생성형 AI가 항공 산업을 혁신하는 방법

항공 업계는 코로나19 팬데믹의 영향에서 여전히 회복 중인 복잡한 시장에서 운영 효율성을 개선하는 동시에 항공 여행의 지속가능성을 개선해야 한다는 압박을 받고 있습니다. 안전이 가장 중요하고 새로운 기술에 대한 면밀한 검토가 필요한 업계에서 생성형 AI는 항공 비즈니스와 업계 파트너에게 새로운 활력을 불어넣을 것입니다.

생성형 AI에 대한 잠재적 사용 사례는 무수히 많습니다. 일부 사용 사례는 기존 비즈니스 시스템 및 프로세스와 통합하는 데 시간이 필요하지만 업계 리더는 생성형 AI의 강점에 가장 적합한 영역으로 나아가야 합니다. 여기에는 더 우수하고 개인화된 여행 추천 및 프로모션을 통해 고객 경험을 향상시키는 것뿐만 아니라 보다 강력한 가상 어시스턴트를 만들어 고객 서비스를 개선하는 것이 포함됩니다. 또한 생성형 AI는 수리를 위해 관련 정보를 보다 효과적으로 검색할 수 있도록 하거나 비행기가 착륙하자마자 수리 또는 유지보수를 시작할 수 있도록 부품 및 장비 주문 생성을 자동화함으로써 유지보수, 수리 및 점검(MRO) 기술자에게 도움을 줄 수 있습니다.

일부 항공사는 이미 텍스트 번역 자동화, 마케팅 자료 제작, 사본 작성 등 커뮤니케이션 및 고객 서비스 운영에 생성형 AI를 사용하고 있습니다. 민간 항공 서비스 제공업체인 AAR Corp은 재고 관리를 최적화하고, 예측 유지보수를 제공하며, 창고 운영을 개선하고, 부품 주문을 자동화하기 위해 생성형 AI의 사용을 고려하고 있습니다.

항공 업계는 AI 도입에 신중한 접근 방식을 취하고 있습니다. 지난 5월 유럽연합 항공안전청(EASA)은 안전, 보안, AI 보증, 인적 요소 및 윤리적 고려 사항에 중점을 두고 항공 분야에서 AI를 통합하기 위한 포괄적인 계획을 제공하는 AI 로드맵의 두 번째 버전을 발표했습니다..

이러한 조치는 업계가 AI의 위험을 인식하고 있음을 나타냅니다. 여기에는 머신 러닝 시스템이 AI 모델을 학습하기 위해 사용하는 데이터의 편향이 포함되어 권장 사항이나 분석을 왜곡할 수 있습니다. 또한 생성형 AI는 때때로 데이터에서 존재하지 않는 패턴이나 객체를 식별하여 무의미하거나 완전히 부정확한 결과를 생성할 수 있으며, 이러한 현상을 할루시네이션이라고 합니다.

생성형 AI는 오류가 발생할 가능성이 있으므로 항공사는 고객 서비스 봇과 같이 일부 변수가 허용될 수 있는 사용 사례부터 탐색해야 합니다. 또한 고객 데이터의 보안을 유지하고 데이터 사용 시 개인정보 보호 규정을 준수해야 합니다.

안전, 데이터 무결성 및 보안에 중점을 두고 업계는 보다 발전된 생성형 AI 구현을 테스트할 수 있습니다. 항공 회사는 생성형 AI를 기존 지적 재산 및 시스템과 통합함에 따라 다양한 방식으로 기술의 가치를 실현할 수 있습니다.

• 파일럿 훈련 맞춤화: 생성형 AI는 현재의 훈련 시뮬레이터를 새로운 수준의 현실감으로 끌어올리면서 각 파일럿의 성능에 맞게 훈련 시나리오를 수정할 수 있습니다.
• 비행 경로 및 일정 최적화: 이 기술은 또한 과거 및 실시간 항공편, 날씨 패턴 및 항공 교통의 데이터를 병합하여 연료 및 시간 효율이 가장 높은 경로와 일정을 찾아 지연과 연료 소비를 최소화할 수 있습니다.
• 예측적 유지관리 지원: 생성형 AI는 센서 및 기타 소스에서 얻은 데이터를 분석하고, 이를 과거 데이터와 비교하여 잠재적인 고장을 예측하고 유지관리 일정을 최적화할 수 있습니다.
• 디지털 트윈 만들기: 항공기 설계자와 MRO 회사는 제품 또는 시스템의 가상 모델을 자주 만듭니다. 이러한 디지털 트윈을 사용하면 물리적 모델을 생성할 필요 없이 설계를 테스트하고 성능을 더 빠르게 개선할 수 있습니다. 생성형 AI는 현재 방법보다 훨씬 빠르게 디지털 트윈을 구축할 수 있습니다.
• 공항 계획 및 최적화: 기존 또는 신규 공항의 복잡한 디지털 트윈을 통해 설계자와 계획자는 승객 흐름과 항공기 지상 교통은 물론 인프라 및 편의 시설을 구축할 수 있습니다.

항공 산업의 다양한 플레이어가 항공기 설계 및 프로토타이핑, 공급망 최적화, 고급 비행 계획 등을 지원하기 위해 생성형 AI를 활용할 수 있기 때문에 이러한 예는 일부 가능성을 보여주는 것에 불과합니다.

궁극적으로 항공 기업은 AI 분야의 업계 리더가 되기 위해 혁신과 신중함 사이의 중간 지점을 찾아야 합니다. 사용 사례가 너무 많기 때문에 생성형 AI는 업계의 모든 측면을 변화시킬 준비가 되어 있습니다.