Современные технологии искусственного интеллекта (ИИ) позволяют перейти от реагирования на аварии к их предотвращению. В транспортной отрасли это означает прогнозирование технических отказов, раннее обнаружение дефектов и оценку рисков до того, как произойдёт инцидент. В результате проактивного подхода уровень безопасности в авиации сегодня чрезвычайно высок. Вероятность катастрофы для пассажира составляет менее 1 на 98 миллионов рейсов. По мнению Алексея Николаевича Чернякова, кандидата философских наук, доцента кафедры информационных технологий Факультета информационных технологий и анализа больших данных Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, внедрение ИИ в системы предиктивной безопасности является ключевым трендом: «Цифровые алгоритмы учатся предугадывать поломки техники и предотвращать инциденты, меняя парадигму управления безопасностью в отрасли».

Одно из важнейших направлений предиктивной безопасности — профилактика отказов оборудования. Алгоритмы машинного обучения анализируют данные с датчиков (вибрация, температура, давление и т.д.) в режиме реального времени и выявляют малейшие отклонения от нормы. Это позволяет предсказать, когда узел или деталь может выйти из строя, и заменить её заблаговременно. Такой подход к техническому обслуживанию, известный как предиктивная (прогнозная) диагностика, повышает надёжность техники и снижает число внезапных поломок. По оценкам, использование ИИ для мониторинга оборудования сокращает количество сбоев до 73% и существенно уменьшает незапланированные простои. В авиации прогнозирование отказов особенно ценно: системы вроде платформы GE Predix отслеживают параметры авиадвигателей и других узлов самолёта, своевременно сигнализируя инженерам о признаках износа до поломки. Предварительный ремонт позволяет предотвратить инциденты в полёте и избежать лишних простоев.

Ещё одна область, где ИИ помогает предотвращать аварии, — автоматизация инспекций с помощью компьютерного зрения. Традиционно осмотр самолёта на наличие повреждений (трещин в обшивке, вмятин, коррозии) выполнялся инженерами вручную и мог занимать много времени. Теперь эту задачу берут на себя устройства с камерой, оснащённые нейросетью для распознавания дефектов. Например, корпорация Airbus разработала систему облетает лайнер в ангаре по заданной траектории, снимает серии фотографий, а программное обеспечение отмечает выявленные повреждения на цифровой модели самолёта. Это позволило сократить полный осмотр лайнера с целого дня до ~3 часов. Автоматизация контроля не только ускоряет техобслуживание, но и улучшает его качество — устраняется человеческий фактор, повышается вероятность обнаружить даже мелкий изъян, способный в перспективе вызвать серьёзную аварию.

Компьютерное зрение применяется и для контроля состояния инфраструктуры. К примеру, проводится инспектирование взлётно-посадочной полосы аэропортов с помощью сканирования покрытие, а затем алгоритмы распознают мельчайшие трещины и дефекты асфальта. IBM в аэропорту Цюриха протестировала такую систему: ИИ проанализировал более 10 тысяч снимков и указал инженерам на участки, где требуется ремонт, ещё до появления опасных разрушений. Таким образом, умные камеры, встроенные в процессы технического мониторинга, снижают риск аварий как в воздухе, так и на земле за счёт более частого и тщательного контроля.

Ключевой аспект предиктивной безопасности является управление рисками полётов на основе данных. Авиакомпании накапливают огромные объёмы информации о рейсах: показатели датчиков, параметры полёта, сообщения экипажей о неполадках и др. Современные аналитические системы с элементами ИИ превращают эти разрозненные сведения в единый механизм раннего предупреждения. Алгоритмы анализируют журналы полётов и улавливают опасные тенденции — например, повторяющиеся случаи превышения безопасной скорости захода на посадку или отклонения в работе определённого узла самолёта перед инцидентами. Обнаружив тревожный тренд, перевозчик может вмешаться заблаговременно, скорректировав регламенты или проведя внеочередной техосмотр — вместо реакции постфактум. При этом нейросети способны выявлять и скрытые корреляции, неочевидные человеку – так называемые «слабые сигналы» будущих неполадок.

ИИ также помогает минимизировать человеческий фактор, на который приходится до 80% авиационных происшествий. Интеллектуальные ассистенты снижают нагрузку на пилотов и диспетчеров, предупреждают об ошибках и советуют оптимальные действия в нестандартных ситуациях. Автопилоты с элементами ИИ могут автоматически обходить опасные метеоусловия или предупреждать экипаж о выходе параметров за пределы нормы. Алгоритмы в службах управления воздушным движением прогнозируют перегрузку трафика и потенциально конфликтные ситуации, позволяя заранее предотвратить инциденты.

Разумеется, внедрение ИИ сопряжено с трудностями — высокие требования к надёжности, строгая сертификация и рост расходов. Тем не менее, тенденция на предиктивную безопасность набирает обороты. По мере накопления данных и совершенствования моделей машинного обучения прогнозная аналитика становится всё точнее, открывая возможности для дальнейшего снижения аварийности на земле и в воздухе.