Внедрение продвинутого машинного обучения призвано минимизировать риски в области безопасности полетов. В основе метода лежит использование предиктивной аналитики — с ее помощью можно предсказать поведение техники в будущем. Например, еще на этапе сборки система способна выявить потенциальный дефект, который может спровоцировать отказ оборудования. В ходе техобслуживания или ремонта решение будет обнаруживать факторы, влияющие на состояние техники, и предсказывать возможные аварийные ситуации, позволяя заранее устранять их причины.
«Мы положительно относимся к идее использования современных технологий, в том числе искусственного интеллекта. Наличие объективной и полной информации о первопричинах возможных отказов авиационной техники на уровне технологических процессов позволит предотвратить более серьезные события. Ведь там, где выстроен технологический процесс, обеспечена безопасность», — отметил начальник Службы безопасности полетов авиации ВС РФ Сергей Байнетов.
Для создания инновационной системы прогнозирования будет проведена масштабная работа по сбору и оцифровке производственных показателей. В частности, будут анализироваться объем производства, параметры технологических процессов, скорость и качество обработки рекламационных событий. На основе полученных данных «умная» система изучит процессы производства и эксплуатации, высчитает их оптимальные параметры и сможет выдавать рекомендации оператору. Технология машинного обучения позволит создать математическую модель производственного процесса, которая затем может интегрироваться в автоматизированную систему управления.
«Внедрение искусственного интеллекта позволит решить множество вопросов на всех этапах жизненного цикла военной авиатехники, начиная с момента проектирования. Благодаря новым технологиям работы по техобслуживанию оптимизируются, простоев станет меньше, а эксплуатант будет обладать полной информацией о состоянии оборудования и, что особенно важно, сможет предотвратить отказы техники. Сейчас мы стоим на пороге масштабного исследования, на основе которого будет проходить обучение модели. Чтобы добиться максимальной точности, ее необходимо обучать в несколько этапов, добавляя или убирая некоторые наборы данных. Конечным продуктом должен стать веб-сервис или мобильное приложение с удобным интерфейсом», — рассказал генеральный директор АО «РТ-Техприемка» Владлен Шорин.