Компанії з обережністю підходять до застосування штучного інтелекту у виробництві космічних апаратів. Наприклад, компанія Blue Canyon Technologies хоче краще зрозуміти, як штучний інтелект може сприяти виробництву, не наражаючи на небезпеку кібербезпеку.
«Коли ви намагаєтеся навчити машину штучного інтелекту, куди діваються ваші дані», — запитав Кріс Вінслетт, генеральний директор Blue Canyon Technologies, на конференції Satellite Innovation. «Є також побоювання з приводу отримання даних із зовнішніх додатків. Звідки вони беруться?»
Проте, штучний інтелект може допомогти в процесі інженерного проектування для Blue Canyon, дочірньої компанії Raytheon Technologies.
«Ви хочете мати можливість використовувати ШІ, щоб допомогти вам перетворити тонну даних на інформацію, — каже Вінслетт. Тоді люди зможуть витрачати свій час на прийняття рішень, а не на роботу з електронними таблицями, додав він.
Kongsberg NanoAvionics
Кароліс Сенвайтіс, директор з інженерних операцій Kongsberg NanoAvionics, поділяє побоювання Вінслетта з приводу моделей штучного інтелекту.
«Як ви можете довіряти тому, що отримуєте? Що є джерелом?», — запитує Сенвайтіс. «Якщо ви агрегуєте результати, чи отримуєте ви ті результати, які хочете отримати?». Допоки на ці запитання не буде отримано чіткої відповіді, «я навряд чи побачу, що це буде інтегровано безпосередньо у виробництво або тестування», — сказав Сенвайтіс.
Однак він погодився з тим, що ШІ корисний для збору та аналізу великих масивів даних.
Machina Labs
Для Machina Labs, стартапу з Лос-Анджелеса, що розробляє роботизовану технологію для виробництва металевого оснащення, проблема достовірності даних не настільки актуальна. Замість того щоб отримувати дані з безлічі джерел або постачальників, Machina Labs генерує свої власні дані.
«У багатьох наших процесах беруть участь інженери-конструктори та інженери з розроблення технологічних процесів, які, по суті, інтерпретують безліч даних, які генерують наші роботи-формувальники», — каже Джон Боррего, віце-президент Machina Labs з виробництва. «Використовуючи датчики навантаження, датчики положення і високоточне скануюче програмне забезпечення та пристрої, ми можемо визначити, чи буде деталь відповідати вимогам чи ні». Дані з датчиків і пристроїв зберігаються в захищеній хмарі.
«Ми тільки намацуємо поверхню, тому що тепер у нас є конкретні дані, які можна використовувати для оптимізації процесів і зменшення будь-яких дефектів якості майбутніх деталей», — каже Боррего.
