Подробный обзор рынка искусственного интеллекта для аэрокосмической отрасли

Искусственный интеллект (AI) меняет подходы к полетам и исследованию космоса: от самолетов, способных летать автономно, до все более интеллектуальных космических миссий. В этой статье мы подробнее рассмотрим потенциал и последствия развития рынка ИИ в аэрокосмической отрасли.

Эволюция ИИ в аэрокосмической отрасли: путешествие во времени#

Рис. 1. История ИИ в аэрокосмической отрасли

Мы далеко ушли от эпохи базовой автоматизации. Вот как ИИ менял аэрокосмическую отрасль на протяжении десятилетий:

• 1950–1960-е: На заре аэрокосмической отрасли простые компьютеры использовали для базовых задач, например навигации и управления полётами.
• 1970–1980-е: появляются более совершенные алгоритмы.
• 1990-е: Рост вычислительных мощностей открывает новые возможности для обработки данных.
• 2000-е: ИИ начинает выполнять роль второго пилота, помогая с техническим обслуживанием и навигацией.
• 2010-е: Беспилотники, реалистичное моделирование и более интеллектуальное управление воздушным движением.
• 2020-е: ИИ становится неотъемлемой частью аэрокосмической отрасли — от коммерческой авиации до космических технологий.

Применение ИИ в аэрокосмической отрасли#

ИИ — это обобщающий термин для целого ряда технологий, таких как компьютерное зрение, генеративный ИИ и обработка естественного языка. В последние годы многие из этих технологий применяются в различных секторах аэрокосмической отрасли для улучшения операций, повышения эффективности и безопасности. Рост рынка искусственного интеллекта в аэрокосмической отрасли обусловлен преимуществами этих приложений.

Например, генеративный ИИ можно использовать для создания и тестирования аэродинамически оптимизированных конструкций самолётов и их компонентов. Такие компании, как Airbus и NASA, активно применяют генеративный ИИ для создания более экологичных конструкций.

Рис. 2. Инженер-исследователь NASA Райан Макклелланд держит напечатанное на 3D-принтере титановое крепление конструкции, разработанное с помощью генеративного ИИ

Если перейти от создания моделей к производству деталей самолетов, можно увидеть, как применяется компьютерное зрение. В производстве компьютерное зрение можно использовать для контроля качества и обнаружения мельчайших дефектов компонентов аэрокосмической техники. Подробнее об ИИ в производстве читай на странице наших решений.

Если перейти от внутренних процессов аэрокосмической отрасли к операционной деятельности, алгоритмы машинного обучения могут сократить расход топлива за счёт оптимизации траекторий полёта. Особенно эффективно это работает на этапе набора высоты: небольшие изменения траектории, рассчитанные алгоритмом, могут существенно сократить расход топлива.

Это лишь несколько примеров. ИИ каждый день помогает решать все больше задач, связанных с аэрокосмической отраслью.

Преимущества ИИ в аэрокосмической отрасли#

Зачем применять ИИ в аэрокосмической отрасли? Если коротко, ИИ даёт целый ряд преимуществ, преобразующих эту сферу. Вот некоторые из ключевых преимуществ:

• Повышение безопасности — ИИ помогает прогнозировать и предотвращать возможные отказы систем, делая полёты безопаснее. Например, NASA совместно с Microsoft и HPE использовала компьютерное зрение для проверки перчаток скафандров и повышения безопасности астронавтов во время выхода в открытый космос.
• Повышение операционной эффективности — Оптимизируя маршруты полётов и техническое обслуживание, ИИ сокращает расход топлива и операционные расходы. Например, в 2022 году авиакомпании Lufthansa Group объединились с Google, чтобы использовать ИИ для более точного прогнозирования ветра и сокращения задержек рейсов. Точность прогнозов ветра выросла на 40% по сравнению с прежними методами.
• Улучшение качества обслуживания пассажиров — ИИ помогает персонализировать услуги и упростить процессы, делая путешествия комфортнее. Это можно увидеть в аэропорту Сингапур Чанги. Там тестируют ИИ и машинное обучение для повышения эффективности досмотра. Цель — ускорить досмотр на 50% и сократить время ожидания пассажиров.

Современное состояние рынка ИИ в аэрокосмической отрасли#

Преимущества применения ИИ в аэрокосмической отрасли заметны и поддаются количественной оценке. Одно из прямых следствий этого — ожидается, что в период с 2023 по 2028 год рынок искусственного интеллекта в аэрокосмической отрасли вырастет на 4 694,7 млн долларов США. Сегодня всё больше людей выбирают авиаперелёты, и это тоже в значительной степени способствует росту рынка. Увеличение мирового воздушного трафика повышает потребность в более эффективном управлении воздушным движением и оптимизации полётов, и ИИ может в этом помочь.

Рис. 3. Инфографика с прогнозом развития рынка ИИ в аэрокосмической отрасли.

Среди проблем, с которыми сталкивается рынок ИИ в аэрокосмической отрасли, — вопросы безопасности данных и конфиденциальности. Агентство Европейского союза по безопасности полётов (EASA) активно участвует в международных дискуссиях и предлагает решения этих проблем. По мере развития отрасли решение этих вопросов будет иметь ключевое значение для будущего ИИ в аэрокосмической сфере.

Будущее ИИ в аэрокосмической отрасли#

Увидим ли мы беспилотные автомобили в будущем или нет, автономные системы управления полётом на основе ИИ появятся в ближайшее время. Их цель — снизить зависимость от пилотов и сделать авиацию эффективнее и безопаснее. До появления полностью автономных коммерческих авиалайнеров могут пройти годы, но подготовка к их внедрению уже идёт.

Стартап Xwing из Северной Калифорнии разрабатывает небольшие самолёты, способные летать без пилотов. Эти инновационные самолёты на основе ИИ созданы для автономной перевозки пассажиров. Начало эксплуатации запланировано на конец этого десятилетия.

Рис. 4. Небольшой беспилотный самолёт Xwing.

Что касается будущего ИИ в космосе, ИИ уже используют для автономной посадки космических аппаратов. Один из примеров — технология навигации относительно рельефа (TRN), примененная в миссии NASA Mars 2020. TRN помогла марсоходу точно приземлиться на Марс, избегая опасных участков во время снижения. Система использовала сочетание анализа изображений в реальном времени, технологии LiDAR и бортовых карт, чтобы прокладывать маршрут и корректировать траекторию посадки.

Автономная посадка помогает снизить стоимость космических миссий и делает повторное использование ракеты более осуществимым. Это, в свою очередь, повышает экономическую целесообразность освоения космоса. Это лишь краткий обзор того, что ждет ИИ в аэрокосмической отрасли. Благодаря продолжающимся по всему миру исследованиям и разработкам возможности ИИ в этой сфере постоянно расширяются.

ИИ-стартапы, формирующие будущее полётов#

Инновационные стартапы осознают потенциал ИИ в аэрокосмической отрасли. Они вносят заметный вклад в эту сферу и показывают, как ИИ может способствовать развитию аэрокосмических технологий.

Вот несколько стартапов в области ИИ, работающих в аэрокосмической отрасли:

• Slingshot Aerospace — компания предлагает передовые решения для поддержки принятия решений, объединяющие данные спутников и датчиков, чтобы повышать успешность и безопасность миссий.
• Kuva Space — компания специализируется на гиперспектральной съёмке для детального наблюдения за Землёй и получения информации об изменении климата, продовольственной безопасности и текущей обстановке.
• NewSpace — компания разрабатывает инновационные решения для будущих аэрокосмических миссий, уделяя особое внимание технологиям следующего поколения.
• Ubotica — компания стремится упростить интеграцию технологий ИИ в различные направления освоения космоса и аэрокосмической деятельности.

Присоединяйся к нам в этом увлекательном путешествии!#

Наш подробный анализ рынка искусственного интеллекта в аэрокосмической отрасли показал, что ИИ становится движущей силой масштабных перемен в этой сфере. В Ultralytics мы стремимся расширять границы возможностей ИИ.

Посмотри наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать, как мы вносим вклад в эту область, и изучи страницы наших решений: компьютерное зрение в аэрокосмической отрасли, ИИ в здравоохранении и ИИ в сельском хозяйстве.