pieprasījuma spiedienu, palielinot pārbaudes procesu efektivitāti.

“Mākslīgais intelekts var krasi samazināt pārbaudes laiku un praktiski novērst ražošanas kļūdas,” sacīja Knehts.

“Tā kā ražotāji saskaras ar darbspēka trūkumu vai pieredzējušu darbinieku aiziešanu pensijā, mākslīgā intelekta vizuālā pārbaude var izmantot simtiem gadu pārabudes pieredzi, pat ja ražotāji cīnās ar talantu kopuma problēmām.”

Nākamās paaudzes mākslīgā intelekta autopilota tehnoloģija

Lai gan autopilots ir plaši integrēts komerciālajās un pasažieru lidmašīnās gadu desmitiem, ir sgaidāms, ka jaunu un jaudīgāku mašīnmācīšanās modeļu un mākslīgā intelekta tehnoloģiju parādīšanās veicinās turpmākus autopilota uzlabojumus.

“Autopilota tehnoloģijas attīstība ar ģeneratīvi mākslīgo intelektu ir vērtsa uz esošo algoritmu uzlabošanu, lai labāk risinātu sarežģītas, neparedzamas situācijas, kas rodas lidojuma laikā,” skaidroja Gomulka.

Jaunās paaudzes mākslīgā intelekta autopilota sistēmas ietver ne tikai programmatūras uzlabošanu labākai lēmumu pieņemšanai, bet arī stingrāku atteices un dublēšanas protokolu integrēšanai, lai novērstu negadījumus, kas saistīti ar automatizācijas sarežģītību. Vēl viena joma, kurā MI inovācijas gūst panākumus ir zemes vadība.

“Īpaši lidojuma trajektoriju optimizēšanā, gaisa telpas satiksmes efektīvākā pārvaldībā un sakaru aizkavēšnās mazināšanā. Mākslīgā intelekta sistēmas tiek izstrādātas, lai veiktu ikdienas komunikācijas uzdevumus, atbrīvojot cilvēku kontrolierus kritiskākiem lēmumu pieņemšanas procesiem.”

Atsauces