항공 전문가는 AI 기반 예측 분석을 적용하여 항공기 설계에서 공항 물류에 이르기까지 모든 분야에서 안전을 개선할 수 있습니다. 안전은 이 산업에서 성공의 핵심이므로 위험 요소보다 앞서 나가기 위해서는 최첨단 도구가 필요합니다. AI는 설계, 모니터링, 테스트 등과 같은 주요 안전 프로세스를 간소화하고 자동화할 수 있습니다.
AI 기반 예측 유지보수
AI는 예측 분석을 통해 항공기 안전을 개선하는 강력한 도구입니다. AI를 IoT 센서와 같은 데이터 수집 장치와 결합하면 항공 회사와 기술자가 비행기 모니터링을 자동화할 수 있습니다.
“예측 유지 관리에는 AI를 사용하여 IoT 센서의 데이터를 분석하고 고장이 나기 전에 수리가 필요한 시기를 예측하는 작업이 포함됩니다. 사고와 지연을 방지하고 항공기 소유자와 항공 회사의 비용을 절약할 수 있습니다.”
예측 유지보수는 유지보수 비용 최대 30% 절감, 가동 중지 시간을 45% 줄이고 고장을 최대 75%까지 제거합니다. 결과적으로 투자 수익률이 매우 높습니다.
AI는 알고리즘을 사용하여 성능 및 센서 데이터 분석을 자동화하는 오늘날 가장 발전된 형태의 예측 유지 관리입니다. 항공기 소유자 또는 기술자는 주요 시스템 및 일반적인 성능 메트릭을 포함하여 비행기 데이터로 알고리즘을 설정합니다. 이 정보는 알고리즘이 비정상적인 활동을 식별할 수 있도록 비교 기준으로 사용됩니다.
예상 마진을 벗어난 성능을 감지하는 IoT 센서는 AI를 트리거하여 유지 보수 담당자에게 경고합니다. 그런 다음 항공기 기술자는 표시된 성능 데이터를 검토하고 튜닝, 테스트 또는 수리가 필요한지 결정할 수 있습니다.
이 프로세스는 기존 방법보다 훨씬 빠르게 잠재적인 기계적 문제를 포착할 수 있습니다. 항공기 검사는 책임 있는 유지 보수 절차에서 여전히 중요하지만 예측 유지 보수를 통해 검사를 보다 효율적으로 만들 수 있습니다.
또한 잠재적인 문제가 검사 중에 즉시 눈에 띄지 않거나 단순히 간과될 가능성이 항상 있습니다. AI 모니터링은 이와 같은 시나리오의 위험을 줄입니다.
디지털 트윈으로 항공기 분석
AI 기반 분석은 디지털 트윈과 예측 유지 관리를 통해 안전을 개선할 수 있습니다. 디지털 트윈은 차량이나 건물과 같은 실제 시스템의 매우 상세하고 사실적인 가상 모델입니다. 디지털 트윈은 종종 기계 학습과 AI를 사용하여 운영 또는 설계 변경의 영향을 시뮬레이션합니다.
디지털 트윈은 항공 산업에서 다양한 응용 분야를 가지고 있습니다. 예를 들어 항공기 엔지니어는 종종 시뮬레이션을 사용하여 부품 설계를 모델링하고 테스트합니다. 이를 통해 프로토타입을 제작하기 전에 부품이나 항공기의 가능한 성능을 이해할 수 있습니다. 또한 추가 비용을 거의 또는 전혀 내지 않고 새로운 아이디어와 구성을 시도할 수 있습니다.
"디지털 트윈은 시간이 지남에 따라 또는 특정 조건에서만 눈에 띌 수 있는 잠재적인 위험이나 기계적 문제를 드러내어 안전성을 향상시킬 수 있습니다."
모델링 프로그램을 통해 항공기 설계자는 가능한 것보다 더 철저하게 부품과 비행기를 테스트할 수 있으므로 잠재적인 위험을 식별할 가능성이 높아집니다.
또한 제조업체는 고객이 특정 항공기 장치에 문제를 보고하는 경우 디지털 트윈을 사용하여 문제를 안전하게 조사할 수 있습니다. 잠재적으로 실제 비행기를 손상시키지 않고 모든 시나리오를 가상으로 시뮬레이션하는 기능은 수천 달러를 절약하고 테스트로 인해 기술자를 위험에 빠뜨리지 않도록 합니다.
디지털 트윈 테스트 결과는 제조업체가 SIL(Service Information Letter)을 업데이트하도록 지원 FAA 규정 준수를 보장합니다. 또한 미래의 항공기 설계를 개선하고 조종사와 승객을 항상 안전하게 보호합니다.
공항 안전을 위한 예측 분석
디지털 트윈은 공항을 설계하고 최적화하는 데에도 유용할 수 있습니다. 항공 산업에 종사하지 않는 사람들도 레이아웃이 얼마나 복잡한지 알고 있습니다. 이러한 구조를 최적화하는 것은 복잡하지만 비상 시 안전을 보장하는 데 필수적입니다.
디지털 트윈은 공항 안전을 분석하고 개선하는 데 매우 중요할 수 있습니다. AI 알고리즘은 일상적인 작업, HVAC 및 환경 제어, 보안 모니터링, 트래픽 흐름 등에 대한 데이터 분석을 단순화합니다. 이 모든 정보는 잠재적인 병목 현상, 비효율성 및 보안 위험을 강조하는 예측 분석 알고리즘에 기여할 수 있습니다.
공항 관리자는 디지털 트윈을 사용하여 인프라 관련 안전 문제에 대한 다양한 솔루션을 테스트할 수 있습니다. 최상의 솔루션을 찾으면 현실 세계에서 구현할 수 있습니다. 오늘날의 AI는 다양한 물류 변경이 수행되는 방식에 대해 매우 현실적인 예측을 생성할 수 있습니다. 업데이트를 가상으로 먼저 테스트하면 승객과 공항 직원의 혼란이 줄어듭니다.
항공 안전에 AI를 사용할 때의 잠재적 위험
"AI 분석 및 디지털 트윈은 항공 안전을 개선하는 데 큰 도움이 될 수 있지만 이 기술에는 위험이 있습니다."
전문가는 AI를 안전하게 구현하는 데 있어 잠재적인 AI 단점을 알고 있어야 합니다. AI와 관련된 주요 위험 중 하나는 블랙박스 특성입니다. 개발자와 사용자는 이러한 알고리즘 대부분의 논리 프로세스를 볼 수 없습니다. 숨겨진 논리 프로세스의 문제는 감지되지 않은 편향과 부정확성의 위험이 높아진다는 것입니다. 개발자와 사용자가 AI가 데이터 포인트를 연결하는 방법을 볼 수 없으면 결함이 있는 결론을 알아차리기가 더 어렵습니다.
블랙박스 AI는 항공 산업에서 심각한 우려를 낳고 있습니다. 사실은, 설명가능성이 최우선 유럽 연합 항공 안전국의 최초 AI 로드맵에 제시되어 있습니다. 화이트박스 AI라고도 하는 Explainable AI는 논리 프로세스에 액세스할 수 있도록 높은 투명성을 갖도록 설계되었습니다. 이렇게 하면 편향과 부정확성이 눈에 띄지 않을 가능성이 줄어듭니다.
AI는 궁극적으로 보안 검색, 자동 공항 안전 모니터링 또는 완전 자율 항공기에 사용될 수 있기 때문에 항공 산업에 중요합니다. 편견과 부정확성은 이러한 고위험 애플리케이션에서 생명을 위험에 빠뜨릴 수 있습니다. 설명 가능한 AI가 향후 몇 년 동안 개발되는 동안 항공 전문가는 데이터 편향의 징후가 있는지 기존의 블랙박스 알고리즘을 주의 깊게 검사해야 합니다.
생성 AI는 또한 항공 산업 응용 프로그램에 위험을 초래할 수 있습니다. ChatGPT 및 DALL-E와 같은 알고리즘은 지난 몇 년 동안 매우 인기를 얻었습니다. 이러한 모델은 강력해 보이지만 완벽과는 거리가 멉니다. 예를 들어 ChatGPT는 조작된 연구를 "환각"하거나 실수로 잘못된 정보를 생성하는 경향이 있습니다.
Generative AI는 현재 자동화된 고객 서비스와 같은 항공 분야의 위험도가 낮은 애플리케이션에 대한 가능성만 보여줍니다. 그러나 부정확성과 잘못된 정보에 대해 이러한 알고리즘을 선별하는 것은 여전히 중요합니다. 항공 전문가가 사용할 수 있습니다. 사실 확인 기능과 같은 도구 실제 세계에 적용하기 전에 생성 AI를 테스트합니다.
AI 분석으로 항공 안전 개선
AI 기반 예측 분석은 다양한 방식으로 항공 안전을 혁신할 수 있습니다. 항공기 설계에서 공항 물류에 이르기까지 안전 문제를 강조하고 혁신적인 솔루션을 정확히 지적합니다. 전문가는 디지털 트윈을 사용하여 시스템을 가상으로 모델링하고 분석하여 보다 철저한 안전 테스트를 수행할 수 있습니다.
AI에는 데이터 편향 및 부정확성과 같은 몇 가지 위험이 있습니다. 그러나 신중한 알고리즘 선택 및 모니터링을 통해 항공 산업은 AI를 활용하여 승객, 조종사 및 공항 직원의 안전을 향상시킬 수 있습니다.
또한 읽어 자동차 산업의 AI 기술 적용
- SEO 기반 콘텐츠 및 PR 배포. 오늘 증폭하십시오.
- PlatoData.Network 수직 생성 Ai. 자신에게 권한을 부여하십시오. 여기에서 액세스하십시오.
- PlatoAiStream. 웹3 인텔리전스. 지식 증폭. 여기에서 액세스하십시오.
- 플라톤ESG. 자동차 / EV, 탄소, 클린테크, 에너지, 환경, 태양광, 폐기물 관리. 여기에서 액세스하십시오.
- BlockOffsets. 환경 오프셋 소유권 현대화. 여기에서 액세스하십시오.
- 출처: https://www.aiiottalk.com/ai-predictive-analytics-in-aviation/
