L’AI prende… il volo

L’industria aeronautica offre ottimi esempi di applicazioni concrete di tecnologie innovative. I due principali produttori di aeromobili, Boeing e Airbus, dispongono entrambi anni di ecosistemi di ricerca e sviluppo completamente digitalizzati come parte dei propri processi di produzione già da oltre cinque. Più recentemente, le aziende di questo settore hanno investito nell’Intelligenza artificiale (AI) per gestire tutte le fasi del ciclo produttivo, dai problemi di qualità della produzione alla riduzione del tempo necessario per l’arrivo di nuovi progetti sul mercato. Tuttavia, l’AI può fornire un significativo supporto ben oltre la semplice produzione. La tecnologia è anche utilizzata in modi nuovi in una vasta serie di scenari, dal post vendita alle operazioni aeroportuali e al controllo del traffico aereo.

Airbus stessa sta esaminando come diverse forme di AI possano supportare team diversi. Sta implementando Large language models (LLM) e Generative AI (Gen AI) per garantire il miglior supporto possibile ai clienti una volta che hanno acquistato i propri velivoli. All’inizio del 2024, il produttore ha annunciato che il proprio team post vendita ha accesso a uno strumento Gen AI che sta rendendo più facilmente consultabili documenti complessi.

I membri del team possono porre domande in linguaggio naturale ai clienti e ricevere risposte rapidamente da una serie di diversi documenti tecnici. Oggi il personale addetto alla manutenzione è in grado di controllare le istruzioni operative standard utilizzando il linguaggio naturale quando si eseguono controlli di routine sugli aeromobili, come la conferma della corretta impostazione della coppia per un determinato bullone. Airbus sta esaminando come diverse forme di AI possono supportare diversi team.

Mantenere il controllo del traffico aereo

Entro il 2035 si prevede il 50% in più di voli rispetto al 2012, portando il numero totale a poco meno di 15 milioni di voli all’anno. Gestire il numero sempre crescente di aeromobili in volo è una sfida per i controllori del traffico aereo a livello globale. Questo aumento del traffico aggrava alcuni problemi e anche piccoli ritardi nei processi possono avere un effetto a catena su larga scala.

Uno di questi problemi è legato al tempo necessario per aggiornare la rotta degli aeromobili già in volo, per esempio se un velivolo è dirottato a causa di cattive condizioni meteorologiche o se deve seguire uno schema di attesa prima dell’atterraggio. Nel 2017, il tempo necessario per il reindirizzamento di un volo era di un minuto: il tempo necessario per condividere la nuova rotta con un aeromobile è però raddoppiato di anno in anno.

Per contrastare questo fenomeno, i controllori del traffico aereo stanno utilizzando l’AI e strumenti digitali per migliorare l’efficienza operativa negli aeroporti attraverso un’analisi più rapida dei dati provenienti da una vasta gamma di fonti, come previsioni meteorologiche, sensori degli aerei e piani di volo. L’AI è utilizzata per aumentare la velocità con cui i controllori del traffico possono valutare il fattore di rischio associato alle condizioni in cui un velivolo potrebbe atterrare, dando ai team più tempo per prendere le decisioni più sicure.

Inoltre, i controllori del traffico aereo nel Regno Unito hanno recentemente avuto accesso a Project Bluebird, un digital twin (un gemello digitale), dello spazio aereo in tutto il Paese, utilizzato per testare come l’AI possa essere ulteriormente integrata nelle decisioni di gestione del traffico per ridurre i ritardi, alleviare il traffico intorno ad aeroporti molto congestionati (come Heathrow a Londra) e risparmiare carburante instradando gli aeromobili lungo rotte più efficienti. Con la sicurezza come priorità, essere in grado di testare nuove idee in ambito digitale è la chiave per garantire che eventuali problemi vengano risolti prima che si manifestino.

Alcune compagnie aeree stanno anche utilizzando l’AI per ridurre la quantità di carburante utilizzato dai loro aeromobili. Alaska Airways utilizza la soluzione Flyways AI per suggerire percorsi di volo ottimali analizzando dati come meteo, vento, turbolenze, restrizioni dello spazio aereo e densità del traffico. L’utilizzo della piattaforma ha contribuito a risparmiare 1,2 milioni di galloni (oltre 4,5 milioni di litri) di carburante solo nel 2023.

L’AI per contrastare il birdstrike

L’AI è utilizzata anche dagli addetti alle operazioni aeroportuali per proteggere gli aerei dalle collisioni con uccelli o droni durante il decollo e l’atterraggio. Tradizionalmente, la gestione della fauna selvatica, in particolare degli uccelli, intorno alle piste è sempre stata un’operazione manuale, che richiede molto tempo e impegno. Sebbene esistano soluzioni come gli aquiloni a forma di rapaci, gli uccelli sono intelligenti e impareranno rapidamente se la minaccia non è reale e torneranno sulla pista.

The Edge Company, azienda parte del programma Lenovo AI Innovators, sta collaborando con aeroporti come lo scalo internazionale di Dhaka per sviluppare una soluzione a lungo termine basata sull’AI. Utilizzando la computer vision, il sistema non solo è in grado di individuare, contare e tracciare gli uccelli, ma anche di classificare le diverse specie, operazione difficile da realizzare su larga scala per gli equipaggi di terra o per i radar tradizionali.

Il sistema può essere integrato con un sistema di dispersione degli uccelli bioacustico (Bds) che attiva richiami di pericolo specifici per la singola specie di predatori: è un suono che gli uccelli non possono ignorare. Il personale di terra può quindi seguire e rimuovere eventuali volatili rimanenti, se necessario. Oggi la FAA stima che il 15% dei birdstrike abbia un significativo impatto sugli aeromobili e la soluzione di The Edge Company migliora notevolmente la sicurezza dei passeggeri, oltre a ridurre i ritardi, preservando la fauna selvatica e mitigando l’impatto ambientale.

Nel 2024 si prevede che il volume dei passeggeri supererà i numeri pre pandemia, quindi la richiesta di tecnologie per supportare il personale aeroportuale con iniziative cruciali per la sicurezza e l’efficienza rimarrà molto elevata. Le implementazioni intelligenti dell’AI si stanno già rivelando fondamentali garantendo che i passeggeri arrivino a destinazione in orario e senza problemi, supportando al contempo le compagnie aeree nella riduzione del consumo di carburante e quindi delle emissioni.