X
Ultralytics YOLOv8.2 РелизUltralytics YOLOv8.2 РелизUltralytics YOLOv8.2 Стрела освобождения
Зелёная проверка
Ссылка копируется в буфер обмена

Глубокое погружение в рынок искусственного интеллекта для аэрокосмической отрасли

Узнай, как искусственный интеллект меняет то, как мы летаем и исследуем космос. Узнай последние новости о рынке искусственного интеллекта в аэрокосмической отрасли.

Искусственный интеллект (ИИ) меняет то, как мы летаем и исследуем космос. Самолеты, способные автономно перемещаться, и космические миссии, становящиеся все умнее, - все это благодаря ИИ. Давай совершим глубокое погружение и разберемся в потенциале и последствиях рынка ИИ для аэрокосмической отрасли. Пристегни ремни и приготовься увидеть, как ИИ поднимает аэрокосмическую отрасль на новые захватывающие высоты!

Эволюция искусственного интеллекта в аэрокосмической отрасли: Путешествие сквозь время

Рис. 1. История развития искусственного интеллекта в аэрокосмической отрасли

Мы прошли долгий путь от дней элементарной автоматизации. Давай запрыгнем на нашу машину времени и посмотрим, как ИИ совершил революцию в аэрокосмической отрасли:

  • 1950-60-е годы: На заре аэрокосмической отрасли простые компьютеры использовались для выполнения базовых задач, таких как навигация и управление полетами.
  • 1970-80-е годы: На сцену выходят более умные алгоритмы. Фаза подросткового возраста ИИ!
  • 1990s: Больше мощности у компьютеров, больше возможностей в работе с данными.
  • 2000s: ИИ начинает становиться новым вторым пилотом, помогая в обслуживании и руководстве.
  • 2010s: Беспилотники, реалистичные симуляторы и более умное управление воздушным движением.
  • 2020s: ИИ теперь является основным элементом в аэрокосмической отрасли - от коммерческих полетов до космических технологий.

Применение искусственного интеллекта в аэрокосмической промышленности

ИИ - это зонтичный термин, который охватывает целый ряд передовых технологий, таких как компьютерное зрение, генеративный ИИ, обработка естественного языка и так далее. В последние годы многие из этих технологий стали применяться в различных секторах аэрокосмической промышленности для улучшения работы, повышения эффективности и безопасности. Рост рынка искусственного интеллекта в аэрокосмической отрасли обусловлен теми преимуществами, которые дает внедрение этих приложений. 

Например, генеративный ИИ можно использовать для создания и тестирования конструкций самолетов и сооружений, оптимизированных с точки зрения аэродинамики. Такие компании, как Airbus и NASA, активно используют генеративный ИИ для создания более экологичных конструкций. 

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


Если мы перейдем от создания дизайна к производству деталей самолета, то увидим, как используется компьютерное зрение. Компьютерное зрение можно использовать для контроля качества на производстве, чтобы обнаружить мельчайшие дефекты в аэрокосмических компонентах. Чтобы узнать больше об искусственном интеллекте в производстве, загляни на страницу наших решений.

Переходя от аэрокосмического бэкэнда к операциям, алгоритмы машинного обучения могут снизить расход топлива за счет оптимизации траекторий полета. Это особенно эффективно на этапе набора высоты, когда небольшие, управляемые алгоритмами корректировки траектории полета могут привести к существенной экономии топлива.

 Это лишь несколько примеров. С каждым днем ИИ используется для решения все большего количества проблем, связанных с аэрокосмической отраслью. Рост рынка аэрокосмического ИИ обусловлен теми преимуществами, которые дает внедрение этих приложений.

Преимущества искусственного интеллекта в аэрокосмической отрасли

Почему мы должны использовать ИИ в аэрокосмической отрасли? Проще говоря, ИИ предлагает целый ряд преимуществ, которые преобразуют аэрокосмическую отрасль. Вот краткий обзор некоторых из этих ключевых преимуществ:

Текущее состояние рынка искусственного интеллекта в аэрокосмической отрасли

Преимущества применения ИИ в аэрокосмической отрасли заметны и поддаются количественной оценке. Прямым следствием этого является то, что рынок искусственного интеллекта в аэрокосмической отрасли, по оценкам, увеличится на 4 694,7 миллиона долларов в период с 2023 по 2028 год. В наше время все больше людей предпочитают путешествовать по воздуху, и это также является значительной причиной роста рынка. Увеличение глобального воздушного трафика означает, что существует потребность в более эффективном управлении воздушным движением и оптимизации полётов, и ИИ может это обеспечить. 

Рис 3. Инфографика, иллюстрирующая прогноз развития рынка ИИ в аэрокосмической отрасли.

Некоторые проблемы, с которыми сталкивается рынок ИИ в аэрокосмической отрасли, - это опасения по поводу безопасности и конфиденциальности данных. Агентство авиационной безопасности Европейского союза (EASA) активно участвует в стимулировании международных дискуссий и предлагает решения для устранения этих проблем. По мере развития индустрии решение этих вопросов будет иметь большое значение для формирования будущего ИИ в аэрокосмической отрасли.

Будущее искусственного интеллекта в аэрокосмической отрасли

Независимо от того, увидим ли мы в будущем самодвижущиеся автомобили или нет, усовершенствованные системы автономных полетов с искусственным интеллектом определенно не за горами. Цель этих систем - уменьшить зависимость от пилотов-людей и сделать авиацию более эффективной и безопасной. Хотя до появления полностью автономных коммерческих авиалайнеров еще много лет, уже сейчас закладывается основа для их возможного появления.

На самом деле стартап из Северной Калифорнии, компания Xwing, работает над созданием небольших самолетов. Эти инновационные самолеты с поддержкой искусственного интеллекта предназначены для автономной перевозки пассажиров. Планируется, что они начнут эксплуатироваться к концу этого десятилетия.

Рис 4. Небольшой самолётик от компании Xwing.

Что касается будущего ИИ в космосе, то сейчас ИИ используется для автономной посадки космических аппаратов. Примером может служить технология Terrain Related Navigation (TRN), используемая в миссии НАСА "Марс-2020". TRN помогала марсоходу во время спуска точно приземлиться на Марс, избегая опасного рельефа. Эта система использовала комбинацию анализа изображений в реальном времени, технологии LIDAR и бортовых карт для навигации и корректировки траектории посадки. 

Автономные посадки помогают снизить стоимость космических миссий и делают более целесообразным повторное использование ракеты. В свою очередь, освоение космоса становится более экономически выгодным. Это лишь краткий взгляд на то, что ждет будущее ИИ в аэрокосмической отрасли. Благодаря постоянным инициативам в области исследований и разработок по всему миру возможности ИИ в аэрокосмической отрасли безграничны.

ИИ-стартапы, формирующие будущее полетов

Инновационные стартапы осознают потенциал ИИ в аэрокосмической отрасли. Эти стартапы вносят потрясающий вклад в эту область и демонстрируют, как можно использовать ИИ для развития аэрокосмических технологий. 

Вот несколько отличных ИИ-стартапов в аэрокосмической отрасли:

  • Slingshot Aerospace - они предлагают передовые интеллектуальные решения для принятия решений, которые объединяют данные со спутников и датчиков для повышения успешности и безопасности миссий.
  • Kuva Space - они специализируются на использовании гиперспектральных изображений для детального наблюдения за Землей, чтобы получить представление об изменении климата, продовольственной безопасности и ситуационной осведомленности.
  • NewSpace - они сосредоточены на создании инновационных решений для будущих аэрокосмических миссий, делая упор на разработку технологий следующего поколения.
  • Ubotica - их цель - упорядочить интеграцию технологий искусственного интеллекта в различные аспекты исследования космоса и аэрокосмических операций.

Присоединяйся к нам в этом захватывающем путешествии!

Наше глубокое погружение в рынок искусственного интеллекта в аэрокосмической отрасли дало понять, что ИИ возглавляет серьезный сдвиг в аэрокосмической отрасли. На сайте Ultralytics мы страстно желаем расширить границы ИИ.

Загляни в наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать, какой вклад мы вносим в эту захватывающую сферу. ИИ в здравоохранении, ИИ в сельском хозяйстве - назови это, мы там! 🌟🚀

Логотип FacebookЛоготип ТвиттераЛоготип LinkedInСимвол копирования-ссылки

Читайте больше в этой категории

Давай вместе построим будущее
искусственного интеллекта!

Начни свое путешествие с будущим машинного обучения