Peran Data Science dan AI dalam Memahami Kecelakaan Pesawat di Brasil

Foto: Andre Penner/AP Photo

Pada tanggal 9 Agustus 2024, sebuah kecelakaan pesawat tragis terjadi di Brasil yang merenggut nyawa 62 orang di dalamnya. Pesawat Voepass Linhas Aéreas, ATR 72-500, sedang dalam perjalanan dari Cascavel, Paraná, menuju São Paulo ketika jatuh di area perumahan di Vinhedo, negara bagian São Paulo. Tragedi ini tidak hanya mengejutkan komunitas penerbangan tetapi juga memicu diskusi tentang bagaimana kemajuan dalam data science dan artificial intelligence (AI) dapat membantu mencegah kejadian serupa di masa depan.

Kejadian

Meskipun penyebab pasti kecelakaan masih dalam penyelidikan, laporan awal menunjukkan bahwa kondisi icing (pembekuan) mungkin berperan signifikan. Pesawat tersebut terbang melalui area di mana data meteorologi menunjukkan kemungkinan pembentukan es. ATR 72-500, pesawat turboprop bermesin ganda yang dikenal efisien untuk rute regional, diketahui juga menghadapi tantangan dengan kondisi pembekuan di masa lalu. Dalam insiden ini, saksi mata menggambarkan pesawat terlihat berputar datar sebelum turun dengan cepat, menunjukkan kemungkinan hilangnya kendali terkait dengan icing.

Data Science dalam Keselamatan Penerbangan

Dalam industri penerbangan modern, data science memainkan peran penting dalam meningkatkan keselamatan dan keandalan. Maskapai penerbangan mengumpulkan sejumlah besar data dari berbagai sumber, termasuk sensor pesawat, catatan pemeliharaan, dan log penerbangan. Data ini sangat berharga untuk predictive maintenance, di mana model machine learning menganalisis pola untuk mengidentifikasi potensi masalah sebelum menjadi kritis.

Sebagai contoh, analisis data dapat mendeteksi tanda-tanda keausan atau malfungsi pada komponen penting dari ATR 72-500, yang mungkin mencegah terjadinya kecelakaan. Demikian juga, algoritma anomaly detection dapat mengidentifikasi pola yang tidak biasa dalam data penerbangan, seperti penyimpangan dalam ketinggian atau kecepatan, yang dapat memberi peringatan kepada awak pesawat atau pengendali darat tentang bahaya yang akan datang.

AI dan Analisis Cuaca Real-Time

Salah satu faktor kunci dalam kecelakaan di Brasil tampaknya adalah kondisi cuaca buruk, khususnya icing. Model AI semakin banyak digunakan untuk meningkatkan analisis dan prediksi cuaca secara real-time. Dengan mengintegrasikan data cuaca dengan informasi jalur penerbangan, AI dapat memprediksi kondisi berbahaya seperti icing dan memberikan peringatan tepat waktu kepada pilot.

Lebih jauh lagi, sistem AI dapat diintegrasikan langsung ke dalam pesawat untuk memantau dan merespons kondisi lingkungan. Misalnya, jika sensor mendeteksi pembentukan es pada sayap, sistem tersebut dapat secara otomatis menyesuaikan parameter penerbangan pesawat atau memberi tahu awak pesawat untuk mengambil tindakan korektif.

Penyelidikan Kecelakaan

Penyelidikan atas kecelakaan di Brasil akan sangat bergantung pada analisis data dan AI. Kotak hitam pesawat, yang merekam data penerbangan dan percakapan di kokpit, telah ditemukan dan akan menjadi kunci dalam merekonstruksi peristiwa yang mengarah pada kecelakaan tersebut. AI dapat membantu penyelidik dengan menganalisis data ini bersama dengan informasi lain, seperti catatan radar dan kesaksian saksi mata, untuk menciptakan gambaran komprehensif tentang apa yang terjadi.

Simulasi AI juga akan memainkan peran dalam penyelidikan. Dengan menciptakan kembali penerbangan dengan berbagai skenario, penyelidik dapat menguji berbagai hipotesis tentang penyebab kecelakaan. Pendekatan ini dapat membantu mengidentifikasi apakah icing memang menjadi faktor utama atau jika ada faktor lain, seperti kegagalan mekanis atau kesalahan manusia, yang juga berkontribusi.

Meningkatkan Keselamatan Penerbangan di Masa Depan

Pelajaran yang dipetik dari kecelakaan di Brasil kemungkinan akan mengarah pada peningkatan protokol keselamatan penerbangan. AI dapat membantu memastikan bahwa pelajaran ini tidak dilupakan dengan terus memperbarui model keselamatan dengan data baru. Sistem AI dapat belajar dari data tersebut untuk menyempurnakan model penilaian risiko, membuatnya lebih akurat dan andal dari waktu ke waktu.

Lebih jauh lagi, AI dapat mendukung pengambilan keputusan dalam situasi kritis. Dengan menganalisis sejumlah besar data secara real-time, AI dapat memberikan rekomendasi kepada pilot tentang cara menavigasi pada kondisi tertentu, yang berpotensi mencegah kecelakaan sebelum terjadi.