Non sono solo settori come la sanità, l’automotive, o i servizi finanziari a subire l’impatto della diffusione dei sistemi AI e a offrire importanti opportunità di mercato. Anche l’industria dell’aviazione ha iniziato a integrare soluzioni AI per lo sviluppo e il sostegno alle sue attività.
AI nell’aviazione: crescita nelle aziende e di mercato
L’AI cresce e, in base ai dati di McKinsey, il 56 % delle aziende a livello internazionale l’ha adottata in almeno una funzione.
Di pari passo, aumenta il valore del mercato AI su scala globale che, secondo Statista, attualmente è pari a 327,5 miliardi di dollari. Mentre gli investimenti aziendali annuali sono incrementati nel numero fino a 55 miliardi, principalmente grazie alla componente di investitori privati Usa.
Stando al documento “Sizing the Prize” elaborato dagli analisti di PwC, il Pil globale, entro il 2030, grazie all’adozione dei sistemi AI, sarà in grado di crescere fino al 14% in più, aggiungendo un valore di 15,7 trilioni di dollari, più o meno l’equivalente dell’attuale somma della produzione di Cina e India.
Anche il mercato AI dell’aviazione si è ritagliato uno spazio significativo. La tecnologia AI è stata introdotta nel settore decenni fa, ancorché in modo limitato. Quando i sistemi AI hanno cominciato a svilupparsi e a migliorare si è determinato un cambio di passo e le aziende hanno investito in maniera più consistente. I ricercatori di Verified Market Research prevedono che, entro il 2027, il mercato AI nell’aeronautica raggiungerà quota 3,69 miliardi di dollari.
L’esigenza di ottimizzazione dei processi e la domanda di efficienza delle prestazioni sostenuta dagli algoritmi ML (machine learning) sono due dei principali fattori che sostengono lo sviluppo del mercato AI.
Come l’AI cambia il settore dell’aviazione
Compagnie aeree e aeroporti adottano e integrano sempre più le nuove tecnologie affidandosi all’intelligenza artificiale (AI) per migliorare, ad esempio, il servizio clienti.
Nei viaggi aerei, il customer service è un aspetto che assume notevole rilevanza, non solamente nel momento in cui i passeggeri giungono in aeroporto ma anche quando iniziano a prenotare il volo.
Le chatbot AI rispondono a questa necessità che è quella di assicurare un servizio clienti sin dal momento di iniziale contatto con l’utenza.
Ma le applicazioni AI riguardano anche la manutenzione predittiva, per intervenire prima che si realizzi un guasto, e nella gestione del controllo del traffico aereo.
In ambito ATM, l’AI può essere impiegata per diminuire i compiti dei controllori di volo automatizzandoli, e fornendo modelli monitorare il traffico per prevenire rischi di collisioni e facilitare l’intervento umano onde mantenere alti i livelli di sicurezza.
L’AI comprende, inoltre, l’integrazione di servizi e sistemi come il check-in automatico dei bagagli, il riconoscimento facciale, e l’ottimizzazione del consumo del carburante degli aerei.
Per quanto attiene alla gestione delle risorse aeroportuali, i sistemi RMS includono funzioni AI per supportare l’attività dei dispatcher di volo nella gestione e nella pianificazione delle risorse fisse mobili.
Un’altra applicazione AI in uso in molti grandi hub aeroportuali è legata allo sviluppo dei sistemi A-SMGCS (Advanced Surface Movement Guidance and Control System). In questo caso, si introduce una funzione di routing per i controllori di volo (e domani direttamente per i piloti) per assicurare la sicurezza della movimentazione a veicoli e velivoli in area di manovra riducendo le possibilità di collisione e di incursione in zone pericolose.
Industria dell’aviazione e sperimentazione AI delle aziende aeronautiche
Quando si tratta di intelligenza artificiale applicata in senso proprio alle attività dell’industria aeronautica, le sue funzioni vengono utilizzate per ridurre l’alta intensità del lavoro e garantire un regolare e più efficace svolgimento di particolari procedure.
Migliorare la velocità e l’efficienza delle attività, aiutare a gestire il carico di lavoro e migliorare la sicurezza sono tutti aspetti sui quali avrà impatto AI e machine learning. Che potrebbero favorire e implementare altre tecnologie complesse basate su ecosistemi di dati e sistemi di navigazione autonoma.
Molti processi compiuti manualmente nell’industria dell’aviazione sono soggetti a cambiamenti passibili di essere automatizzati. La Federal Aviation Administration (FAA), ad esempio, richiede la compilazione di schede di sicurezza (SDS) per beni e prodotti, spediti per via aerea, che contengono materiali chimici o pericolosi. Software AI e algoritmi ML sono molto utili per gestire il controllo dei dati su una scala ampia in questo ambito garantendo compliance ed elevati standard di sicurezza nei controlli.
Alcuni esempi di applicazione dell’AI all’industria aeronautica
Molte case costruttrici del settore aeronautico hanno già adottato o stanno sperimentando soluzioni e applicazioni AI.
Airbus, uno dei giganti della produzione di aeromobili sul piano mondiale, ha avviato un programma ampio di ricerca in sei distinte aree di applicazione dell’AI: computer vision, analisi dei dati ed estrazione della conoscenza, rilevamento delle anomalie, volo autonomo, processo decisionale e assistenza conversazionale. La società multinazionale, diretta da Guillaume Faury, ha avviato vari progetti come Astartes (Air Superiority Tactical Assistance Real Time Execution System) per sistemi AI di sostegno alle attività di coordinamento degli operatori di volo e, Attol e Connect che rientrano nell’ambito del volo autonomo.
Boeing, invece, usa il riconoscimento delle immagini per controllare eventuali danni all’aereo, che verrà istradato nell’hangar per le necessarie riparazioni dopo l’atterraggio. Inoltre, i sistemi AI vengono impiegati per l’efficienza sulla linea di montaggio e di assemblaggio.
Anche Delta Airlines ha iniziato a sperimentare i sistemi AI adottando una piattaforma ML per aiutare i piloti in caso di condizioni meteo sfavorevoli e causare il minimo disturbo ai passeggeri. Allo stesso modo, AirFrance ha introdotto il software SkyBreathe, basato su sistemi AI e machine learning, per raggiungere una maggiore efficienza nel consumo di carburante e supportare gli obiettivi di sostenibilità della società sponsorizzati dall’Unione europea.
Conclusioni
L’industria dell’aviazione non sfugge all’avanzata dei sistemi AI che penetrano e trasformano in varia misura e grado molti comparti produttivi. L’impatto dell’AI è però ancora incipiente in questo settore e l’AI rappresenta un fattore di innovazione che non ha dispiegato i suoi effetti in modo dirompente.
