Havacılık ve Teknolojinin Buluşma Noktası
34448
page-template-default,page,page-id-34448,page-child,parent-pageid-25887,vcwb,wp-featherlight-captions,ajax_fade,page_not_loaded,,select-theme-ver-3.5.2,menu-animation-underline-bottom,wpb-js-composer js-comp-ver-5.0.1,vc_responsive

Havacılık Emniyetinde Yapay Zeka ve Makine Öğreniminin Rolü

15 Temmuz 2024 – Shahrukh Mirza NAWANDISH

THE IMPACT OF AI AND MACHINE LEARNING ON AVIATION SAFETY

Son yıllarda, havacılık sektörü ileri teknolojilerin entegrasyonuyla büyük ilerlemeler kaydetti. Bu teknolojiler arasında Yapay Zeka (YZ) ve Makine Öğrenimi (MÖ), dönüştürücü bir güç olarak öne çıkmaktadır. Bu teknolojiler yalnızca operasyonel verimliliği artırmakla kalmayıp, aynı zamanda havacılık emniyetini de önemli ölçüde iyileştirmiştir. Bu makalede, YZ ve MÖ’nün havacılık emniyeti üzerindeki etkilerini ve bu teknolojilerin fark yarattığı başlıca alanları inceleyeceğiz.

Kestirimci Bakım

Uçak bakımının zamanında ve etkili bir şekilde yapılması, havacılık emniyeti için kritik öneme sahiptir. Geleneksel bakım programları genellikle sabit aralıklarla yapılır ve bu durum gereksiz duruşlara veya beklenmedik arızalara yol açabilir. YZ ve MÖ, bu alanda devrim yaratarak kestirimci bakım çözümleri sunmaktadır. Uçak sensörlerinden gelen büyük veri yığınlarını analiz eden YZ algoritmaları, motor performansı, sıcaklık ve titreşim seviyeleri gibi verileri işler. MÖ modelleri, mekanik arızalardan önceki desenleri ve anormallikleri tespit eder. Potansiyel bir sorun algılandığında, sistem bakım ekiplerini uyararak önleyici tedbirlerin alınmasını sağlar, böylece zamanında onarımlar yapılır ve uçuş sırasında arıza riski en aza indirilir.

Gelişmiş Hava Trafik Yönetimi

Hava trafik yönetimi (ATM), YZ ve MÖ’nün büyük katkılar sağladığı bir diğer alandır. Bu teknolojiler, hava durumu, hava trafiği ve diğer değişkenler hakkında gerçek zamanlı verileri analiz ederek uçakların daha verimli ve güvenli bir şekilde yönlendirilmesini sağlar. YZ destekli sistemler, uçuş yollarını optimize eder, çarpışma riskini azaltır ve hava trafiği akışını daha etkili bir şekilde yönetir. Radar, uydu ve hava durumu istasyonlarından gelen verileri toplayarak, YZ sistemleri, mevcut ve öngörülen koşulları anlar. MÖ modelleri, trafik yoğunluğunu ve potansiyel çatışmaları tahmin ederek hava trafik kontrolörlerine en uygun uçuş yollarını önerir.

The Impact of AI and Machine Learning on Aviation Safety

Pilot Destek Sistemlerinde İyileştirmeler

Modern uçaklar, YZ ve MÖ’den yararlanan sofistike pilot destek sistemleri ile donatılmıştır. Bu sistemler, pilotlara kritik uçuş aşamalarında gerçek zamanlı bilgiler ve öneriler sunarak, onların bilinçli kararlar almasına yardımcı olur. YZ destekli pilot destek sistemleri, aviyoniklerden, sensörlerden ve dış kaynaklardan gelen verileri entegre ederek uçak sistemlerini ve çevresel koşulları sürekli olarak izler. Sistem, normal parametrelerden bir sapma tespit ettiğinde, geniş uçuş verileri üzerinde eğitilmiş MÖ modellerini kullanarak bu bilgileri işler. Daha sonra, pilotun güvenliği koruması için uçuş parametrelerini ayarlama veya belirli manevraları gerçekleştirme gibi uygulanabilir önerilerde bulunur.

Güvenlik ve İzleme Sistemlerinde İleri Teknoloji

Havacılık emniyetinin sağlanmasında gözetim ve izleme büyük rol oynar. YZ ve MÖ teknolojileri, potansiyel tehditlerin daha doğru ve zamanında tespit edilmesini sağlayarak bu yetenekleri geliştirmiştir. YZ destekli gözetim sistemleri, havaalanlarının etrafına yerleştirilmiş kameraların video akışlarını analiz etmek için bilgisayarla görme tekniklerini kullanır. Normal ve anormal davranışların büyük veri setleri üzerinde eğitilmiş MÖ modelleri, yetkisiz erişim veya şüpheli hareketler gibi olağandışı faaliyetleri tespit eder. Potansiyel bir tehdit tespit edildiğinde, sistem güvenlik personelinin araştırması ve uygun şekilde yanıt vermesi için uyarılar oluşturur.

Engel Tespiti ve Yönetimi

Engel tespiti ve yönetimi, özellikle kalkış, iniş ve düşük irtifa uçuşlarında, uçuş operasyonlarının güvenliğini sağlamak için hayati öneme sahiptir. YZ ve MÖ teknolojileri, radar, lidar ve kameralar gibi çeşitli sensörlerden gelen verileri analiz ederek engel tespitini geliştirir. Bu sistemler, binalar, arazi ve diğer uçaklar gibi engelleri tanımlar ve sınıflandırır. MÖ modelleri, uçuş yolundaki potansiyel engelleri tanımak ve tahmin etmek için eğitilmiştir, böylece zamanında uyarılar ve kaçınma manevraları yapılabilir. Çevreyi sürekli olarak izleyerek ve engel veritabanlarını güncelleyerek, bu YZ destekli sistemler, pilotların ve hava trafik kontrolörlerinin potansiyel tehlikelerin farkında olmasını sağlar, böylece kazaların önlenmesine ve genel uçuş güvenliğinin iyileştirilmesine yardımcı olur.

Sonuç

YZ ve MÖ’nün havacılığa entegrasyonu, emniyet açısından bir dönüm noktasıdır. Bu teknolojiler kestirimci bakım, gelişmiş hava trafik yönetimi, iyileştirilmiş pilot desteği, gelişmiş gözetim ve engel tespiti ve yönetimini mümkün kılmaktadır. YZ ve MÖ gelişmeye devam ettikçe, havacılık emniyeti üzerindeki etkilerinin büyümesi beklenmektedir, bu da hava yolculuğunu herkes için daha güvenli ve verimli hale getirecektir. Bu teknolojileri benimsemek, havacılık emniyetinin geleceği için bir seçenek değil, bir zorunluluktur.