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Un'immersione profonda nel mercato dell'intelligenza artificiale aerospaziale

Abirami Vina

5 minuti di lettura

19 gennaio 2024

Approfondisci come l'IA sta cambiando il modo in cui voliamo ed esploriamo lo spazio. Scopri le ultime notizie sul mercato dell'intelligenza artificiale aerospaziale.

L'intelligenza artificiale (AI) sta cambiando il modo in cui voliamo ed esploriamo lo spazio. Gli aerei in grado di navigare autonomamente e le missioni spaziali che diventano più intelligenti sono possibili grazie all'AI. Approfondiamo e comprendiamo il potenziale e le implicazioni del mercato dell'AI aerospaziale. Allacciate le cinture e preparatevi a vedere come l'AI sta portando l'aerospazio a nuove vette entusiasmanti!

L'evoluzione dell'IA nel settore aerospaziale: un viaggio nel tempo

Fig. 1. Storia dell'AI nel settore aerospaziale

Abbiamo fatto molta strada dai tempi dell'automazione di base. Saltiamo sulla nostra macchina del tempo e vediamo come l'AI ha rivoluzionato l'aerospazio:

  • Anni '50-'60: Nei primi giorni dell'aerospazio, semplici computer venivano utilizzati per compiti di base come la navigazione e il controllo dei voli.
  • Anni '70-'80: Algoritmi più intelligenti entrano in scena. La fase adolescenziale dell'IA!
  • Anni '90: Maggiore potenza ai computer, maggiori possibilità nella gestione dei dati.
  • Anni 2000: L'IA inizia a diventare il nuovo copilota, assistendo nella manutenzione e nella guida.
  • Anni 2010: Droni, simulazioni realistiche e gestione del traffico aereo più intelligente.
  • Anni 2020: L'IA è ormai un elemento fondamentale nel settore aerospaziale, dai voli commerciali alla tecnologia spaziale.

Applicazioni dell'IA nell'industria aerospaziale

IA è un termine generico che comprende una vasta gamma di tecnologie all'avanguardia come la computer vision, l'IA generativa, l'elaborazione del linguaggio naturale, ecc. Negli ultimi anni, molte di queste tecnologie sono state applicate a diversi settori dell'industria aerospaziale per migliorare le operazioni e aumentare l'efficienza e la sicurezza. La crescita del mercato dell'intelligenza artificiale aerospaziale è dovuta ai vantaggi derivanti dall'adozione di queste applicazioni. 

Ad esempio, l'IA generativa può essere utilizzata per creare e testare progetti e strutture di aeromobili aerodinamicamente ottimizzati. Aziende come Airbus e NASA stanno utilizzando attivamente l'IA generativa per creare progetti più sostenibili. 

Fig. 2. Ryan McClelland, ingegnere di ricerca della NASA, tiene in mano un supporto strutturale in titanio stampato in 3D progettato con l'aiuto dell'IA generativa


Se passiamo dalla generazione di progetti alla produzione di parti di aeromobili, possiamo vedere che viene utilizzata la computer vision. La computer vision può essere utilizzata per il controllo qualità nella produzione per rilevare difetti minimi nei componenti aerospaziali. Per saperne di più sull'intelligenza artificiale nella produzione, consulta la nostra pagina delle soluzioni.

Passando dal backend aerospaziale alle operazioni, gli algoritmi di machine learning possono ridurre il consumo di carburante ottimizzando le traiettorie di volo. Ciò è particolarmente efficace durante la fase di salita, dove piccole regolazioni della traiettoria di volo guidate da algoritmi possono comportare un notevole risparmio di carburante.

 Questi sono solo alcuni esempi. L'IA viene utilizzata per risolvere sempre più problemi legati al settore aerospaziale. La crescita del mercato dell'IA aerospaziale è dovuta ai vantaggi derivanti dall'adozione di queste applicazioni.

Vantaggi dell'IA nel settore aerospaziale

Perché dovremmo usare l'IA nel settore aerospaziale? In poche parole, l'IA offre una serie di vantaggi che stanno trasformando l'industria aerospaziale. Ecco una breve panoramica di alcuni di questi vantaggi chiave:

Lo stato attuale del mercato dell'IA aerospaziale

I vantaggi dell'applicazione dell'IA nel settore aerospaziale sono notevoli e quantificabili. Un risultato diretto di ciò è che si stima che il mercato dell'intelligenza artificiale aerospaziale aumenterà di 4.694,7 milioni di dollari USA tra il 2023 e il 2028. Al giorno d'oggi, sempre più persone scelgono di viaggiare in aereo, ed è anche un motivo significativo per la crescita del mercato. L'aumento del traffico aereo globale significa che c'è bisogno di una gestione del traffico aereo più efficiente e di un'ottimizzazione delle operazioni di volo, e l'IA può fornirlo. 

Fig. 3. Un'infografica che illustra la proiezione del mercato dell'IA aerospaziale.

Alcune sfide che il mercato dell'AI aerospaziale deve affrontare sono le preoccupazioni relative alla sicurezza e alla privacy dei dati. L'Agenzia europea per la sicurezza aerea (EASA) è attivamente coinvolta nello stimolare discussioni internazionali e nel proporre soluzioni per affrontare queste preoccupazioni. Man mano che il settore si evolve, risolvere questi problemi sarà essenziale per plasmare il futuro dell'AI nel settore aerospaziale.

Il futuro dell'IA nel settore aerospaziale

Che si vedano o meno auto a guida autonoma in futuro, i sistemi di volo autonomi potenziati dall'AI sono sicuramente dietro l'angolo. L'obiettivo di questi sistemi è ridurre la dipendenza dai piloti umani e rendere l'aviazione più efficiente e sicura. Anche se i voli di linea commerciali completamente autonomi potrebbero essere ancora lontani anni, si stanno gettando le basi per la loro eventuale introduzione.

Infatti, una startup con sede nel nord della California, Xwing, sta lavorando a piccoli aerei a guida autonoma. Questi innovativi velivoli abilitati all'IA sono progettati per trasportare passeggeri in modo autonomo. La loro entrata in servizio è prevista entro la fine di questo decennio.

Fig 4. Un piccolo aereo a guida autonoma di Xwing.

Per quanto riguarda il futuro dell'AI nello spazio, l'AI viene utilizzata per far atterrare autonomamente i veicoli spaziali. Un esempio è la tecnologia Terrain Related Navigation (TRN) utilizzata nella missione Mars 2020 della NASA. La TRN ha assistito il rover durante la sua discesa per atterrare con precisione su Marte evitando terreni pericolosi. Questo sistema utilizzava una combinazione di analisi delle immagini in tempo reale, tecnologia LIDAR e mappe di bordo per navigare e regolare la traiettoria di atterraggio. 

Gli atterraggi autonomi aiutano a ridurre il costo delle missioni spaziali e rendono più fattibile il riutilizzo del razzo. A sua volta, l'esplorazione spaziale diventa più economicamente sostenibile. Questa è solo un'anteprima di ciò che il futuro riserva all'IA nel settore aerospaziale. Con le iniziative di ricerca e sviluppo in corso in tutto il mondo, le possibilità per l'IA nel settore aerospaziale sono infinite.

Startup di IA che plasmano il futuro del volo

Startup innovative stanno realizzando il potenziale dell'IA nel settore aerospaziale. Queste startup stanno dando un contributo straordinario al settore e dimostrando come l'IA può essere sfruttata per promuovere i progressi nella tecnologia aerospaziale. 

Ecco alcune ottime startup di IA nel settore aerospaziale:

  • Slingshot Aerospace - Offrono soluzioni avanzate di intelligence decisionale che combinano dati satellitari e di sensori per migliorare il successo e la sicurezza delle missioni.
  • Kuva Space - È specializzata nell'utilizzo dell'imaging iperspettrale per l'osservazione dettagliata della terra, al fine di ottenere informazioni sui cambiamenti climatici, la sicurezza alimentare e la consapevolezza situazionale.
  • NewSpace - Si concentra sulla creazione di soluzioni innovative per le future missioni aerospaziali, concentrandosi sullo sviluppo di tecnologie di nuova generazione.
  • Ubotica - Il loro obiettivo è semplificare l'integrazione delle tecnologie di intelligenza artificiale in diversi aspetti dell'esplorazione spaziale e delle operazioni aerospaziali.

Unisciti a noi in questo entusiasmante viaggio!

La nostra analisi approfondita del mercato dell'intelligenza artificiale aerospaziale ha chiarito che l'IA sta guidando un importante cambiamento nel settore aerospaziale. In Ultralytics, siamo appassionati di superare i confini dell'IA.

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