A pontos érzékelőalapú monitorozó megoldás kifejlesztését célzó Airbus AI Gym1 versenyen győztes Fujitsu-megoldás mesterséges intelligencia alkalmazásával, automatikusan képes érzékelni a rendellenességeket az Airbus helikoptereinek gyorsulásmérő-adataiban még az üzembentartási engedély kiadása előtt. A megoldással a Fujitsu 140 csapatot utasított maga mögé a versenyben.
A repüléstechnikai mérnökök nagyszámú érzékelőt rögzítenek a helikopterekre annak érdekében, hogy viselkedésük minden apró mozzanatát észlelni tudják. Az Airbus azért hirdette meg az AI Gym versenyt, hogy hatékonyabban tudja azonosítani a felhalmozódó óriási adattömegben a meghibásodás korai jeleit, különös tekintettel a kiugró értékekre. Jelenleg minden egyes repülésnél a szakmérnökök multidiszciplináris csapata értékeli a tömeges megfigyeléseket, ami komoly költségtételt jelent. Mivel szinte minden érzékelőadat "normális", ennek a mechanizmusnak mérnöki felügyelet nélkül is működőképesnek kell lennie.
A Fujitsu aldivíziója, a Fujitsu Systems Europe2 (FSE) által kidolgozott automatikus "DeepTAN" MI-modellre épülő győztes megoldás 93%-os pontosságot ért el. A megoldás több érzékelő adatsorait elemezte meghatározott időszakon keresztül, és a MAD-GAN (Multivariate Anomaly Detection with Generative Adversarial Networks)3 technológiára épülő mélytanulási algoritmussal észlelte a normálistól eltérő viselkedést. Az FSE a különböző helyeken, szögekben és útvonalakon repülő teszthelikopterek gyorsulásmérő adatainak 1677 egyperces sorozata alapján, saját adatközpontjában tanította be és validálta az algoritmust.
Tervei szerint a Fujitsu iparosítani szeretné megoldását automatikus idősor-elemzések elvégzésére, teljes körű funkcionalitással, integrált adatcsatornákkal és továbbfejlesztett algoritmussal kiegészítve a DeepTAN modellt.
Új funkciói között szerepel egy olyan félautomata mechanizmus, amely képes az érzékelőanomália típusának besorolására, segítve ezzel a mérnököket és a karbantartókat a rendellenesség kiváltó okának azonosításában, a többváltozós adatok értelmezésében, valamint a programban bonyolított összes tesztrepülés korrelációinak felderítésében. A vállalat így a tesztrepülésektől és a szállítás előtti szakasztól kezdve, az életciklus minden szakaszában értéket teremt ügyfeleinek - az üzemeltető társaságoknak és a légi közlekedési ágazatban működő karbantartó (MRO)4 szervezeteknek.
"A versenyben elért első hely a Fujitsu világklasszis MI-szakértelmének és kiváló technológiájának igazolása mellett arra is konkrét bizonyítékkal szolgál, hogy mindezt képesek vagyunk valós üzleti forgatókönyvekre alkalmazni. A koncepciókat erre a konkrét problémára alkalmazva felismertük, hogy az új mélytanulási technológiák nem csupán a gyártók, hanem a helikoptereket üzemben tartó vállalatok munkáját is segítik" - nyilatkozta Ian Godfrey, az FSE megoldásüzletágának igazgatója.