ΗSAE International (παλαιότερα γνωστή ως Society of Automotive Engineers) με έδρα τις ΗΠΑ, θα διοργανώσει μια εκδήλωση AeroTech στο Συνεδριακό Κέντρο Pasadena στην Καλιφόρνια στις 15-17 Μαρτίου 2022. Κορυφαίοι μηχανικοί, στελέχη και επαγγελματίες του κόσμου θα συγκεντρωθούν εκεί για να συζητήσουν και να αντιμετωπίσουν τα θεμελιώδη ζητήματα και τις ευκαιρίες που αντιμετωπίζει η αεροδιαστημική βιομηχανία τώρα και στο μέλλον.
Οι εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης κυμαίνονται από αυτόνομα όπλα, σμήνη drone και επανδρωμένες-μη επανδρωμένες ομαδοποιήσεις έως άλλες λειτουργίες, όπως πληροφορίες, επιτήρηση και αναγνώριση, επιμελητεία και επιχειρήσεις στον κυβερνοχώρο.
«Η τεχνητή νοημοσύνη οχημάτων, τα οποία έχουν τη δυνατότητα να μειώσουν το λειτουργικό κόστος ενώ εκθέτουν το προσωπικό στο πεδίο σε λιγότερους κινδύνους», λέει ο συνεργάτης αναλυτής της GlobalData, William Davies.
Πολλοί, συμφωνούν μαζί του ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα παίξει αναπόσπαστο ρόλο εντός και εκτός του πεδίου της μάχης.
Εταιρείες με επίκεντρο την άμυνα, όπως η Raytheon, η General Dynamics και η Northrop Grumman, έχουν επίσης ανακοινώσει έργα ανάπτυξης και κυκλοφορίες προϊόντων που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη.
AI στον τομέα της αεροδιαστημικής
Ακόμη και διαφορετικά, η τεχνητή νοημοσύνη αποδεικνύεται ότι βοηθάει πολύ σε ένα ευρύ φάσμα άλλων εφαρμογών στην αεροδιαστημική, μερικές από τις οποίες είναι ιδιαίτερα αξιοσημείωτες.
Στον τομέα του «σχεδιασμού προϊόντων», οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να αξιολογήσουν και να εξορθολογήσουν τα συστήματα σχεδίασης και κατασκευής, από μια ποικιλία εναλλακτικών σχεδιασμών στο συντομότερο δυνατό χρόνο. Ο γενετικός σχεδιασμός με τεχνητή νοημοσύνη, σε συνδυασμό με την τρισδιάστατη εκτύπωση, μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την παράδοση διαφορετικών εξαρτημάτων αεροσκαφών, είτε πρόκειται για τουρμπίνες είτε για φτερά.
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να μειώσει σημαντικά τη χρήση δισεκατομμυρίων γαλονιών καυσίμου, κατασκευάζοντας ελαφριά εξαρτήματα με τη βοήθεια της τρισδιάστατης εκτύπωσης. Μπορεί επίσης να βοηθήσει τις αεροδιαστημικές εταιρείες να βελτιώσουν την απόδοση των καυσίμων τους. Λέγεται, ότι ένα αεροπλάνο χρησιμοποιεί καύσιμα με τον υψηλότερο ρυθμό στο στάδιο ανόδου (αναρρίχησης).
Χρησιμοποιώντας προφίλ σταδίου ανάβασης που έχουν δημιουργηθεί με τεχνητή νοημοσύνη, οι πιλότοι μπορούν να διατηρήσουν επαρκώς το καύσιμο κατά τη διάρκεια των πτήσεων.
Στην πραγματικότητα, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη βελτίωση ακόμη και της εκπαίδευσης πιλότων. Λέγεται ότι οι προσομοιωτές AI, μπορούν να βοηθήσουν τους πιλότους να έχουν ρεαλιστική εκπαίδευση.
Οι ρυθμίσεις με δυνατότητα AI μέσα σε ένα πιλοτήριο, μπορούν να βελτιώσουν σταδιακά μια διαδρομή πτήσης αξιολογώντας και ειδοποιώντας σχετικά με το επίπεδο καυσίμου, την κατάσταση του πλαισίου, τις κλιματικές συνθήκες και άλλες ζωτικές παραμέτρους.
Επισημαίνεται επίσης, πώς το αεροσκάφος θα μπορούσε να εξοπλιστεί με λαμπρές κάμερες που τροφοδοτούνται από αλγόριθμους όρασης υπολογιστών, επεκτείνοντας το οπτικό πεδίο των πιλότων και υποστηρίζοντας με αυτόν τον τρόπο τις επιδόσεις ασφαλείας τους.
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να διαδραματίσει μεγάλο ρόλο στη συντήρηση των αεροσκαφών, κάτι που είναι παγκοσμίως γνωστό ότι είναι απαραίτητο για την καλύτερη απόδοση. Εφαρμογές που βασίζονται στο cloud, που διευκολύνονται από την τεχνητή νοημοσύνη, χρησιμοποιούνται πλέον από την Airbus για επεξεργασία, ανάκτηση και ανάλυση δεδομένων για την αύξηση της απόδοσης συντήρησης αεροσκαφών.
Οι αλγόριθμοι μπορούν να ανιχνεύουν και να παρακολουθούν πιθανά σφάλματα σε πραγματικό χρόνο και να προβλέπουν τους πιο κατάλληλους χρόνους επισκευής, με αποτέλεσμα πιο έξυπνα χρονοδιαγράμματα συντήρησης.
Η τεχνητή νοημοσύνη ενισχύει τη διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας
Εκτός από την εξοικονόμηση/παρακολούθηση καυσίμου και την ενίσχυση της λειτουργικής απόδοσης, η τεχνητή νοημοσύνη καθίσταται επίσης ζωτικής σημασίας για τους ηγέτες των επιχειρήσεων να εξερευνήσουν και να αξιοποιήσουν τα οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης, στην αποτελεσματική διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας και τη βελτιωμένη εξυπηρέτηση πελατών.
Ωστόσο, λόγω της ίδιας της φύσης της ενίσχυσης του αυτοματισμού, η τεχνητή νοημοσύνη στις ανεπτυγμένες αεροδιαστημικές βιομηχανίες στη Δύση, μπορεί να αναγκάσει αυτές τις εταιρείες να επανεξετάσουν τις αποφάσεις τους να επενδύσουν στις αμυντικές βιομηχανίες του αναπτυσσόμενου κόσμου, συμπεριλαμβανομένης της Ινδίας. Και αυτά είναι άσχημα νέα για αυτές τις χώρες.
Λιγότερες θέσεις εργασίας με χαμηλότερο κόστος
Η άνοδος της αυτοματοποίησης, σημαίνει ότι οι εταιρείες δεν χρειάζεται να ανησυχούν τόσο πολύ για το κόστος εργασίας, όταν επιλέγουν πού να επενδύσουν. Από τώρα, εταιρείες όπως η Boeing και η Lockheed αναζητούσαν χαμηλόμισθους εργαζομένους, ακόμα κι αν αυτό σήμαινε τη δημιουργία μακρών, πολύπλοκων αλυσίδων εφοδιασμού.
Ως έχουν, χώρες όπως οι Ηνωμένες Πολιτείες και αυτές στην Ευρώπη (εκτός ίσως από τη Γερμανία) επωμίστηκαν το κύριο βάρος των απωλειών θέσεων εργασίας, καθώς προώθησαν πολύ πιο οικονομικές αλυσίδες εφοδιασμού σε άλλα μέρη του κόσμου.
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί ή όχι να αποκαταστήσει θέσεις εργασίας στις μητρικές χώρες αυτών των αεροδιαστημικών βιομηχανιών, αλλά σίγουρα μπορεί να αφαιρέσει θέσεις εργασίας στις αλυσίδες εφοδιασμού που έχουν δημιουργήσει αλλού. Αυτές οι εταιρείες, πιστεύουν ότι το μέλλον τους εξαρτάται πλέον καλύτερα από την καινοτομία και την ψηφιακή τεχνολογία που σχετίζονται με την τεχνητή νοημοσύνη.
Φυσικά, δεν υπάρχουν επικείμενες απειλές για τις περιφερειακές αλυσίδες εφοδιασμού που έχουν δημιουργήσει ή δημιουργούν οι κυρίαρχοι παράγοντες της αεροδιαστημικής βιομηχανίας. Ωστόσο, υπάρχουν τρομεροί ελκυστικοί παράγοντες όπως η πρόσβαση σε πόρους, η ταχύτητα με την οποία οι επιχειρήσεις μπορούν να φέρουν τα προϊόντα τους στους καταναλωτές και οι διαθέσιμες δεξιότητες στο εργατικό δυναμικό που ευνοούν τις αλυσίδες εφοδιασμού. Αλλά οι μακροπρόθεσμες επιπτώσεις της τεχνητής νοημοσύνης δεν μπορούν να αγνοηθούν.
Εταιρείες με επίκεντρο την άμυνα, όπως η Raytheon, η General Dynamics και η Northrop Grumman, έχουν επίσης ανακοινώσει έργα ανάπτυξης και κυκλοφορίες προϊόντων που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη.
AI στον τομέα της αεροδιαστημικής
Ακόμη και διαφορετικά, η τεχνητή νοημοσύνη αποδεικνύεται ότι βοηθάει πολύ σε ένα ευρύ φάσμα άλλων εφαρμογών στην αεροδιαστημική, μερικές από τις οποίες είναι ιδιαίτερα αξιοσημείωτες.
Στον τομέα του «σχεδιασμού προϊόντων», οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να αξιολογήσουν και να εξορθολογήσουν τα συστήματα σχεδίασης και κατασκευής, από μια ποικιλία εναλλακτικών σχεδιασμών στο συντομότερο δυνατό χρόνο. Ο γενετικός σχεδιασμός με τεχνητή νοημοσύνη, σε συνδυασμό με την τρισδιάστατη εκτύπωση, μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την παράδοση διαφορετικών εξαρτημάτων αεροσκαφών, είτε πρόκειται για τουρμπίνες είτε για φτερά.
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να μειώσει σημαντικά τη χρήση δισεκατομμυρίων γαλονιών καυσίμου, κατασκευάζοντας ελαφριά εξαρτήματα με τη βοήθεια της τρισδιάστατης εκτύπωσης. Μπορεί επίσης να βοηθήσει τις αεροδιαστημικές εταιρείες να βελτιώσουν την απόδοση των καυσίμων τους. Λέγεται, ότι ένα αεροπλάνο χρησιμοποιεί καύσιμα με τον υψηλότερο ρυθμό στο στάδιο ανόδου (αναρρίχησης).
Χρησιμοποιώντας προφίλ σταδίου ανάβασης που έχουν δημιουργηθεί με τεχνητή νοημοσύνη, οι πιλότοι μπορούν να διατηρήσουν επαρκώς το καύσιμο κατά τη διάρκεια των πτήσεων.
Στην πραγματικότητα, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για τη βελτίωση ακόμη και της εκπαίδευσης πιλότων. Λέγεται ότι οι προσομοιωτές AI, μπορούν να βοηθήσουν τους πιλότους να έχουν ρεαλιστική εκπαίδευση.
Οι ρυθμίσεις με δυνατότητα AI μέσα σε ένα πιλοτήριο, μπορούν να βελτιώσουν σταδιακά μια διαδρομή πτήσης αξιολογώντας και ειδοποιώντας σχετικά με το επίπεδο καυσίμου, την κατάσταση του πλαισίου, τις κλιματικές συνθήκες και άλλες ζωτικές παραμέτρους.
Επισημαίνεται επίσης, πώς το αεροσκάφος θα μπορούσε να εξοπλιστεί με λαμπρές κάμερες που τροφοδοτούνται από αλγόριθμους όρασης υπολογιστών, επεκτείνοντας το οπτικό πεδίο των πιλότων και υποστηρίζοντας με αυτόν τον τρόπο τις επιδόσεις ασφαλείας τους.
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να διαδραματίσει μεγάλο ρόλο στη συντήρηση των αεροσκαφών, κάτι που είναι παγκοσμίως γνωστό ότι είναι απαραίτητο για την καλύτερη απόδοση. Εφαρμογές που βασίζονται στο cloud, που διευκολύνονται από την τεχνητή νοημοσύνη, χρησιμοποιούνται πλέον από την Airbus για επεξεργασία, ανάκτηση και ανάλυση δεδομένων για την αύξηση της απόδοσης συντήρησης αεροσκαφών.
Οι αλγόριθμοι μπορούν να ανιχνεύουν και να παρακολουθούν πιθανά σφάλματα σε πραγματικό χρόνο και να προβλέπουν τους πιο κατάλληλους χρόνους επισκευής, με αποτέλεσμα πιο έξυπνα χρονοδιαγράμματα συντήρησης.
Η τεχνητή νοημοσύνη ενισχύει τη διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας
Εκτός από την εξοικονόμηση/παρακολούθηση καυσίμου και την ενίσχυση της λειτουργικής απόδοσης, η τεχνητή νοημοσύνη καθίσταται επίσης ζωτικής σημασίας για τους ηγέτες των επιχειρήσεων να εξερευνήσουν και να αξιοποιήσουν τα οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης, στην αποτελεσματική διαχείριση της εφοδιαστικής αλυσίδας και τη βελτιωμένη εξυπηρέτηση πελατών.
Ωστόσο, λόγω της ίδιας της φύσης της ενίσχυσης του αυτοματισμού, η τεχνητή νοημοσύνη στις ανεπτυγμένες αεροδιαστημικές βιομηχανίες στη Δύση, μπορεί να αναγκάσει αυτές τις εταιρείες να επανεξετάσουν τις αποφάσεις τους να επενδύσουν στις αμυντικές βιομηχανίες του αναπτυσσόμενου κόσμου, συμπεριλαμβανομένης της Ινδίας. Και αυτά είναι άσχημα νέα για αυτές τις χώρες.
Λιγότερες θέσεις εργασίας με χαμηλότερο κόστος
Η άνοδος της αυτοματοποίησης, σημαίνει ότι οι εταιρείες δεν χρειάζεται να ανησυχούν τόσο πολύ για το κόστος εργασίας, όταν επιλέγουν πού να επενδύσουν. Από τώρα, εταιρείες όπως η Boeing και η Lockheed αναζητούσαν χαμηλόμισθους εργαζομένους, ακόμα κι αν αυτό σήμαινε τη δημιουργία μακρών, πολύπλοκων αλυσίδων εφοδιασμού.
Ως έχουν, χώρες όπως οι Ηνωμένες Πολιτείες και αυτές στην Ευρώπη (εκτός ίσως από τη Γερμανία) επωμίστηκαν το κύριο βάρος των απωλειών θέσεων εργασίας, καθώς προώθησαν πολύ πιο οικονομικές αλυσίδες εφοδιασμού σε άλλα μέρη του κόσμου.
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί ή όχι να αποκαταστήσει θέσεις εργασίας στις μητρικές χώρες αυτών των αεροδιαστημικών βιομηχανιών, αλλά σίγουρα μπορεί να αφαιρέσει θέσεις εργασίας στις αλυσίδες εφοδιασμού που έχουν δημιουργήσει αλλού. Αυτές οι εταιρείες, πιστεύουν ότι το μέλλον τους εξαρτάται πλέον καλύτερα από την καινοτομία και την ψηφιακή τεχνολογία που σχετίζονται με την τεχνητή νοημοσύνη.
Φυσικά, δεν υπάρχουν επικείμενες απειλές για τις περιφερειακές αλυσίδες εφοδιασμού που έχουν δημιουργήσει ή δημιουργούν οι κυρίαρχοι παράγοντες της αεροδιαστημικής βιομηχανίας. Ωστόσο, υπάρχουν τρομεροί ελκυστικοί παράγοντες όπως η πρόσβαση σε πόρους, η ταχύτητα με την οποία οι επιχειρήσεις μπορούν να φέρουν τα προϊόντα τους στους καταναλωτές και οι διαθέσιμες δεξιότητες στο εργατικό δυναμικό που ευνοούν τις αλυσίδες εφοδιασμού. Αλλά οι μακροπρόθεσμες επιπτώσεις της τεχνητής νοημοσύνης δεν μπορούν να αγνοηθούν.
Δεν υπάρχουν σχόλια:
Δημοσίευση σχολίου