AI y aeroespacial:5 formas en que la inteligencia artificial podría impactar la aviación

En nuestra nueva serie que examina el impacto de la inteligencia artificial en diferentes industrias, hoy veremos cómo los avances en IA podrían ayudar a las empresas aeroespaciales a optimizar mejor sus procesos de fabricación.

Según un informe reciente de Accenture, el 80% de los principales ejecutivos de las industrias aeroespacial y de defensa esperan que todas las partes de su fuerza laboral se vean afectadas directamente por decisiones basadas en IA para 2021. Esto apunta a la inmensa El impacto que la IA y otras tecnologías digitales tendrán en la industria aeroespacial en un futuro próximo. Desde el mantenimiento inteligente hasta la capacitación y más, aquí hay 5 formas en las que la IA podría transformar la industria aeroespacial:

1. Mantenimiento inteligente

El mantenimiento de la aeronave es esencial para garantizar la seguridad de la aeronave en cuestión. Dado que el mantenimiento se realiza normalmente según un cronograma, el proceso puede llevar mucho tiempo y ser engorroso. Las fallas o fallas inesperadas pueden resultar en un tiempo de inactividad innecesario y el uso ineficiente de mano de obra de ingeniería costosa. Dado que el 45% de los profesionales de la industria ven la resolución de problemas de mantenimiento inesperados como una forma clave de impulsar la eficiencia, no es sorprendente que las empresas de aviación estén buscando cada vez más el mantenimiento predictivo, habilitado por IA.

El análisis predictivo filtra los datos de mantenimiento, interpretando y organizando la información de los sensores y los informes. Esto permite a los algoritmos identificar e informar sobre posibles fallas en tiempo real y predecir los plazos de reparación más adecuados, creando programas de mantenimiento más inteligentes. Las empresas aeroespaciales como Airbus ya están buscando adoptar soluciones de mantenimiento inteligentes para predecir variaciones en los procesos de fabricación, basándose en datos de una variedad de fábricas.

SparkCognition es una empresa que proporciona soluciones de aprendizaje automático para varias industrias, incluida la aeroespacial. Por ejemplo, el software SparkPredict de SparkCognition ayuda a predecir fallas de activos al monitorear los sistemas mecánicos en una aeronave, al mismo tiempo que puede recomendar las mejores acciones correctivas.

Airbus también ha lanzado recientemente su plataforma Skywise en asociación con Palantir Technologies, que analiza datos para pronosticar problemas técnicos de las aeronaves. easyJet es una aerolínea que ya está utilizando la plataforma para reducir los retrasos causados ​​por problemas inesperados relacionados con el mantenimiento. Se dice que Skywise ayudó a predecir 31 fallas técnicas en la flota de easyJet, manteniendo los vuelos que de otro modo se habrían interrumpido operando según lo programado.

2. Mejor eficiencia de combustible

El aumento de la eficiencia del combustible es una de las prioridades clave para las empresas aeroespaciales, ya que incluso pequeñas mejoras en el consumo de combustible de los aviones pueden tener un gran impacto en los resultados y las emisiones de una empresa. Junto con la impresión 3D, la producción de componentes de aviones ligeros ya se está convirtiendo en una realidad.

En esta área, los sistemas impulsados ​​por IA pueden ayudar a optimizar el consumo de combustible. Por ejemplo, la empresa francesa Safety Line ha desarrollado una herramienta de aprendizaje automático que puede optimizar los perfiles de ascenso de los pilotos antes de cada vuelo. Dado que una aeronave consume combustible a la tasa más alta durante la fase de ascenso, la optimización de esta etapa puede resultar en ahorros de combustible considerables. La aerolínea francesa Air Austral ya implementó la solución de Safety Line y espera ahorrar hasta un 6% de combustible durante la fase de ascenso.

3. Entrenamiento

La IA se puede utilizar para mejorar el entrenamiento de los pilotos. Los simuladores de IA junto con los sistemas de realidad virtual se pueden utilizar para proporcionar a los pilotos una experiencia de simulación más realista. Los simuladores impulsados ​​por IA también se pueden usar para recopilar y analizar datos de entrenamiento, como datos biométricos, para crear patrones de entrenamiento personalizados basados ​​en el desempeño de un aprendiz.

El siguiente uso importante de la IA es ayudar a los pilotos durante los vuelos. Las soluciones impulsadas por IA dentro de una cabina pueden ayudar a optimizar una ruta de vuelo en tiempo real al evaluar y alertar si es necesario sobre el nivel de combustible, el estado de los sistemas, las condiciones climáticas y otros parámetros cruciales. En el futuro, las aeronaves podrían equiparse con cámaras inteligentes impulsadas por algoritmos de visión por computadora, expandiendo el campo visual de los pilotos y, por lo tanto, respaldando su desempeño de seguridad.

4. Diseños de productos innovadores

En la industria aeroespacial siempre se han buscado piezas más eficientes y ligeras, y la inteligencia artificial abre nuevas formas de diseñarlas. El diseño generativo es un gran ejemplo:basada en algoritmos de IA, la nueva tecnología abarca un conjunto de herramientas y técnicas que se utilizan para crear diseños de productos complejos a partir de requisitos y restricciones. El software de diseño generativo permite a los ingenieros y diseñadores de productos explorar múltiples opciones en menos tiempo para encontrar el mejor diseño. Este enfoque es esencial en el desarrollo de nuevos productos que integran más funcionalidades y, en última instancia, hacen que las aeronaves sean más ligeras y sostenibles.

La impresión 3D se está volviendo cada vez más relevante para aprovechar el diseño generativo, ya que no está restringida por las limitaciones de los métodos de producción tradicionales. De ahí que las grandes empresas aeroespaciales ya estén investigando las posibilidades de esta combinación, que podría ser una de las herramientas más eficientes para reducir las tasas de consumo de combustible y la huella de carbono.

5. Mejor servicio al cliente

La satisfacción y el rendimiento del cliente son particularmente importantes dentro de la aviación comercial. La IA puede ser una de las formas en que las aerolíneas pueden mejorar la experiencia del cliente y brindar un mejor servicio al cliente.

Existen múltiples formas de aplicar la inteligencia artificial para brindar un mejor servicio al cliente. Los chatbots son un ejemplo obvio:herramientas digitales basadas en inteligencia artificial que pueden responder a las consultas de los clientes en tiempo real y de manera similar a la humana. Los chatbots en línea pueden ahorrar tiempo y esfuerzo al automatizar la atención al cliente. Una encuesta realizada por SITA ha demostrado que los chatbots ya son utilizados por el 14% de las aerolíneas y el 9% de los aeropuertos, y el 68% de las aerolíneas planean introducir chatbots impulsados ​​por IA.

Sin embargo, con más datos surgen aún más oportunidades:desde experiencias de viaje adaptadas a las preferencias individuales hasta recomendaciones personalizadas y precios de boletos. Las aerolíneas con visión de futuro ya están avanzando hacia este futuro. Emirates Vacations, parte de Emirates Airline, ha lanzado recientemente anuncios gráficos con chatbots impulsados ​​por IA que pueden brindar recomendaciones de destinos y vacaciones. Después de la campaña de prueba de 30 días, Emirates Vacations ha experimentado un aumento del 87% en la participación de estos anuncios integrados por chatbot, en comparación con los anuncios estándar.

Mirando hacia el futuro

Si bien existen muchas oportunidades para las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático dentro del sector aeroespacial, la tecnología aún está en su infancia. Esto se puede explicar en parte por los estrictos requisitos de seguridad que son vitales para una industria tan regulada como la aeroespacial. Cada nueva tecnología introducida en la aviación debe pasar por procesos de validación / certificación extensos y costosos. Y debido a la complejidad de los sistemas de inteligencia artificial, es posible que no siempre se puedan certificar mediante los procesos tradicionales de la FAA. Esto revela la necesidad de desarrollar procesos de verificación nuevos y más eficientes que puedan ayudar a que la IA alcance su máximo potencial en la industria aeroespacial.

Otro desafío es la gestión de datos. Al ser el combustible de cualquier software de inteligencia artificial, los datos impulsan la inteligencia de los algoritmos informáticos. Sin embargo, las preocupaciones sobre la privacidad de los datos existen junto con la necesidad de administrar adecuadamente los datos de los clientes de las aerolíneas. Es desafiante pero crucial para las empresas encontrar formas de implementar prácticas de privacidad y ciberseguridad en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial que utilizan datos personales.

Sin embargo, a medida que las aplicaciones de IA en la industria aeroespacial continúan expandiéndose, más aerolíneas están ansiosas por adoptar soluciones impulsadas por inteligencia artificial y aprendizaje automático. Si bien la IA requiere una inversión significativa y aún enfrenta algunas barreras para una adopción más amplia, esta tecnología innovadora tiene un enorme potencial para optimizar los procesos de fabricación, abordar fallas y mejorar el rendimiento.