Evaluation of the benefits of using artificial intelligence in aviation
Paulauskas, Giedrius |
Recenzentas / Rewiewer | |
Recenzentas / Rewiewer | |
Darbo gynimo komisijos narys / Thesis Defence Board Member | |
Darbo gynimo komisijos narys / Thesis Defence Board Member | |
Darbo gynimo komisijos narys / Thesis Defence Board Member | |
Darbo gynimo komisijos narys / Thesis Defence Board Member | |
Raišienė, Agota Giedrė | Darbo gynimo komisijos pirmininkas / Thesis Defence Board Chairman |
Magistro baigiamajame darbe nagrinėjama dirbtinio intelekto taikymų nauda aviacijos sektoriuje ir siekiama sukurti sisteminį jų vertinimo modelį. Darbo aktualumą lemia spartus dirbtinio intelekto sprendimų diegimas bei objektyvių ir aviacijos specifikai pritaikytų vertinimo metodų trūkumas saugos požiūriu svarbiose srityse. Remiantis literatūros analize suformuotas daugiapakopis vertinimo modelis, apimantis penkias naudos dimensijas ir papildomus rizikos, įgyvendinamumo, sprendimo pirkti ar kurti bei reguliacinės atitikties vertinimo etapus. Empirinėje dalyje taikyti matematiniai statistiniai informacijos apdorojimo metodai: ekspertinės apklausos duomenų analizė ir analitinės hierarchijos procesas, skirtas naudos dimensijų reikšmingumui nustatyti. Tyrimo rezultatai parodė, kad sukurtas modelis yra logiškas, aiškus ir tinkamas praktiniam taikymui aviacijos organizacijose. Baigiamasis darbas taip pat pateikia praktinio taikymo kryptis, parodančias, kaip sukurtas modelis gali būti naudojamas organizacijų sprendimų priėmimo procesuose vertinant dirbtinio intelekto iniciatyvas. Darbo struktūra: įvadas, teorinė, metodologinė ir empirinė dalys, išvados ir literatūros sąrašas. Darbo apimtis – 64 puslapiai be priedų, 8 paveikslai, 13 lentelių, 65 bibliografiniai šaltiniai. Pridedami darbo priedai.
The thesis examines the benefits of artificial intelligence applications in the aviation sector and proposes a systematic framework for evaluating their organisational value. The relevance of the research arises from the rapid expansion of AI-based solutions and the absence of structured assessment methods tailored to safety-critical aviation domains. Based on an extensive literature review, a multi-stage evaluation framework was developed, incorporating five benefit dimensions as well as risk assessment, feasibility analysis, make-or-buy decisions and regulatory compliance evaluation. The empirical part applies mathematical– statistical information processing methods, including expert survey data analysis and the Analytic Hierarchy Process used to determine the relative importance of benefit dimensions. The results show that the proposed model is logically structured, clear and suitable for practical use in aviation organisations. The thesis also outlines practical application directions illustrating how the model may support organisational decision-making processes when evaluating potential artificial intelligence initiatives. Structure: introduction, literature review, methodology, empirical analysis, conclusions and suggestions, references. Thesis consist of: 64 p. text without appendixes, 8 figures, 13 tables, 65 bibliographical entries. Appendixes included.