Зачем аэрокосмической промышленности ИИ
О росте популярности ИИ-технологий в аэрокосмической сфере говорят цифры. По экспертным оценкам объем рынка ИИ в этой отрасли в 2030 году составит $43 млрд, что почти в 2 раза больше, чем в 2023 году.
Здесь его используют:
инженеры — в проектировании и моделировании;
службы безопасности — в контроле эксплуатации, выявлении и оценке рисков и угроз;
инспекторы — при проведении проверок на всех жизненных циклах авиатехники.
Уже сложно поспорить с тем, что ИИ делает полеты безопаснее, экологичнее и экономичнее. Это наглядно доказывают примеры.
От идеи до сборки
Применение нейросетей в аэрокосмической промышленности для выбора технических характеристик самолетов сокращает циклы разработки и затраты на 30%. Такие данные приводит FOUNDERNEST — ведущий ИИ-аналитик рынка. Нейросеть моделирует работу техники, комплексно анализируя множество параметров. Она выявляет не только существенные, но и слабые сигналы о дефектах материалов и просчетах инженеров. А ведь они могут стать причинами серьезных дефектов при эксплуатации, сократить летный ресурс самолетов, ухудшить безопасность экипажей, пассажиров, грузов.
Вопрос безопасности забирает большую часть времени разработчиков самолетов, вертолетов, космических кораблей. ИИ быстро выявляет минимальные стартовые риски, которые могут вылиться в системные дефекты авиатехники. Рассмотрим на примере. Возьмем банальные болты и гайки. Сколько их в одном самолете? А ведь от качества каждого зависит точность и прочность соединения деталей, герметичность корпуса и обшивки. Программное обеспечение SolVision AI Vision оптимизирует проверку болтов и гаек с помощью уникальной быстрой модели обучения ИИ от Solomon. Она проверяет каждый болт за 49 миллисекунд со 100-процентной точностью обнаружения дефектов.
Еще огромным потенциалом для повышения качества авиационной и космической техники обладает компьютерное зрение (технология на базе ИИ, которая находит и классифицирует дефекты путем анализа данных, взятых с изображений, фото, сканов). Оно выявляет расслоение материалов, микротрещины, дефекты, неразличимые обычными приборами и человеческими глазами.
ИИ делает невидимое видимым
Инженеры в процессе множества проверок, изменений, доработок двигателя создали огромный массив данных. Анализируя их, ИИ получает обоснованный прогноз работы устройства еще до его изготовления и монтажа в самолет. Время изучения технической проблемы с помощью упреждающего и прогностического анализа сокращается на 80−90%. Его результаты ложатся в основу десятков инициатив по предотвращению крупных дефектов, которые не видны разработчикам, но ИИ указывает на их вероятность. Такой подход сокращает расходы на доработку техники после запуска в производство, повышает безопасность эксплуатации, уменьшает потери от брака, время простаивания воздушных судов на земле из-за внезапных поломок.
Работа ИИ с редко встречающимися дефектами
В аэрокосмической промышленности применяется огромное количество уникальных дорогостоящих узлов и деталей с минимальным процентом брака. Из-за их редкости, у компаний практически нет информации о вероятности и причинах их выхода из строя. И тут на помощь снова приходит ИИ. Он анализирует небольшой массив реальной информации, подкрепляет анализ научными данными из нужной сферы знаний. Плюс постоянно обучается на новых отчетах пилотов, инженеров, техников, поступающих в базу данных. Это дает ему статистику для упреждающего и прогностического анализа. Он способен предвидеть, что может произойти с уникальной деталью при эксплуатации и дать рекомендации как этого избежать. Даже если сбой произошел всего два раза, ИИ этого достаточно, чтобы выстроить тренд, спрогнозировать последствия и предложить решения.
Диагностика неисправностей за секунды
Максимальные потери авиакомпании несут в критических ситуациях «Воздушное судно на земле» (AOG). Так в авиации называют вынужденный недопуск самолетов к выполнению рейсов из-за технических неполадок. Кто из пассажиров не сталкивался с отменой рейса по техническим причинам? А это огромные убытки. По данным консалтинговой компании OliverWyman в 2024 году расходы на техническое обслуживание и ремонт летного состава в мире составили $114 млрд. И они продолжают расти. Причем здесь ИИ?
Он, подключенный к базам данных о поломках, ремонтах, нештатных ситуациях, сокращает время диагностики до минут и даже секунд, предлагая несколько вариантов решения проблемы. Для их рассмотрения и выбора основной причины ИИ требуется еще 20−30 минут, но не часов. Для сравнения, раньше на анализ причин отмены рейса из-за неисправности авиалайнера требовалось 6−9 часов сложнейшей работы инженеров и аналитиков.
ИИ ускоряет ремонт аэрокосмической техники
Опросы показывают, что у 58% технических специалистов ожидания от инвестиций в ИИ оправдываются по сравнению с 20% в 2023 году. Важным его преимуществом является понимание проблем в начале производственного или ремонтного цикла, а не постфактум. Скрупулезность ИИ при проверках и ремонте самолетов сокращает количество отмененных рейсов из-за технических неисправностей. Это экономит авиакомпаниям миллионы долларов.
Как флагманы отрасли используют ИИ
ИИ в аэрокосмической промышленности — не баловство, а уже реальные эффективные бизнес-кейсы. Это доказывают гиганты отрасли:
Airbus SE (Франция). Используют ИИ для извлечения знаний из данных, машинного зрения, обнаружения аномалий, разговорной помощи в системах взаимодействия летчиков и диспетчеров, создания автономных летательных аппаратов.
Collins Aerospace (США). Цифровая трансформация компании ускоряет разработку эффективных решений для аэропортов, управления воздушным движением, коммерческой и деловой авиации, вертолетов. Им ИИ помогает оптимизировать процессы, сокращать затраты и повышать общую эффективность производства.
The Boeing Company (США). Корпорация внедрила роботизированные системы на базе ИИ для сверления, покраски и сборки техники. Это повышает качество продукции, ускоряет производственный цикл, повышает эффективность производства.
Будущее ИИ в аэрокосмической промышленности
В ближайшие 10−15 лет ИИ станет центром управления аэрокосмической индустрии, цифровым ассистентом инженеров и конструкторов. Люди будут ставить задачи, а ИИ — предлагать варианты решения, опираясь на данные, накопленные учеными, конструкторами, инженерами за всю историю авиации и космонавтики.
Компьютерное зрение, анализ данных с приборов и сенсоров позволит обнаруживать дефекты после каждого этапа производства и сразу же их устранять. ИИ займется прогнозированием летного ресурса и устойчивости воздушных судов к полетам в разных условиях. Он построит оптимальные цепочки поставок с сотнями поставщиков и тысячами комплектующих, научится управлять аэропортами. Если мыслить более масштабно, ИИ сможет изменить саму концепцию создания самолетов и космических кораблей, чтобы человечество научилось летать еще быстрее, безопаснее и дешевле.
