航空機エンジンの点検

人工知能（ＡＩ）を用いて航空機エンジンの故障などを予測する技術を、JALは研究している。

検査をするのは航空機エンジンの内部の羽状の構造物「タービンブレード」。エンジン内部には何百枚ものブレードがあり、ジェット燃料を燃焼した後に発生する高温高圧のガスのエネルギーを回転軸に伝え、推進力を得ている。タービンの中で最も負荷がかかる。

現在、ブレードの検査では整備士が工業用の内視鏡を使って行っている。　しかし、数百枚あるブレード１枚ずつの故障リスクを見分けるには長年の経験と勘、技術が求められる。

そこで、国内線で運航するＡ３５０―９００型機のブレードの画像データを試験的に収集し蓄積する。併せて日々の運航の中で収集するエンジンのデータと融合させ、故障や不具合につながるような傷のパターンなどをAIに学習させていくという。

『参考資料』

https://newswitch.jp/p/36091