일본이 인공지능(AI)을 활용해 항공기 엔진의 고장을 예측하는 시스템을 개발한다.
일본항공(JAL)은 6일 공식 채널을 통해 AI가 항공기 엔진의 고장 가능성을 예측하는 시스템을 IT 장비 업체 크레스코와 공동 개발한다고 밝혔다.
양사는 오는 4월부터 실제 항공기를 대상으로 대대적인 실험에 나설 계획이다. 도쿄 하네다공항의 JAL 격납고에서 에어버스의 최신예 기종 ‘A350-900’ 16대의 엔진 내부를 면밀하게 관찰한다.
JAL 관계자는 “우선 내시경을 이용해 엔진 내부의 이미지를 찍고 데이터를 축적할 것”이라며 “향후 AI가 접목될 이번 시스템은 오는 2025년 이후 실용화를 목표로 한다”고 전했다.
구체적으로 양사 기술자들은 ‘A350-900’ 엔진 내부 날개 구조물 ‘터빈 블레이드’를 면밀하게 조사한다. 거대한 항공기 엔진 내부에는 수많은 블레이드가 자리를 잡고 있으며, 제트 연료를 연소한 후 발생하는 고온·고압의 가스 에너지를 회전축에 전달해 추진력을 얻는다.
JAL 관계자는 “블레이드는 터빈을 구성하는 부품 중에서 가장 많은 부하가 걸린다”며 “현재 블레이드 검사는 정비사가 공업용 내시경을 사용해 정기적으로 실시하지만 수백 개나 되는 블레이드를 한 장씩 살펴보는 데는 한계가 있다”고 설명했다.
이어 “정비사의 실력과 경험에서 오는 감이 절대적으로 요구되는 블레이드 점검은 작업량 평준화 등 다양한 문제를 안고 있었다”며 “크레스코가 보유한 AI 화상 인식 기술을 응용하면 엔진 사용에 따른 금속 피로 수준 파악 및 블레이드 고장 예측이 가능할 것”이라고 기대했다.
엔진 블레이드 파손으로 인한 사고는 그간 여러 차례 발생했다. 2018년 9100m 상공을 날다 엔진이 폭발한 미국 사우스웨스트항공 여객기의 불시착이 대표적이다. 2021년에는 덴버 국제공항을 출발, 호놀룰루로 향하던 미국 유나이티드 항공의 보잉 777-200 항공기의 우측 엔진이 블레이드 불량으로 폭발했다.
정이안 기자 anglee@sputnik.kr
