AIと航空宇宙：人工知能が航空に影響を与える可能性のある5つの方法

さまざまな業界にわたる人工知能の影響を調べる新しいシリーズでは、今日、AIの進歩が、航空宇宙企業が製造プロセスをより適切に最適化するのにどのように役立つかを見ていきます。

最近のアクセンチュアのレポートによると、航空宇宙および防衛業界の主要な幹部の80％は、2021年までに従業員のすべての部分がAIベースの決定によって直接影響を受けると予想しています。 AIやその他のデジタル技術が、近い将来、航空宇宙産業に与える影響。スマートメンテナンスからトレーニングなど、AIが航空宇宙産業を変革する5つの方法をご紹介します。

1。スマートメンテナンス

航空機の保守は、問題の航空機の安全を確保するために不可欠です。メンテナンスは通常、スケジュールに基づいて実行されるため、プロセスには時間がかかり、面倒な場合があります。予期しない障害や誤動作は、不必要なダウンタイムや高価なエンジニアリング作業の非効率的な使用につながる可能性があります。業界の専門家の45％が、予期しないメンテナンスの問題を解決することが効率を高めるための重要な方法であると考えているため、航空会社がAIによって可能になる予知保全をますます検討しているのは当然のことです。

予測分析は、メンテナンスデータを選別し、センサーとレポートからの情報を解釈して整理します。これにより、アルゴリズムは潜在的な障害をリアルタイムで特定して報告し、最適な修理スケジュールを予測して、よりスマートなメンテナンススケジュールを作成できます。エアバスのような航空宇宙企業は、さまざまな工場のデータに基づいて、製造プロセスの変動を予測するためのスマートメンテナンスソリューションの採用をすでに検討しています。

SparkCognitionは、航空宇宙を含む多くの業界に機械学習ソリューションを提供する会社です。たとえば、SparkCognitionのSparkPredictソフトウェアは、航空機の機械システムを監視することで資産の障害を予測するのに役立ちますが、最善の是正措置を推奨することもできます。

Airbusは最近、航空機の技術的問題を予測するためにデータを分析するPalantirTechnologiesと提携してSkywiseプラットフォームを立ち上げました。予期しないメンテナンス関連の問題によって引き起こされる遅延を減らすために、すでにプラットフォームを使用しているeasyJetの1つの航空会社。 Skywiseは、easyJetのフリート全体で31の技術的な障害を予測するのに役立ち、そうでなければスケジュールどおりに運航が中断されていたはずのフライトを維持したと言われています。

2。より良い燃料効率

航空機の燃料消費量のわずかな改善でも企業の収益と排出量に大きな影響を与える可能性があるため、燃料効率の向上は航空宇宙企業にとって重要な優先事項の1つです。 3D印刷と相まって、軽量の航空機部品の製造はすでに現実のものになりつつあります。

この分野では、AIを利用したシステムが燃料消費の最適化に役立ちます。たとえば、フランスの会社Safety Lineは、各フライトの前にパイロットの上昇プロファイルを最適化できる機械学習ツールを開発しました。航空機は上昇段階で最も高い割合で燃料を消費するため、この段階を最適化すると大幅な燃料節約になります。フランスの航空会社AirAustralは、Safety Lineのソリューションをすでに実装しており、上昇段階で最大6％の燃料を節約できると見込んでいます。

3。トレーニング

AIは、パイロットトレーニングを改善するために使用できます。バーチャルリアリティシステムと組み合わせたAIシミュレーターを使用して、パイロットにさらに現実的なシミュレーション体験を提供できます。 AIを利用したシミュレーターを使用して、バイオメトリクスなどのトレーニングデータを収集および分析し、研修生のパフォーマンスに基づいてパーソナライズされたトレーニングパターンを作成することもできます。

AIの次の重要な用途は、飛行中にパイロットを支援することです。コックピット内のAIを利用したソリューションは、燃料レベル、システムステータス、気象条件、その他の重要なパラメーターについて評価し、必要に応じて警告することで、リアルタイムで飛行経路を最適化するのに役立ちます。将来的には、航空機にコンピュータービジョンアルゴリズムを搭載したスマートカメラを搭載し、パイロットの視野を拡大して、パイロットの安全性能をサポートする可能性があります。

4。革新的な製品デザイン

航空宇宙産業では、より効率的で軽量な部品が常に求められてきました。人工知能は、それらを設計するための新しい方法を開きます。ジェネレーティブデザインは素晴らしい例です。AIアルゴリズムに基づく新しいテクノロジーには、要件と制約から複雑な製品デザインを作成するために使用される一連のツールと手法が含まれます。ジェネレーティブデザインソフトウェアを使用すると、エンジニアや製品設計者は、より短い時間で複数のオプションを検討して、最適な設計を見つけることができます。このアプローチは、より多くの機能を統合し、最終的に航空機をより軽量で持続可能なものにする新製品を開発する上で不可欠です。

3D印刷は、従来の製造方法の制限に制約されないため、ジェネレーティブデザインの活用にますます関連するようになっています。したがって、主要な航空宇宙企業がこの組み合わせの可能性をすでに調査している理由は、燃料消費率と二酸化炭素排出量を削減するための最も効率的なツールの1つである可能性があります。

5。より良いカスタマーサービス

商用航空では、顧客満足度とパフォーマンスが特に重要です。 AIは、航空会社が顧客体験を向上させ、より良い顧客サービスを提供するための方法の1つです。

人工知能を適用して、より良い顧客サービスを提供する方法は複数あります。チャットボットはその明らかな例の1つです。顧客の問い合わせにリアルタイムで人間のように答えることができるAIベースのデジタルツールです。オンラインチャットボットは、カスタマーサポートを自動化することで時間と労力を節約できます。 SITAが実施した調査によると、チャットボットはすでに14％の航空会社と9％の空港で使用されており、68％の航空会社がAI駆動のチャットボットの導入を計画しています。

ただし、データが増えると、個人の好みに合わせた旅行体験から、カスタマイズされた推奨事項やチケットの価格設定まで、さらに多くの機会がもたらされます。先進的な航空会社はすでにこの未来に向けて動きを見せています。エミレーツ航空の一部であるエミレーツバケーションズは最近、目的地や休暇のおすすめを提供できるAI搭載のチャットボットをフィーチャーしたディスプレイ広告を開始しました。 30日間のトライアルキャンペーンの後、Emirates Vacationsは、標準の広告と比較して、これらのチャットボット統合広告からのエンゲージメントが87％増加しました。

今後の展望

航空宇宙分野ではAIと機械学習のテクノロジーに多くの機会がありますが、テクノロジーはまだ初期段階にあります。これは、航空宇宙などの高度に規制された業界に不可欠な厳しい安全要件によって部分的に説明できます。航空に導入された各新技術は、大規模で費用のかかる検証/認証プロセスを経る必要があります。また、AIシステムは複雑であるため、従来のFAAプロセスで常に認定できるとは限りません。これは、航空宇宙産業でAIの可能性を最大限に引き出すのに役立つ、新しい、より効率的な検証プロセスを開発する必要があることを示しています。

もう1つの課題は、データ管理です。 AIソフトウェアの燃料であるデータは、コンピューターアルゴリズムのインテリジェンスを推進します。ただし、航空会社の顧客のデータを適切に管理する必要性とともに、データのプライバシーに関する懸念が存在します。企業にとって、個人データを使用するAIシステムの開発において、プライバシーとサイバーセキュリティの実践を実装する方法を見つけることは困難ですが重要です。

ただし、航空宇宙産業でのAIのアプリケーションが拡大し続けるにつれて、人工知能と機械学習を活用したソリューションの採用を熱望する航空会社が増えています。 AIは多額の投資を必要とし、それでも幅広い採用にはいくつかの障壁に直面していますが、この革新的なテクノロジーは、製造プロセスを最適化し、誤動作に取り組み、パフォーマンスを向上させる大きな可能性を秘めています。