ARTIFICIAL INTELLIGENCE NEL SETTORE AEROSPAZIALE

L’intelligenza artificiale e il machine learning stanno giocando un ruolo sempre più importante nel settore aerospaziale. Ciò è particolarmente evidente nei sistemi automatizzati come la robotica spaziale e i veicoli aerei senza equipaggio, dove sono sorte una varietà di opportunità e potenzialità, ognuna delle quali richiede nuovi approcci e algoritmi per affrontare le corrispondenti sfide tecnologiche. 

Vediamo insieme quali sono le applicazioni di questa straordinaria innovazione nel settore aerospaziale.

AI e machine learning: cosa sono

L’intelligenza artificiale (AI) è una branca ad ampio raggio dell’informatica che si occupa di costruire macchine intelligenti in grado di eseguire compiti che tipicamente richiedono l’intelligenza umana. L’AI è una scienza interdisciplinare con approcci multipli, ma i progressi nel machine learning (apprendimento automatico) e deep learning (apprendimento “profondo”) stanno creando un cambiamento di paradigma praticamente in ogni settore dell’industria tecnologica.

Senza entrare nel dettaglio degli algoritmi o degli approcci di apprendimento automatico, è possibile affermare che la straordinaria innovatività dell’Intelligenza Artificiale deriva dalla capacità dell’apprendimento automatico di modellare sistemi e ambienti complessi ben oltre quello che è possibile fare con i software tradizionali. 

In particolare, il machine learning è una branca dell’intelligenza artificiale focalizzata sulla costruzione di applicazioni che imparano dai dati e migliorano la loro precisione nel tempo senza essere programmate per farlo. Oggi, esempi di apprendimento automatico sono ovunque intorno a noi: dagli assistenti digitali che fanno ricerche sul web e suonano musica in risposta ai nostri comandi vocali ai siti web che raccomandano prodotti, film e canzoni in base a ciò che abbiamo comprato, guardato o ascoltato prima.

Nel settore aerospaziale, l’intelligenza artificiale è stata introdotta recentemente, ma sta guidando l’innovazione, dalle fabbriche all’ambito militare. 

Aerei autonomi: la frontiera dell’AI

Per decenni, le aziende aerospaziali commerciali hanno costruito sistemi per assistere i piloti nel trasporto di passeggeri da una destinazione all’altra. Le tecnologie di assistenza al volo come le comunicazioni radio, le torri di controllo del traffico aereo, i manuali di volo e i sistemi elettronici aiutavano i piloti a navigare in condizioni di nuvolosità, tempesta e scarsa visibilità.

Mentre le tecnologie di navigazione assistita sono migliorati rapidamente, gli ingegneri e i programmatori si sono concentrati sull’automazione di software e hardware. Come risultato, sono nati i primi veicoli autonomi e senza equipaggio.

Le tecnologie di visione artificiale insieme ad un sistema di guida autonoma, infatti, hanno reso possibile la realizzazione di un aereo autonomo, capace di visualizzare la pista di atterraggio senza la necessità di un pilota. In particolare, un team di ricercatori della Technische Universität ha messo a punto una tecnologia che utilizza una visione computerizzata e guida Gps – analoga a quella presente nella auto senza conducente – che funziona perfettamente senza bisogno di intervento umano.

AI e automazione: differenza tra aerei autonomi e aerei che volano da soli

I voli sono altamente automatizzati, ma gli aerei che volano da soli richiedono ancora due piloti esperti e ben addestrati.

I moderni sistemi di autopilota sono progettati per eseguire gli input ricevuti dal pilota o dal computer del direttore di volo. L’autopilota mantiene un aereo su un percorso predefinito ad altitudini di crociera; può anche eseguire salite, discese e virate secondo le istruzioni, ma è come se l’autopilota stesse seguendo un’autostrada invisibile chiamata “via aerea”.

Tuttavia, in futuro, si prevede che gli aerei non saranno parzialmente automatizzati, ma completamente autonomi – eliminando la necessità di un pilota. In particolare, una delle principali applicazioni degli aerei autonomi è la mobilità aerea urbana, più nota come urban air mobility. Nelle megalopoli questi “taxi” volanti autonomi potranno realmente rivoluzionare i viaggi, sia commerciali che professionali, e le spedizioni, riducendo il traffico e aumentando la sicurezza. 

Applicazioni AI nell’industria aerospaziale

Ci sono molte aziende e organizzazioni che già incorporano intelligenza artificiale, machine e deep learning all’interno dei propri prodotti e servizi. Si stima, infatti, che quasi 23 miliardi di euro siano stati risparmiati attraverso l’implementazione di soluzioni di intelligenza artificiale nel trasporto aereo. In che modo? Grazie all’ottimizzazione dei costi per quanto riguarda piccoli e grandi imprevisti delle tratte e manovre di volo.

Di conseguenza, sta emergendo con sempre più chiarezza quanto l’Intelligenza Artificiale sia capace di migliorare le performance del settore e contenerne i costi. Ecco di seguito alcune applicazioni di intelligenza artificiale al settore aerospaziale più innovative e dirompenti:

  • SparkCognition utilizza l’apprendimento automatico per avvertire dei guasti agli aerei e alle risorse prima che si verifichino, massimizzando la disponibilità della flotta e riducendo al minimo la manutenzione non programmata. Inoltre, SparkCognition utilizza anche l’elaborazione del linguaggio naturale per ridurre il tempo di risoluzione dei problemi classificando automaticamente i codici di guasto e raccomandando le migliori azioni correttive. Non solo: tramite il reinforcement learning fornisce un ambiente simulato in cui un utente può mettere alla prova gli algoritmi di controllo e le tattiche della flotta. 
  • Slingshot Aerospace aiuta le aziende aerospaziali a gestire rischi ed eventuali minacce, e a rilevare e mappare i detriti utilizzando l’analisi predittiva, l’elaborazione del segnale geospaziale e la visione artificiale. 
  • Neurala utilizza la visione artificiale e le tecnologie di deep learning per classificare le immagini e riconoscere gli oggetti per evitare autonomamente eventuali ostacoli.

Quelli elencati sopra sono solo alcuni dei vantaggi derivanti dall’uso e dall’implementazione dell’intelligenza artificiale nell’industria aerospaziale. Oggi, oltre alle applicazioni descritte, l’Artificial Intelligence viene sfruttata anche in numerosi altri settori, ma non c’è dubbio sul fatto che si stia rivelando straordinariamente utile per il settore aerospaziale. L’intelligenza artificiale, infatti, sta giocando nuovi e inaspettati ruoli in molti aspetti della nostra vita, aprendo le porte alla possibilità di veicoli autonomi e più sicuri anche nell’industria dell’aviazione. 

 

Fonti:

https://www.hdmotori.it/2019/07/07/volo-autonomo-atterraggio-prima-volta/

https://www.dxc.technology/aerospace_defense/insights/148693-the_future_of_ai_in_the_aerospace_industry

https://www.focus.it/tecnologia/innovazione/aerei-senza-pilota-pronti-decollo-test

https://blog.produvia.com/artificial-intelligence-ai-in-aerospace-2b3169f590df

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Battery/Hybrid Control Engineer

Ruolo:

 Battery/Hybrid Control Engineer for Ferrari spa

System Platform:

  • HEV
  • PHEV (Plug-in)
  • EV

We are looking for an individual to join our team of dedicated engineers to develop, implement and debug advanced controls and observers for High Voltage Battery and Hybrid Energy Management applications. This person will be highly motivated, able to analyze and create complex models and simplify it in order to design the best controller possible. This person will work collaboratively with many groups of application, simulation, and software engineers. Responsibilities Validate on real measurement of model build from simulation engineers. Design different type of automated controls in order to guarantee the limit operation condition. All this controls are involved in a larger system: the entire vehicle, so all the interaction between components must be take into account.

All the implemented logics must be tested in MIL (Model-In the –Loop) SIL (Software- In the –Loop) by the candidate. Support for the software and application engineers is needed to finish the test in HIL (Hardware- In the – Loop) and directly on the test bench or inside the vehicle.

The candidate should be able to suggest innovative solutions to improve the entire system performance or simplify the current state of art of the different strategy implemented by the Hybrid Control group.

Requirements:

  • > 1+ years of MATLAB/Simulink development.
  • > 1+ years of experience in development of advanced automatic controls. C coding and MISRA knowledge.
  • Preferred Qualifications:
  • MS or PhD in Engineering, automation, electrical, electronic preferred.
  • One-plus (1+) years engineering experience in battery system control/estimation or electric machine controls.
  • Excellent technical skills in engineering, mathematics, and numerical methods.
  • Record of innovation is desirable: invention disclosures, patents, technical publications. Knowledge of the main tool for application and SW testing in automotive (Inca, DSpace).
  • Experience in electrical, thermal measurement including verification of measurement precision/tolerance.

Permanent Contract : full time

System integration per Whirlpool


TOP-ENGINEER è alla ricerca di Laureati in Ingegneria Elettronica, Elettrica, Informatica, Meccatronica e dell’Autoveicolo con almeno un esperienza di almeno 1 anni di lavoro per la sede di Cassinetta(VA)

RESPONSABILITA’:

  • Organizzare e controllare l’attività di ottimizzazione dei componenti elettrici/elettronici;
  • Verificare le anomalie di produzione del componente e verificarne la possibile soluzione con il team ed il proprio responsabile;
  • Collaborare al meglio con il gruppo per risolvere anche le piccole problematiche di produzione;
  • Perseguire gli obiettivi dell’azienda di cost reduction;
  • Raccogliere dal supervisor i dati per le ottimizzazioni del componente e portare avanti le modifiche richieste con l’utilizzo dei reparti di R&D;
  • Collaborare alla stesura delle modifiche, e far realizzare il prototipo per capire se la modifica è migliorativa o no;
  • Presentare un report sulla attività lavorative svolte con frequenza mensile;
  • Trasferire al gruppo di lavoro tutte le informazioni necessarie per completare le attività e comprendere le motivazioni degli errori svolti.


REQUISITI:

  • Esperienza minima di lavoro 1-2 anni;
  • Conoscenza componentistica elettrica/elettronica;
  • Disponibilità al trasferimento nella zona di lavoro;
  • Capacità di imparare velocemente e di mettersi in gioco;
  • Capacità di problem-solving, valutazione dei risultati raggiunti, pianificazione delle attività con largo anticipo e analisi dei dati in autonomia;
  • Spiccata capacità organizzativa;
  • La conoscenza della lingua inglese è obbligatorio;


La posizione è full time.

Il tipo di contratto e di retribuzione saranno proposti in linea alle caratteristiche del candidato.