بازار هوافضا بسیار پراکنده است و به بخش‌های مختلف نظامی، هوانوردی تجاری و اکتشافات فضایی خدمات می‌دهد. رشد سریع در صنعت هوانوردی جهانی، بازیگران صنعت را وادار کرده است که ایمنی، قابلیت اطمینان و وفاداری مشتری را تضمین کنند. هوش مصنوعی (AI) در صنعت هوافضا می تواند به شرکت ها کمک کند تا تولید را ساده کنند و در عین حال نگرانی های ایمنی را نیز برطرف کنند. هوش مصنوعی می تواند تجزیه و تحلیل، مدیریت سیستم، خدمات مشتری، و فرآیندها و فعالیت های مختلف دیگر را ساده و ساده کند.
سطوح صنعت هوافضا
صنعت هوافضا سطوح مختلفی از توسعه، ساخت، تعمیر و نگهداری و پشتیبانی از هواپیما، فضاپیما و هواپیماهای روتور را در بر می گیرد. این یک صنعت ماموریتی حیاتی است و موفقیت آن به اجزایی بستگی دارد که باید بسیار قابل اعتماد و دقیق باشند. به همین دلیل، صنعت نیاز به بهبود مداوم فرآیندهای تولید، کاهش هزینه های نیروی کار و خطاهای انسانی، نظارت بر سلامت دستگاه های داخل هواپیما و رسیدگی موثر به مسائل ایمنی دارد. هوافضا به دلیل چرخه‌های طولانی نظارتی خود همواره برای همگام شدن با آخرین روندهای فناوری تلاش کرده است. تمام تنگناهای ذکر شده در بالا را می توان با پیاده سازی هوش مصنوعی برطرف کرد. نکته ای که در اینجا وجود دارد این است که الگوریتم ها باید بسیار هوشمند و قابل اعتماد باشند. هوش مصنوعی و قابلیت‌های محاسباتی آن برای تفسیر داده‌ها می‌تواند تجزیه و تحلیل، مدیریت سیستم، خدمات مشتری، و فرآیندها و فعالیت‌های مختلف دیگر را ساده و ساده کند. هوش مصنوعی قبلاً در چندین صنعت دیگر مانند بانکداری، تبلیغات، خرده‌فروشی و سلامتی امیدوارکننده بوده است. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند ورودی‌های دارایی‌های مختلف را تجزیه و تحلیل کنند و حجم وسیعی از داده‌ها را سریع‌تر از دستی پردازش کنند.
استفاده از هوش مصنوعی در هوافضا همچنین می‌تواند به ایجاد طیف وسیعی از برنامه‌های کاربردی کمک کند که می‌توانند سوخت را ذخیره/نظارت کنند، عملکرد عملیاتی را افزایش دهند و به کنترل ترافیک هوایی کمک کنند.
کاربردهای سیستم های هوش مصنوعی در صنعت هوافضا :
- تعمیر و نگهداری هوشمند
تعمیر و نگهداری برای اطمینان از عملکرد کارآمد هواپیما ضروری است. از آنجایی که سرویس‌دهی معمولاً بر اساس برنامه‌ریزی‌شده انجام می‌شود، این فرآیند می‌تواند زمان‌بر و غیرطبیعی باشد. اشکالات یا نقص های غیرمنتظره می تواند منجر به از دست‌دادن قابل توجه منابع و زمان‌شود. تجزیه و تحلیل پیشگویانه داده های حسگرها و گزارش ها را غربال‌می‌کند و آن ها را تفسیر و مرتب‌می‌کند. در نتیجه، الگوریتم‌ها می‌توانند عیب‌های احتمالی را در زمان واقعی شناسایی و ردیابی کنند و مناسب‌ترین زمان‌های تعمیر را پیش‌بینی کنند و در نتیجه برنامه‌های تعمیر و نگهداری هوشمندتری ایجاد می‌کنند.
- بهره وری بهتر سوخت
شرکت‌های هوافضا تاکید زیادی بر کیفیت سوخت دارند. ما می توانیم با کمک سیستم های هوش مصنوعی مصرف سوخت را 5 تا 7 درصد کاهش دهیم.
- تجربه مشتری بهتر
هوش مصنوعی یکی از راه هایی است که خطوط هوایی می توانند تعامل مشتری خود را بهبود بخشند و پشتیبانی نمونه ای از مشتری ارائه دهند. چت‌بات‌ها نمونه‌ای هستند: پلتفرم‌های خودکار مبتنی بر هوش مصنوعی که می‌توانند به پرسش‌های مصرف‌کننده به روش‌های زمان واقعی و شبیه انسان پاسخ دهند.
- آموزش
استفاده از پلتفرم های واقعیت مجازی (VR) و واقعیت افزوده (AR) به عنوان ابزار آموزشی برای خلبانان و مهندسان در حال افزایش است. هوش مصنوعی جزء حیاتی این پلتفرم ها است. از هوش مصنوعی می توان برای بهبود امکانات آموزش خلبانان با ارائه یک محیط شبیه سازی مناسب به خلبانان استفاده کرد.
- نگهداری پیشگیرانه
با استفاده از داده های تاریخی و تجزیه و تحلیل پیش بینی، هوش مصنوعی اغلب در مهندسی هواپیما برای ردیابی، برنامه ریزی و مدیریت تعمیر و نگهداری استفاده‌می‌شود.
مشکلات
از آنجا که الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تصمیم‌گیری دقیق به شدت به داده‌های باکیفیت و مرتبط وابسته هستند، زمانی که شرکت‌ها داده‌های ناکافی یا مغرضانه دارند، که اغلب اتفاق‌می‌افتد، پیش‌بینی‌های ناقص و تصمیم‌های نادرست دریافت‌می‌کنند. برای مثال ممکن است که هوش مصنوعی شرایط جوی بر فراز تنگه ها را با یک حمله موشکی اشتباه بگیرد و رهگیرهای موشکی را پرتاب کند.
پیچیدگی بسیار زیاد اکثر سیستم‌های هوش مصنوعی باعث افزایش خطر ایمنی آنها می‌شود زیرا خطاها، نقص‌ها یا حملات خصمانه به الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌تواند پیامدهای وحشتناکی برای عملیات هوافضا داشته باشد.
اطمینان از قابلیت اطمینان، استحکام و مکانیسم‌های ایمن هوش مصنوعی در برنامه‌های کاربردی حیاتی از اهمیت بالایی برخوردار است و بسیاری از شرکت‌ها این را می‌دانند. ایرباس امنیت سایبری ایرباس را تأسیس کرد. بوئینگ یک چرخه حیات توسعه امن (SDL) را برای فرآیندهای توسعه نرم افزار خود پیاده سازی کرد. ناسا در حال حاضر یک مرکز عملیات امنیتی را اداره می کند که نظارت 24 ساعته و پاسخ حوادث را برای سیستم های حیاتی خود فراهم می کند.
کلام آخر
هوش مصنوعی پتانسیل ایجاد یک تغییر پارادایم (الگوی فکری) در بخش مهندسی هوافضا را دارد. از بهینه‌سازی طراحی و ساخت تا سیستم های مستقل و تعمیر و نگهداری، هوش‌مصنوعی آماده‌است تا صنعت را به طرق مختلف متحول‌کند. پذیرش فناوری‌های هوش مصنوعی می‌تواند به سیستم‌های هوافضایی ایمن‌تر، کارآمدتر و سازگار با محیط زیست منجر شود. از آنجایی که صنعت هوافضا همچنان به نوآوری و فشار بر مرزها ادامه‌می‌دهد، هوش مصنوعی بدون شک نقش مهمی در شکل‌دادن به آینده آن خواهد‌داشت.
