वायु संचालन प्रभाग (AOD) नियम आधारित विशेषज्ञ प्रणालियों के लिए AI का उपयोग करता है । एओडी के पास मुकाबला और प्रशिक्षण सिमुलेटर, मिशन प्रबंधन एड्स, सामरिक निर्णय लेने के लिए सहायता प्रणाली और प्रतीकात्मक सारांश में सिम्युलेटर डेटा के पोस्ट प्रोसेसिंग के लिए सरोगेट ऑपरेटरों के लिए कृत्रिम बुद्धि का उपयोग है। 

सिमुलेटर में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग एओडी के लिए बहुत उपयोगी साबित हो रहा है। हवाई जहाज सिमुलेटर नकली उड़ानों से लिए गए डेटा को संसाधित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग कर रहे हैं। नकली उड़ान के अलावा, नकली विमान युद्ध भी है। कंप्यूटर इन स्थितियों में सबसे अच्छी सफलता परिदृश्यों के साथ आने में सक्षम हैं। कंप्यूटर बलों और काउंटर बलों की नियुक्ति, आकार, गति और ताकत के आधार पर रणनीति भी बना सकते हैं। कंप्यूटर द्वारा युद्ध के दौरान पायलटों को हवा में सहायता दी जा सकती है। कृत्रिम बुद्धिमान कार्यक्रम जानकारी को सॉर्ट कर सकते हैं और पायलट को सर्वोत्तम संभव युद्धाभ्यास प्रदान कर सकते हैं, न कि कुछ युद्धाभ्यासों से छुटकारा पाने का उल्लेख करने के लिए जो मानव के लिए प्रदर्शन करना असंभव होगा। कुछ गणनाओं के लिए अच्छे अनुमान प्राप्त करने के लिए एकाधिक विमानों की आवश्यकता होती है, ताकि डेटा को इकट्ठा करने के लिए कंप्यूटर सिम्युलेटेड पायलट का उपयोग किया जाए। इन कंप्यूटर सिम्युलेटेड पायलटों का उपयोग भविष्य के हवाई यातायात नियंत्रकों को प्रशिक्षित करने के लिए भी किया जाता है। 

प्रदर्शन को मापने के लिए AOD द्वारा उपयोग की जाने वाली प्रणाली इंटरएक्टिव फॉल्ट डायग्नोसिस एंड आईसोलेशन सिस्टम या IFDIS थी। यह एक नियम आधारित विशेषज्ञ प्रणाली है जो TF-30 दस्तावेजों और मैकेनिकों की विशेषज्ञ सलाह की जानकारी एकत्र करके TF-30 पर काम करती है। इस प्रणाली को RAAF F-111C के लिए TF-30 के विकास के लिए उपयोग करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। प्रदर्शन प्रणाली का उपयोग विशेष श्रमिकों को बदलने के लिए भी किया गया था। सिस्टम ने नियमित श्रमिकों को सिस्टम के साथ संवाद करने और गलतियों, गलतफहमी से बचने, या विशेष श्रमिकों में से एक से बात करने की अनुमति दी। 

AOD वाक् पहचान सॉफ़्टवेयर में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का भी उपयोग करता है। एयर ट्रैफिक कंट्रोलर कृत्रिम पायलटों को दिशा-निर्देश दे रहे हैं और एओडी पायलटों को एटीसी को सरल प्रतिक्रियाओं के साथ जवाब देना चाहते हैं। भाषण सॉफ्टवेयर को शामिल करने वाले कार्यक्रमों को प्रशिक्षित किया जाना चाहिए, जिसका अर्थ है कि वे तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करते हैं। इस्तेमाल किया गया कार्यक्रम, वर्बेक्स 7000, अभी भी एक बहुत ही प्रारंभिक कार्यक्रम है जिसमें सुधार के लिए बहुत जगह है। सुधार अत्यावश्यक हैं क्योंकि एटीसी बहुत विशिष्ट संवाद का उपयोग करता है और सॉफ्टवेयर को हर बार सही और त्वरित रूप से संवाद करने में सक्षम होने की आवश्यकता होती है। 

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सपोर्टेड डिज़ाइन ऑफ़ एयरक्राफ्ट, या एआईडीए, का उपयोग विमान के वैचारिक डिजाइन बनाने की प्रक्रिया में डिजाइनरों की मदद करने के लिए किया जाता है। यह कार्यक्रम डिज़ाइनरों को डिज़ाइन पर अधिक और फ़ोकस प्रक्रिया पर कम ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है। सॉफ्टवेयर उपयोगकर्ता को सॉफ्टवेयर टूल्स पर कम ध्यान केंद्रित करने की भी अनुमति देता है। AIDA अपने डेटा की गणना करने के लिए नियम आधारित प्रणालियों का उपयोग करता है। यह AIDA मॉड्यूल की व्यवस्था का एक चित्र है। हालांकि सरल, कार्यक्रम प्रभावी साबित हो रहा है। 

२००३ में, नासा के ड्राइडन फ़्लाइट रिसर्च सेंटर और कई अन्य कंपनियों ने एक ऐसा सॉफ़्टवेयर बनाया, जो एक क्षतिग्रस्त विमान को उड़ान जारी रखने के लिए तब तक सक्षम कर सकता था जब तक कि सुरक्षित लैंडिंग ज़ोन तक नहीं पहुँचा जा सके। सॉफ्टवेयर सभी क्षतिग्रस्त घटकों की क्षतिपूर्ति घटकों पर भरोसा करके क्षतिपूर्ति करता है। सॉफ्टवेयर में उपयोग किया जाने वाला तंत्रिका नेटवर्क प्रभावी साबित हुआ और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए विजय का प्रतीक बना। 

एकीकृत वाहन स्वास्थ्य प्रबंधन प्रणाली, जिसका उपयोग नासा द्वारा भी किया जाता है, एक विमान में विमान पर विभिन्न सेंसर से लिए गए डेटा की प्रक्रिया और व्याख्या होनी चाहिए। सिस्टम को विमान की संरचनात्मक अखंडता को निर्धारित करने में सक्षम होने की आवश्यकता है। वाहन को किसी भी तरह की क्षति होने पर सिस्टम को प्रोटोकॉल लागू करने की आवश्यकता होती है। 

हाईथम बोमर और पीटर बेंटले ने लंदन के यूनिवर्सिटी कॉलेज से एक टीम को एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता आधारित इंटेलिजेंट ऑटोपायलट सिस्टम (आईएएस) विकसित करने के लिए एक ऑटोपायलट प्रणाली को विकसित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो एक उच्च अनुभवी पायलट की तरह व्यवहार करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो आपातकालीन स्थिति जैसे गंभीर से सामना करता है। मौसम, अशांति या सिस्टम विफलता। ऑटोपायलट को शिक्षित करना पर्यवेक्षित मशीन लर्निंग की अवधारणा पर निर्भर करता है "जो युवा ऑटोपायलट को एक मानव प्रशिक्षु के रूप में एक उड़ान स्कूल जाने के लिए मानता है"। ऑटोपायलट ने कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करके सीखने वाले मॉडल बनाने वाले मानव पायलट के कार्यों को रिकॉर्ड किया है । ऑटोपायलट को तब पूरा नियंत्रण दिया जाता है और पायलट द्वारा इसे देखा जाता है क्योंकि यह प्रशिक्षण अभ्यास को अंजाम देता है। 

इंटेलिजेंट ऑटोपायलट सिस्टम अप्रेंटिसशिप लर्निंग और बिहेवियरल क्लोनिंग के सिद्धांतों को जोड़ता है, जिससे ऑटोपायलट उन कार्यों को लागू करने के लिए उपयोग किए जाने वाले हवाई जहाज और उच्च-स्तरीय रणनीति के लिए आवश्यक निम्न-स्तरीय क्रियाओं का अवलोकन करता है। IAS कार्यान्वयन तीन चरणों को नियोजित करता है; पायलट डेटा संग्रह, प्रशिक्षण और स्वायत्त नियंत्रण। बोमर और बेंटले का लक्ष्य आपातकालीन स्थितियों के जवाब में पायलटों की सहायता के लिए एक अधिक स्वायत्त ऑटोपायलट बनाना है। 

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