Machine Learning in Aeronautica

Ciao a tutti,

Curiosando su YouTube sul tema di robotica mi sono imbattuto nel mondo di “Machine Learning”.
Brevemente, a quanto mi è sembrato di capire, è un nuovo modo di concepire la macchina che non coinvolge una programmazione vera e propria. Tecnicamente il software si auto-costruisce in base a dati statistici che la macchina calcola sulla base di input ricavati dall’ “esperienza”.

Esistono già delle applicazioni aeronautiche?
Se no, sarebbe possibile dirigersi verso un concept di velivolo Unmanned che ricava dati in una fase di addestramento?
Il guadagno di tale scelta è un po’ ambiguo: da un lato si riduce a 0 l’errore umano (punto a favore), dall’altro la macchina, agendo su calcoli probabilistici, potrebbe non interpretare certe situazioni al di là dei numeri (punto a sfavore).
Se siete più informati a riguardo o se anche vedete la questione da un altro punto di vista sarei felice di leggere qualche opinione.

Con la prossima Soyuz, il 6 giugno, arriverà sulla ISS il robot Cimon che lavorerà con Alex Gerst e che dovrebbe “imparare dagli astronauti”.
So che non ti riferivi a questo anche perché parlavi di applicazioni aeronautiche, ma credo sia il primo esperimento di questo tipo in ambito astronautico.

https://www.google.it/amp/s/amp.businessinsider.com/cimon-ibm-watson-artificial-intelligence-iss-2018-2

In ambito astronautico non so, ma visto che chiedi aeronautico mi faccio avanti.
Piccola premessa: l’intelligenza artificiale è sulla bocca di tutti, ma prima di parlarne bisognerebbe aver studiato più che un pochino. È un ambito che si presta a molte “sempoificazioni” che in realtà si riducono a banalizzazioni sulle quali francamente si fatica ad imbastire dei discorsi sensati.
Back in topic: nel mondo dell’ aeronautica da molti anni la raccolta dei dati è diventata un mantra e si parlava di ambienti big data prima che ne parlasse il TG delle 20. La conservazione e raccolta prima ancora di questi dati è stata un primo problema. Il secondo è stato farne qualcosa di utile. Il target immediato è stato quello di sviluppare procedure che consentissero di ottimizzare i processi manutentori e dapprima si sono usati metodi statistici per poi approdare ai meccanismi di IA. Questo consente di spendere il giusto per mantenere efficienza e sicurezza ai massimi livelli: considera che oggi un aereo in volo invia la propria telemetria attraverso canali che giungono a fornitori di servizi (ad esempio i motoristi) così che venga indicata la necessità di manutenere una parte nella base di destino e far partire l’invio del ricambio prima ancora che la macchina metta le ruote per terra.
Altro ambito in cui ci si sta muovendo è quello dell’ottimizzazione delle rotte ed in particolare degli avvicinamenti: in questo caso la speranza è riuscire a gestirli in modo tale da consentire un unica discesa senza Potenza dalla quota di crociera al circuito finale, riducendo in un colpo solo consumi rumore e inquinamento e permettendo di avere il massimo traffico impegnabile dallo spazio aereo.
Nell’ambito spazio il secondo problema non si pone ed il primo si muove all’interno di parametri molto differenti. Non sono molti i produttori di parti utilizzabili da più clienti, come ad esempio i motoristi aeronautici: numericamente pochi ma producono molti motori che producono ore in continuazione, garantendo una base di dati sufficientemente robusta da poterci operare con confidenza. I Merlin di SpaceX sono prodotti a decine ed ognuno vola per qualche minuto. È più probabile che abbiano software interno ad hoc per gestirne la vita operativa. Forse col block 5 le cose dovranno essere riviste ed a quel punto mi immagino che potranno comprare esperienza da quelli con le ali.
Hai posto un tema che da solo prenderebbe uno slot all’astronauticon, prendi queste mie 4 righe come spunti minimali scrivibili da un telefono.
Ciao

1 Mi Piace

Eccolo.

Ho trovato questo articolo di wired che parla di AI ma come diceva @integrity è più una ricerca orientata alla logistica in generale.

Mettiamola così: di per sé, già l’autopilota è una sorta di AI al comando. Credo sia probabile trovare qualcosa di più spinto nei droni militari.

Magari poi si arriverà piano piano anche al Talon che si vede nel film STEALTH - Arma suprema

Anche se non conosco quali sono le applicazioni del Machine Learning in aeronautica, vorrei commentare, data la mia (seppur modesta) esperienza nel Machine Learning (ML).
Come gia’ detto prima, l’intelligenza artificiale e’ molto alla moda, ma molto raramente si spiega al grande pubblico di cosa si tratta.
Il Machine Learning (che e’ una sottoinsieme dell’intelligenza artificiale) denota un insieme di tecniche e algoritmi matematici. In tutti questi algoritmi, si parte da un input (ad esempio delle immagini di animali) per arrivare ad un output (ad esempio il dire che nell’immagine in input c’e’ un gatto). Nel ML questi algoritmi (che sono una qualche trasformazione/funzione dallo spazio degli input a quello degli output) vengono “calibrati” dando in pasto al algoritmo un set di input per il quale si conosce l’output voluto: si cercano i valori dei parametri dell’algoritmo minimizzando la differenza tra l’output voluto e quello ottenuto.
Una delle tecniche usate nel ML, che va molto alla moda adesso, e’ il Deep Learning. Nel Deep Learning, l’algoritmo e’ composto da una rete neurale (un insieme di neuroni) a piu’ strati.

CIMON sembra essere un tipo tutto pepe…
Ha avuto le prime incomprensioni alla SIRI con A. Gerst

3 Mi Piace

Embeddiamo il video per i posteri.