A Inteligência Artificial pode ser o parceiro mais promissor da aviação
A Inteligência Artificial (IA) e as tecnologias associadas oferecem maior segurança, eficiência aprimorada e melhor desempenho, ao mesmo tempo em que simplificam processos e reduzem o risco de erros humanos.
A IA é a capacidade de sistemas de computador ou algoritmos de imitar o comportamento inteligente humano. Abrange uma ampla gama de tecnologias e aplicações, incluindo robótica, processamento de linguagem natural e visão computacional.
Os sistemas de IA podem ajudar a aviação automatizando tarefas repetitivas operacionais, como planejamento de voos, escalonamento de tripulação e serviços de bordo. Eles também são úteis em funções relacionadas à manutenção, reparo e revisão (MRO), como o agendamento de manutenção de aeronaves, verificação de conformidade, controle de inventário e treinamento – tudo isso minimizando erros e aumentando a eficiência.
As agências reguladoras, como a Administração Federal de Aviação (FAA) e a Agência Europeia para a Segurança da Aviação (EASA), são responsáveis por supervisionar a segurança da aviação comercial, incluindo a integração de tecnologias de IA em sistemas de aviônicos, garantindo que os sistemas sejam seguros e não representem riscos à cibersegurança. Em 2023, a EASA lançou seu IA Roadmap 2.0 para integrar ainda mais a IA na aviação com uma abordagem centrada no ser humano. Recentemente, a administração Biden-Harris anunciou novas ações de IA obtendo um compromisso importante em inovação com IA.
Essas inovações visam tornar todos os setores de transporte aéreo mais seguros, eficientes e cada vez mais orientados para o cliente.
Compreendendo a IA
A IA evoluiu das tecnologias baseadas em regras (ex.: SE "condição" ENTÃO "resultado") em busca de tecnologias mais inteligentes e intuitivas que aumentam as capacidades ou reduzem a carga de trabalho dos humanos em cenários complexos.
Aprendizado de máquina (ML) é um subconjunto da IA que permite a um computador aprender a realizar tarefas analisando grandes conjuntos de dados e generalizando para dados desconhecidos, realizando tarefas sem programação explícita. O ML cria modelos que melhoram seu desempenho à medida que são expostos a mais dados.
O Aprendizado de Máquina Generativa (GenAI), em rápido desenvolvimento, pode criar novos conteúdos (como imagens, texto, áudio, dados sintéticos) em resposta a uma solicitação, simulando os processos de aprendizado e tomada de decisão do cérebro humano para produzir conteúdo relevante.
Embora as organizações vejam grande potencial no GenAI, é fundamental entender sua natureza transformadora e os desafios operacionais que ele envolve.
Implementando IA/GenAI na aviação
Para implementar IA, as empresas devem seguir etapas-chave, como:
Definir objetivos claros para melhorar a eficiência, aprimorar a experiência do cliente ou promover inovação.
Garantir a qualidade e privacidade dos dados, construindo confiança com clientes e partes interessadas.
Promover uma cultura de aprendizado, incentivando a colaboração contínua entre equipes de dados e operações.
Começar com projetos piloto, avaliando os resultados antes de ampliar a implementação, é uma abordagem recomendada para garantir sucesso.
A IA e o GenAI têm o potencial de transformar a aviação, otimizando rotas, melhorando a eficiência do combustível, antecipando necessidades de manutenção e aprimorando o atendimento ao cliente. Ao mesmo tempo, é fundamental garantir que o toque humano, como empatia e intuição, continue desempenhando um papel central.
Essas tecnologias prometem avanços consideráveis, mas exigem um equilíbrio cuidadoso entre inovação, ética e responsabilidade.
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