Европейская авиационная группа высокого уровня ИИ состоит из лидеров европейского авиационного сектора, Совета гражданской авиации (CAB), Федерального авиационного управления (FAA), временных ограничений на полеты (TFR), Консультативных циркуляров (AC) и других отраслевых нормативных стандартов. Все они были созданы для изучения и расширения применения ИИ в авиации наряду с мониторингом других основных воздушных миссий. Он стремится максимально использовать цифровые инструменты, создавая дорожную карту ИИ. Несомненно, эта инициатива будет способствовать широкому применению фреймворков ИИ в авиационной промышленности. Системы ИИ преобразуют сквозные операции — сборочную линию, ангар для технического обслуживания, ремонта и капитального ремонта, цепочку поставок, обслуживание клиентов, бизнес–процессы и опыт полетов, как для экипажа, так и для пассажиров. Кроме того, решения в области искусственного интеллекта помогают производителям ОБОРУДОВАНИЯ заменить CO2- и материалоемкие методы производства устойчивыми альтернативами, такими как композитные материалы. В то же время модели машинного обучения анализируют реальные инженерные данные и данные о парке для улучшения приложений ИИ. Результаты анализа больших данных, будучи более точными, чем статистический анализ, позволяют лучше реагировать на проблемы безопасности, усталости и реакции на непредвиденное.
Когнитивные решения сводят к минимуму вмешательство человека.
Эти решения, применяемые по всей цепочке создания стоимости, поддерживают внедрение человеческого фактора внутри и за пределами кабины пилота. Системы искусственного интеллекта / машинного обучения позволяют проектным и производственным группам устанавливать целевые требования и визуализировать результаты, будь то обнаружение коррозии или наведение на посадку. Услуги ТОИР, основанные на состоянии (техническое обслуживание, ремонт и капитальный ремонт), повышают целостность конструкции и срок службы самолета. Однако эти автономные системы нуждаются в данных в режиме реального времени для принятия решений и автоматизированных действий.
Данные — это фундаментальный ресурс для создания и обучения когнитивного программного обеспечения. Поэтому бесконечно масштабируемая вычислительная инфраструктура необходима для размещения, масштабирования и обработки больших наборов данных. Кроме того, масштабные вычислительные / вычислительные мощности и высоконадежная среда разработки необходимы для использования инструментов моделирования и цифровых платформ для разработки прототипов, создания бесшовных человеко-машинных интерфейсов и тестирования приложений перед их интеграцией.
Данные в облаке
Производительность решений ИИ /машинного обучения зависит от качества и объема данных, используемых для их разработки и обучения. Кроме того, для проведения тщательных испытаний необходима надежная среда моделирования. Облако предоставляет масштабируемую и устойчивую систему для управления историческими данными и данными проверки. Это также позволяет специалистам по обработке данных воссоздать операционную среду, систему управления воздушным движением, ангар для технического обслуживания или кабину для тестирования и проверки, прежде чем интегрировать системы искусственного интеллекта в реальные операции. Кроме того, облако ускоряет разработку вариантов использования за счет поддержки инструментов AIOps, совместной работы между командами в режиме реального времени и протоколов тестирования воздушных систем, механических деталей и критически важного оборудования.
Сбои в цепочке поставок требуют почти полной видимости во всей экосистеме в режиме реального времени. В дополнение к финансовым потерям производители ОБОРУДОВАНИЯ сталкиваются с репутационными рисками из-за неработающих цепочек поставок. Облако позволяет производителям, поставщикам и дистрибьюторам авиационных запчастей снижать риски с помощью 3D-печати. Аддитивное производство может использоваться в восходящих и нисходящих цепочках поставок.
Кроме того, решения для поиска поставщиков, размещенные в облаке, обеспечивают совместный подход к поиску деталей для 3D-печати. Тесное сотрудничество между авиационными производителями оборудования, поставщиками, авиакомпаниями, компаниями по слияниям и поглощениям и поставщиками технологий позволяет по требованию находить критически важные компоненты, функции, готовые к полету, и нестандартную оснастку. Эти интеллектуальные, бережливые цепочки поставок значительно сокращают время выполнения заказа и оптимизируют складские запасы.
Облачные сервисы и услуги по разработке авиационного программного обеспечения на базе ИИ и управление ими выходят за рамки интеллектуального парка и интеллектуального обслуживания. Например, роботизированные манипуляторы на производственных линиях повышают производительность и качество, эргономичные системы оптимизируют компоновку самолетов, а также производственные и ТОИР объекты, а решения IIoT максимизируют энергоэффективность и использование рабочей силы. Кроме того, облако помогает производителям использовать сверхскоростные возможности подключения к сетям 5G для улучшения диагностики в полете и сокращения времени выполнения наземных операций.
Производители оборудования могут масштабировать алгоритмы в облаке, чтобы создать устойчивый парк воздушных судов, сделать небольшие самолеты более доступными и повысить безопасность. Кроме того, автономные системы, управляемые данными, упрощают операции и одновременно снижают воздействие авиации на окружающую среду.
ИИ в воздухе: задачи, которые предстоит решить?
Несмотря на обилие и использование науки о данных, больших данных и машинного обучения в авиационной отрасли, интеграция искусственного интеллекта в этом секторе имеет некоторые ограничения. Эти барьеры включают в себя отсутствие гибкости существующих устаревающих ИТ-систем. В результате адаптация этих технологий к ИИ остается сложной задачей, которую можно решить с помощью нашей растущей разработки специального авиационного программного обеспечения и услуг ИИ для авиационных предприятий.
