Sensörlerden gelen verilerin en doğru takibi ve analizini yaparak “Airbus AI Gym” yarışmasında en üst sıralarda yer alan Fujitsu, Airbus’ın ön sertifikasyon aşamasında olan helikopterlerinin ivmeölçer verilerindeki anormallikleri saptamak için geliştirdiği, insan gözetimine gereksinim duymayan Yapay Zeka çözümüyle bu alanda yer alan diğer 140 takımın önüne geçti.
Uçuş mühendisleri, test aşamasındaki helikopterlerin uçuşları sırasında oluşturdukları en ufak davranış farklılıklarını tespit etmek için çok sayıda sensör kullanmaktalar. Airbus, bu büyük miktardaki veri içinden elde edilen erken uyarı sinyallerinin oranını artırmanın yolunu bulmak için düzenlediği “AI Gym” yarışmasında; potansiyel sorunları ve özellikle veri farklılıklarını en doğru şekilde analiz etmek üzere yeni bir metodun araştırılmasını teşvik ediyor. Her bir test uçuşunda oluşan verinin Yapay Zeka kullanmadan incelenebilmesi için farklı sahalarda uzmanlaşmış mühendisler tarafından oluşan pahalı bir ekip destek oluyor. Neredeyse tüm sensör verilerinin “normal” olduğu durumlarda, Yapay Zeka ile oluşturulacak bu mekanizma sayesinde mühendislere ihtiyaç duyulmadan çalışabilecek.
Fujitsu’nun çözümü, şirketin bir iştiraki olan Fujitsu Systems Europe’un (FSE) yarattığı “DeepTAN” Gözetimsiz Yapay Zeka Modelini kullanarak % 93 oranında bir doğruluğa ulaştı. Oluşturulan çözüm, tanımlı bir süre içinde çoklu sensörlerde oluşan veri dizilerini; Üretken Olumsuz Ağlar [MAD-GAN] ile Çok Değişkenli Anomali Tespiti’ne dayanan derin bir öğrenme algoritması kullanarak analiz ediyor ve anormal sensör davranışlarını tespit ediyor. FSE, kullandığı bu algoritmayı kendi veri merkezinde çeşitli konumlarda, açılarda ve uçuşlarda uçan test helikopterlerinden elde edilen 1.677 dakikalık ivmeölçer veri dizilerini kullanarak doğruladı.
Fujitsu, DeepTAN’ı uçtan uca işlevsellik, entegre veri kaynakları ve daha da gelişmiş algoritmalar ile tamamlayarak; denetimsiz zaman serisi analiz çözümü için daha da geliştirerek pazara sunmayı hedefliyor.
Geliştirilen yeni fonksiyonlar, sensör verisindeki anormallikleri sınıflandırmak, mühendislerin ve bakım hizmetlerinin anormalliklerin temel nedenini bulma zorunluluğunu ele almak ve bir programdaki tüm test uçuşları arasındaki çok değişkenli verileri ve korelasyonları yorumlamak için yarı gözetimli bir mekanizma içeriyor. Şirket bunları kullanarak, uçakların kullanım ömrü boyunca test uçuşundan hava yollarına ve Havacılık MRO organizasyonlarına teslimine kadar değer katabilecek.
FSE Kurumsal Çözümler Direktörü Ian Godfrey, “Bu veri mücadelesinde birincilik ödülü kazanmak sadece Fujitsu’nun dünya lideri Yapay Zeka uzmanlığını ve teknolojilerini vurgulamakla kalmıyor, aynı zamanda onları gerçek dünyadaki iş senaryolarına uygulama yeteneğimizin somut kanıtlarını da sunuyor. Bu özel soruna uyguladığımız kavramlar bize bu yeni derin öğrenme tekniklerinin sadece üreticilere değil, aynı zamanda uçakları hizmette tutmak için çalışan firmalara nasıl yardımcı olduğunu gösterdi. ”
