Jak AI zmienia branze lotnicza

Puls Biznesu: AI, czyli sztuczna inteligencja, to słowo odmieniane dziś przez wszystkie przypadki. Europejska Agencja Bezpieczeństwa Lotniczego przygotowała nawet harmonogram działań, który ma przygotować implementację AI w przestrzeni powietrznej. Coraz częściej słyszymy też o nowych przełomowych wynalazkach, w szczególności o dronach czy myśliwcach wojskowych, naszpikowanych technologią opartą o AI. Ich testy trwają. Tymczasem już dziś sztuczna inteligencja w lotnictwie działa. Tyle, że jeszcze nie w powietrzu, a na ziemi, w zakładach przemysłowych produkujących komponenty dla branży lotniczej. Robert Róg, dyrektor IT w MTU Aero Engines Polska : Musimy pamiętać, że lotnictwo to dziedzina, w której szczególnie ważne jest bezpieczeństwo pasażerów i członków załogi. To oznacza, że jeszcze dużo czasu upłynie, zanim AI będzie stosowana w samolotach pasażerskich. AI, a szczególnie ta, którą tak bardzo się dziś wszyscy zachwycamy, czyli generatywna sztuczna inteligencja, wciąż halucynuje. Nie nadaje się zatem do wykorzystywania w lotnictwie. Niemniej z AI już dziś w naszej branży korzystamy. Gdzie z niej korzystacie? Przykładowo, algorytmy AI stosujemy obecnie jako jeden z etapów kontroli jakości, analizując zdjęcia produkowanych modułów do samolotów. Każdy moduł składa się z kilku części, a AI analizuje ich zdjęcia i natychmiast informuje, czy wszystko jest w porządku. Dzięki temu możemy nie tylko usprawnić tempo produkcji, ale także jej planowanie. Mówił Pan wcześniej, że generatywna sztuczna inteligencja halucynuje. Czy wykorzystujecie ją przy kontroli modułów? Nie. W tym przypadku proces uczenia się następuje przy udziale człowieka, to on zasila bazę danych AI i to on weryfikuje, czy obraz pokazuje prawidłowo zamontowaną część. Dzięki tej dodatkowej ludzkiej weryfikacji system dokładniej uczy się rozpoznawać, czy dana część została zamontowana dobrze czy źle. I w każdej kolejnej iteracji zaczyna działać coraz lepiej. W ten sposób sieci neuronowe dużo szybciej zaczynają prawidłowo rozpoznawać, czy dana część została prawidłowo zamontowana, czy czegoś jej brakuje, czy też może została zamontowana niepoprawnie. A przez to, że nie pozwalamy modelowi ekstrapolować poza dane szkoleniowe, zjawisko halucynacji nie występuje. Trzeba pamiętać, że zdjęcie zdjęciu nierówne. I te różnice mogą być minimalne. AI każdą fotografię w programie graficznym rozbija na wykresy, słupki i bada je pod wieloma aspektami. I właśnie te parametry sztuczna inteligencja analizuje, porównuje i się ich uczy. Analiza obrazu opiera się na dekompozycji obrazu na harmoniczne zestawy kolorów, a dopiero po tej dekompozycji te wartości zaczynają być porównywane. Pośrednictwo człowieka jest konieczne? Tak, bo to początek drogi, na której jesteśmy ze sztuczna inteligencją. Musimy ją zasilać dobrymi, wiarygodnymi danymi. Czy w przemyśle lotniczym AI jest jeszcze gdzieś obecnie wykorzystywana? Tak, sztuczna inteligencja pomaga nam optymalizować wykrywalność problemów związanych z silnikami, potrafi przewidywać na przykład częstotliwość przeglądów silników. Na czym polega jej działanie w tym obszarze? Możemy porównywać ogromne bazy danych lotów z danymi atmosferycznymi z poszczególnych obszarów. Dodatkowo korzystamy z map przedstawiających średnie poziomy zanieczyszczeń w różnych rejonach. Łącząc te dwa elementy – dane atmosferyczne i dane dotyczące lotu – możemy oszacować, w jakim stopniu silnik uległ zużyciu, czy w jednym procencie, czy np. w 10 procentach. Dzięki temu jesteśmy w stanie przewidywać, jak maszyna będzie się zachowywać w przyszłości i tym samym czy silnik może szybciej wymagać serwisu. Podam przykład: jeśli samolot latał nad pustynią, szczególnie na niskim pułapie, albo lądował w okolicach pustyni, to silnik był bardziej narażony na większe zużycie, ponieważ piasek dostawał się do jego wnętrza. Jeśli na te informacje nałożymy również inne parametry lotów, jak choćby czas pracy silników, wówczas mamy wiedzę, która pozwala nam ocenić, czy warto wcześniej zaplanować zamówienie danych części na halę produkcyjną czy produkcję części. No właśnie, jakie są z takiego podejścia realne korzyści? Główna korzyść to optymalizacja. Mając historię użytkowania silnika, możemy zastosować sztuczną inteligencję, która pomaga nam przewidzieć, jaki procent elementów silnika będzie w najbliższym czasie wymagał wymiany lub naprawy. Nie magazynujemy więc części z myślą, że silnik może wymagać serwisu za trzy lata, ani nie przewidujemy, że będzie go wymagał za miesiąc. Dzięki AI możemy zaś precyzyjniej planować produkcję i dostarczanie części potrzebnych do wymiany. W praktyce więc oznacza to, że zamawiamy części potrzebne do wymiany silnika nie z dużym wyprzedzeniem, ale dokładnie wtedy, kiedy dane komponenty są potrzebne. Czyli jakość danych dostarczanych dla AI ma największe znaczenie? Oczywiście. Mamy tę przewagę, że możemy uczyć sztuczną inteligencję nie tylko na podstawie danych, które do nas na bieżąco spływają, ale też później weryfikując dany silnik, gdy trafia do serwisu. I te dane o faktycznym zużyciu silnika i naprawach też trafiają do naszych systemów sztucznej inteligencji. To właśnie dzięki temu nasze bazy są pełne dobrych danych źródłowych. Przyszłość to jakość danych? Trwający już wyścig wygra ten, kto będzie miał lepsze dane w swoim modelu sztucznej inteligencji. Dlatego nie powinniśmy danymi manipulować u źródła, tylko karmić nasze bazy najlepszymi danymi, jakie możemy mieć. Pana zdaniem AI zaistnieje w przyszłości na dobre w lotnictwie? Nie ma od tego odwrotu. Jeżeli ktoś będzie zaprzeczał rzeczywistości zostanie w tyle i zostanie wyparty z biznesu. Prędzej czy później AI znajdzie ważne miejsce również w lotnictwie. AI pozwoli nam szybciej projektować i produkować, a także wprowadzać bardziej kreatywne pomysły. Generatywna sztuczna inteligencja może generować innowacyjne rozwiązania, na które ludzie, by nie wpadli. Przykładem jest choćby projekt napędu, który AI zaprojektowała, tak, by działał na trudnych warunkach, np. na Marsie. Był to szybki i precyzyjny proces, który wykazał ogromny potencjał tej technologii. W tym obszarze też możemy liczyć na pomoc AI w lotnictwie, ale zacznijmy na razie od tych małych kroków. I zrealizujmy je dobrze. Dziękuję za rozmowę.