This post is also available in:
English (אנגלית)
במחקר פורץ דרך, צוות בינלאומי של חוקרים הראה כיצד בינה מלאכותית (AI) יכולה למלא תפקיד מרכזי במניעת נפילות גובה מסוכנות הנגרמות על ידי מערבולת במהלך טיסות. המחקר, שפורסם בכתב העת Nature Communications, מתמקד בפוטנציאל של למידת מכונה לשיפור ניהול זרימת האוויר על כנפי מטוסים, מה שמשפר את הבטיחות והיעילות של הטיסה.
המחקר, בהובלת מומחים מהמכון הטכנולוגי המלכותי KTH בשוודיה ומרכז מחשוב העל של ברצלונה, בדק מערכת בינה מלאכותית בשיטת deep reinforcement learning. מערכת זו מתאימה את אסטרטגיית הבקרה שלה בהתבסס על חוויות עבר, מה שהופך אותה ליעילה ביותר במיטוב זרימת האוויר ומקלה על מערבולות אוויר. על פי TechXplore, המטרה העיקרית של הבינה המלאכותית היא מניעת סכנה אווירודינמית ספציפית הנקראת ניתוק זרימה – תופעה שבה זרימת האוויר מתנתקת מפני השטח של הכנף, ויוצרת אוויר מסתחרר מסוכן הנקרא בועות ניתוק מערבולת.
ניתוק זרימה הוא קריטי ליציבות המטוסים, הסביר ריקארדו וינוסה, חוקר דינמיקת נוזלים ולמידת מכונה ב-KTH, על פי TechXplore. כאשר זרימת האוויר מעל פני הכנף "דועכת", היא מובילה לאובדן עילוי ולגרר מוגבר, אשר יכול לגרום להזדקרות, מה שהופך את המטוס לקשה יותר לשליטה.
כאשר המערכת נבחנה באמצעות סילונים סינתטיים, המחקר הראה כי ה-AI הפחית באופן משמעותי את בועות ניתוק המערבולת האלה בעד 9%, מה ששיפר את יכולת השליטה על המטוס במהלך מערבולת. באופן מעניין, המחקר מאתגר הנחות קודמות בהנדסת אווירונאוטיקה. באופן מסורתי, האמינו כי יש להפעיל את פולסי האוויר הללו במרווחי זמן קבועים כדי להפחית את מערבולות האוויר. עם זאת, המערכת הנשלטת על ידי בינה מלאכותית הוכיחה את עצמה כיעילה הרבה יותר, והפחיתה את בועות הניתוק ב-9% בהשוואה ל-6.8% בלבד עם פולסים עתיים.
תוצאות מחקר זה מדגישות את הפוטנציאל הטרנספורמטיבי של AI בעתיד התעופה. על ידי רתימת למידת מכונה לייעול ניהול זרימת האוויר, החוקרים סוללים את הדרך לטיסות בטוחות ויעילות יותר. ככל שהבינה המלאכותית ממשיכה להתפתח, שילובה במערכות מטוסים יכול להוביל לשליטה טובה יותר במערבולות אוויר, ביצועים משופרים וצמצום משמעותי בצריכת הדלק, מה שהופך את הטיסות לא רק לבטוחות יותר אלא גם ברות קיימא יותר בשנים הבאות.
