AI en ruimtevaart:5 manieren waarop kunstmatige intelligentie de luchtvaart kan beïnvloeden

In onze nieuwe serie die de impact van kunstmatige intelligentie in verschillende industrieën onderzoekt, zullen we vandaag bekijken hoe vooruitgang in AI lucht- en ruimtevaartbedrijven kan helpen hun productieprocessen beter te optimaliseren.

Volgens een recent Accenture-rapport verwacht 80% van de leidinggevenden in de lucht- en ruimtevaart- en defensie-industrie dat tegen 2021 elk deel van hun personeel direct zal worden beïnvloed door op AI gebaseerde beslissingen. Dit wijst op de enorme impact die AI en andere digitale technologieën in de nabije toekomst zullen hebben op de lucht- en ruimtevaartindustrie. Van slim onderhoud tot training en meer, hier zijn 5 manieren waarop AI de lucht- en ruimtevaartindustrie kan transformeren:

1. Slim onderhoud

Het onderhouden van vliegtuigen is essentieel om de veiligheid van het betreffende vliegtuig te waarborgen. Aangezien onderhoud doorgaans op schema wordt uitgevoerd, kan het proces tijdrovend en omslachtig zijn. Onverwachte storingen of storingen kunnen leiden tot onnodige stilstand en inefficiënt gebruik van dure engineering arbeid. Aangezien 45% van de professionals in de industrie het oplossen van onverwachte onderhoudsproblemen als een belangrijke manier beschouwt om de efficiëntie te vergroten, is het niet verwonderlijk dat luchtvaartbedrijven steeds vaker op zoek zijn naar voorspellend onderhoud, mogelijk gemaakt door AI.

Predictive analytics doorzoekt de onderhoudsgegevens, interpreteert en ordent informatie van sensoren en rapporten. Hierdoor kunnen algoritmen potentiële storingen in realtime identificeren en rapporteren en de meest geschikte reparatietijdlijnen voorspellen, waardoor slimmere onderhoudsschema's worden gemaakt. Luchtvaartbedrijven zoals Airbus zijn al op zoek naar slimme onderhoudsoplossingen om variaties in productieprocessen te voorspellen op basis van gegevens van een reeks fabrieken.

SparkCognition is een bedrijf dat machine learning-oplossingen biedt voor een aantal sectoren, waaronder de lucht- en ruimtevaart. De SparkPredict-software van SparkCognition helpt bijvoorbeeld bij het voorspellen van uitval van activa door de mechanische systemen in een vliegtuig te bewaken, terwijl het ook de beste corrigerende maatregelen kan aanbevelen.

Airbus heeft onlangs ook zijn Skywise-platform gelanceerd in samenwerking met Palantir Technologies, dat gegevens analyseert om technische vliegtuigproblemen te voorspellen. easyJet is een luchtvaartmaatschappij die het platform al gebruikt om vertragingen door onverwachte onderhoudsproblemen te verminderen. Skywise zou hebben geholpen bij het voorspellen van 31 technische storingen in de vloot van easyJet, waardoor vluchten die anders zouden zijn verstoord, op schema bleven.

2. Beter brandstofverbruik

Het verhogen van de brandstofefficiëntie is een van de belangrijkste prioriteiten voor ruimtevaartbedrijven, aangezien zelfs kleine verbeteringen in het brandstofverbruik van vliegtuigen een grote impact kunnen hebben op het bedrijfsresultaat en de emissies. In combinatie met 3D-printen wordt de productie van lichtgewicht vliegtuigonderdelen nu al een realiteit.

Op dit gebied kunnen AI-aangedreven systemen helpen het brandstofverbruik te optimaliseren. Het Franse bedrijf Safety Line heeft bijvoorbeeld een machine learning-tool ontwikkeld die vóór elke vlucht klimprofielen voor piloten kan optimaliseren. Aangezien een vliegtuig tijdens de klimfase het meeste brandstof verbruikt, kan het optimaliseren van deze fase leiden tot aanzienlijke brandstofbesparingen. De Franse luchtvaartmaatschappij Air Austral heeft de oplossing van Safety Line al geïmplementeerd en verwacht tijdens de klimfase tot 6% brandstof te besparen.

3. Trainen

AI kan worden gebruikt om de opleiding van piloten te verbeteren. AI-simulators in combinatie met virtual reality-systemen kunnen worden gebruikt om piloten een meer realistische simulatie-ervaring te bieden. Door AI aangedreven simulatoren kunnen ook worden gebruikt om trainingsgegevens, zoals biometrie, te verzamelen en te analyseren om gepersonaliseerde trainingspatronen te creëren op basis van de prestaties van een stagiair.

Het volgende belangrijke gebruik van AI is het assisteren van piloten tijdens vluchten. AI-aangedreven oplossingen in een cockpit kunnen helpen om een ​​vliegroute in realtime te optimaliseren door het brandstofniveau, de systeemstatus, weersomstandigheden en andere cruciale parameters te beoordelen en indien nodig te waarschuwen. In de toekomst zouden vliegtuigen kunnen worden uitgerust met slimme camera's die worden aangedreven door computervisie-algoritmen, waardoor het gezichtsveld van piloten wordt vergroot en zo hun veiligheidsprestaties worden ondersteund.

4. Innovatieve productontwerpen

Efficiëntere, lichtere onderdelen zijn altijd gewild in de lucht- en ruimtevaartindustrie - en kunstmatige intelligentie opent nieuwe manieren om ze te ontwerpen. Generatief ontwerp is een goed voorbeeld:op basis van AI-algoritmen omvat de nieuwe technologie een reeks tools en technieken die worden gebruikt om complexe productontwerpen te maken op basis van vereisten en beperkingen. Met generatieve ontwerpsoftware kunnen ingenieurs en productontwerpers meerdere opties in minder tijd verkennen om het beste ontwerp te vinden. Deze aanpak is essentieel bij het ontwikkelen van nieuwe producten die meer functionaliteit integreren, waardoor vliegtuigen uiteindelijk lichter en duurzamer worden.

3D-printen wordt steeds relevanter bij het benutten van generatief ontwerp, omdat het niet wordt beperkt door de beperkingen van traditionele productiemethoden. Daarom onderzoeken grote luchtvaartmaatschappijen nu al de mogelijkheden van deze combinatie, die een van de meest efficiënte instrumenten zou kunnen zijn om het brandstofverbruik en de CO2-voetafdruk te verlagen.

5. Betere klantenservice

Klanttevredenheid en prestaties zijn met name belangrijk binnen de commerciële luchtvaart. AI kan voor luchtvaartmaatschappijen een van de manieren zijn om de klantervaring te verbeteren en een betere klantenservice te bieden.

Er zijn meerdere manieren om kunstmatige intelligentie toe te passen om een ​​betere klantenservice te bieden. Chatbots zijn een voor de hand liggend voorbeeld:op AI gebaseerde digitale tools die vragen van klanten in realtime en op een menselijke manier kunnen beantwoorden. Online chatbots kunnen tijd en moeite besparen door de klantenondersteuning te automatiseren. Uit een onderzoek van SITA blijkt dat chatbots al worden gebruikt door 14% van de luchtvaartmaatschappijen en 9% van de luchthavens, en 68% van de luchtvaartmaatschappijen is van plan om AI-gestuurde chatbots te introduceren.

Met meer gegevens komen echter nog meer kansen:van reiservaringen die zijn afgestemd op individuele voorkeuren tot op maat gemaakte aanbevelingen en ticketprijzen. Vooruitstrevende luchtvaartmaatschappijen maken al stappen richting deze toekomst. Emirates Vacations, onderdeel van Emirates Airline, heeft onlangs display-advertenties gelanceerd met AI-aangedreven chatbots die aanbevelingen voor bestemmingen en vakanties kunnen geven. Na de proefcampagne van 30 dagen heeft Emirates Vacations de betrokkenheid van deze met chatbots geïntegreerde advertenties met 87% verhoogd in vergelijking met de standaardadvertenties.

Vooruitkijken

Hoewel er veel kansen zijn voor AI- en machine learning-technologieën binnen de lucht- en ruimtevaart, staat de technologie nog in de kinderschoenen. Dit is deels te verklaren door de strenge veiligheidseisen die essentieel zijn voor zo'n sterk gereguleerde industrie als de lucht- en ruimtevaart. Elke nieuwe technologie die in de luchtvaart wordt geïntroduceerd, moet uitgebreide en kostbare validatie-/certificeringsprocessen doorlopen. En vanwege de complexiteit van AI-systemen kunnen ze mogelijk niet altijd worden gecertificeerd via traditionele FAA-processen. Dit onthult de noodzaak om nieuwe, efficiëntere verificatieprocessen te ontwikkelen die kunnen helpen om het volledige potentieel van AI in de lucht- en ruimtevaartindustrie te bereiken.

Een andere uitdaging is databeheer. Omdat ze de brandstof zijn van alle AI-software, sturen gegevens de intelligentie van computeralgoritmen aan. Er bestaan ​​echter zorgen over de privacy van gegevens naast de noodzaak om de gegevens van luchtvaartmaatschappijen goed te beheren. Het is een uitdaging maar cruciaal voor bedrijven om manieren te vinden om privacy- en cyberbeveiligingspraktijken te implementeren bij de ontwikkeling van AI-systemen die persoonlijke gegevens bevatten.

Terwijl toepassingen voor AI in de lucht- en ruimtevaartindustrie echter blijven groeien, willen meer luchtvaartmaatschappijen oplossingen gebruiken die worden aangedreven door kunstmatige intelligentie en machine learning. Hoewel AI aanzienlijke investeringen vereist en nog steeds wordt geconfronteerd met enkele belemmeringen voor bredere acceptatie, heeft deze innovatieve technologie een enorm potentieel om productieprocessen te optimaliseren, storingen aan te pakken en de prestaties te verbeteren.