الذكاء الاصطناعي في مجال الطيران: طريق إلى مطارات أكثر ذكاءً

تحافظ صناعة الطيران على اتصال العالم من خلال نقل الأشخاص والبضائع. مع تقدم التكنولوجيا، يتزايد عدد المسافرين. من المتوقع أن يصل حجم حركة الركاب العالمية هذا العام إلى 9.4 مليار. أصبحت مراقبة عمليات المطارات أكثر أهمية من أي وقت مضى لتجنب التأخيرات المكلفة ومنع الركاب من التعرض لتجربة سفر سيئة. 

يمكن للذكاء الاصطناعي (AI) في المطارات أن يساعد في تبسيط العمليات وتعزيز الكفاءة وتحسين تجربة السفر بشكل عام. في هذه المقالة، سوف نستكشف التطبيقات المختلفة للذكاء الاصطناعي في صناعة الطيران. سنلقي نظرة أيضًا على مزايا الذكاء الاصطناعي في مجال الطيران والتحديات التي تصاحب ذلك. هيا بنا نبدأ!

كيف يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في مجال الطيران؟

تعمل تقنيات الذكاء الاصطناعي المختلفة مثل تعلم الآلة ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) والرؤية الحاسوبية على تغيير صناعة الطيران. يستخدم تعلم الآلة الخوارزميات لتحديد الأنماط وإجراء التنبؤات. يمكن أن يساعد في تحسين جداول الرحلات الجوية، وتحسين أوقات تجهيز الطائرات، والتنبؤ بأعطال المعدات قبل حدوثها.

‍

يمكن استخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، التي تتيح لأجهزة الكمبيوتر فهم اللغة البشرية وإنتاجها، في تطبيقات مثل تحليل المشاعر. من خلال تحليل تعليقات الركاب من الاستطلاعات ووسائل التواصل الاجتماعي ومراجعات العملاء، يمكن لـ NLP مساعدة شركات الطيران والمطارات على قياس رضا العملاء وتحديد مجالات التحسين.

تمكّن الرؤية الحاسوبية أجهزة الكمبيوتر من تفسير البيانات المرئية واتخاذ القرارات بناءً عليها. يمكن استخدامه في أنظمة المراقبة المتقدمة لتعزيز الأمن من خلال تطبيقات مثل التعرف على الوجوه وتحليل السلوك واكتشاف الأنشطة المشبوهة. هذه مجرد أمثلة قليلة لاستخدامات الذكاء الاصطناعي في مجال الطيران. هناك العديد من التطبيقات الأخرى التي تغير صناعة الطيران. دعنا نتعمق في كيفية تأثير هذه التقنيات على هذا المجال.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال الطيران

للحصول على صورة أوضح لكيفية إعادة تشكيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي هذه لقطاع الطيران، دعنا نلقي نظرة على بعض الأمثلة التفصيلية. سنفهم الحاجة إلى التطبيق والحل الذي يمكننا إنشاؤه باستخدام الذكاء الاصطناعي وكيف يعمل.

استخدام الرؤية الحاسوبية لحساب مسافات هبوط الطائرات

أحد التطبيقات المثيرة للاهتمام للرؤية الحاسوبية في مجال الطيران هو حساب مسافات هبوط الطائرات. على الرغم من أنه غير مستخدم على نطاق واسع حتى الآن، إلا أن الرؤية الحاسوبية يمكن أن تكون بمثابة نسخة احتياطية في حالة فشل الأدوات وتساعد في الهبوط في حالات الرؤية المنخفضة. يمكن أن تجعل إجراءات الهبوط أكثر أمانًا وموثوقية. على عكس نظام الهبوط الآلي (ILS) المستخدم تقليديًا، والذي يوفر التوجيه للطائرات أثناء الهبوط باستخدام إشارات الراديو، توفر الرؤية الحاسوبية الدعم من الأرض.

اكتشاف الكائنات هو مهمة رؤية حاسوبية تحدد فيها نماذج الذكاء الاصطناعي الكائنات وتحدد مواقعها داخل صورة أو مقطع فيديو. إنه ضروري لمختلف التطبيقات، من المركبات ذاتية القيادة إلى الأنظمة الأمنية. في هذا التطبيق بالذات، يمكن استخدام اكتشاف الكائنات لتحديد الطائرة ومكان هبوطها بدقة.

على سبيل المثال، Ultralytics YOLOv8 هو نموذج رؤية حاسوبية متقدم يدعم اكتشاف الكائنات، والذي يمكن استخدامه لهذا الغرض. يمكن اكتشاف الطائرة والمكان الذي يجب أن تهبط فيه، ويمكن رسم مربعات إحاطة حول الكائنات. بعد ذلك، يمكنك قياس الفجوة بين الكائنين باستخدام مركز مربعات الإحاطة.

‍

لدمج هذا في البنية التحتية الحالية للمطار، يمكن للكاميرات الموجودة على طول المدرج أن تغذي بيانات الفيديو إلى نموذج YOLOv8 في الوقت الفعلي. سيراقب النظام باستمرار مسار الهبوط، مما يوفر ملاحظات فورية لمراقبي الحركة الجوية والطيارين حول مسافات الهبوط الدقيقة. سيسهل النظام حساب مسافات هبوط الطائرة في الظروف الصعبة.

روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تجعل خدمة العملاء في المطار أكثر ذكاءً

تتمثل إحدى المشكلات الرئيسية في المطارات في الحاجة المستمرة لدعم العملاء. غالبًا ما يحتاج الركاب إلى مساعدة في معلومات الرحلة وعمليات تسجيل الوصول والتنقل في المطار. يمكن أن يؤدي هذا في النهاية إلى إرهاق الموظفين وإطالة أوقات الانتظار. يمكن أن تكون روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي والمبنية باستخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل GPT-4o حلاً رائعًا.

‍

تتيح معالجة اللغة الطبيعية (NLP) و نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لروبوتات الدردشة فهم اللغة البشرية وإنتاجها. يمكنهم التفاعل مع الركاب بطريقة طبيعية ومحادثة. في المطارات، يمكن لروبوتات الدردشة هذه إدارة المهام المختلفة بكفاءة لأنها مزودة بمعرفة واسعة من بيانات التدريب الخاصة بهم. يمكن للمسافرين استخدام روبوتات الدردشة للحصول على معلومات الرحلة في الوقت الفعلي، والإجابة على الأسئلة المتعلقة بمرافق المطار، والمساعدة في عمليات الحجز وتسجيل الوصول، وحتى تقديم توصيات لتناول الطعام والتسوق.

أنظمة مناولة الأمتعة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي

يمكن للذكاء الاصطناعي في المطارات أن يجعل عملية نقل واستلام الأمتعة المسجلة أكثر كفاءة ويقلل من احتمالية فقدانها. يمكن للمطارات تبسيط فرز الأمتعة وتتبعها وإدارتها باستخدام التقنيات المتطورة مثل الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي. 

يدعم Ultralytics YOLOv8 تتبع الأجسام و تقسيم الحالات، مما يجعله خيارًا جيدًا لهذا التطبيق. يتيح لنا تتبع الأجسام متابعة حركة كل قطعة أمتعة من لحظة تسجيلها وحتى تحميلها على الطائرة. تساعد المراقبة المستمرة على منع الأخطاء وتضمن وصول كل حقيبة إلى وجهتها.

‍

‍

‍

يساعد تقسيم الحالات في تحديد وتمييز كل قطعة أمتعة على حدة. وهو مفيد لمهام مثل عد الأمتعة على سير الاستلام. يمكن لأنظمة معالجة الأمتعة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تتبع عدد الحقائب أثناء وضعها على السير وأثناء استلام الركاب لها. باستخدام هذا النوع من المراقبة، يمكن لشركات الطيران ضمان عدم ترك أي حقائب دون مطالبة وأن جميع الركاب يستلمون أمتعتهم.

‍

يمكن لدمج نماذج الرؤية الحاسوبية مثل YOLOv8 في معالجة الأمتعة أن يجعل هذه العمليات أكثر كفاءة ودقة. تساعد المراقبة في الوقت الفعلي وجمع البيانات على تقليل الأخطاء وتقليل الأمتعة المفقودة وتحسين رضا الركاب. من خلال أتمتة هذه المهام، يمكن لموظفي المطار التركيز على مهام أكثر أهمية لتحسين الكفاءة الكلية للمطار.

مراقبة العمليات الأرضية في المطار

لقد استكشفنا مراقبة معالجة الأمتعة باستخدام الرؤية الحاسوبية، ولكن هذا مجرد جانب واحد من العمليات الأرضية. يمكن مراقبة وتتبع عدد لا يحصى من الرؤى الأخرى حول العمليات الأرضية لتحديد مكان حدوث التأخيرات. يمكن أن يؤدي تحديد التأخيرات والقضاء عليها إلى تقليل الخسائر وتحسين الكفاءة الكلية. 

من التزود بالوقود والصيانة إلى خدمات تقديم الطعام وسلامة المنحدرات، يمكن لأنظمة الرؤية الحاسوبية استخدام الكاميرات وأجهزة الاستشعار لمراقبة العمليات الأرضية. تحلل هذه الأنظمة البيانات المرئية لتحديد أي مشاكل وتبسيط سير العمل والتأكد من اتباع قواعد السلامة. بمرور الوقت، يمكن أن تساعد هذه الرؤى المطارات على تحسين عملياتها باستمرار، مما يؤدي إلى عمليات مناولة أرضية أكثر سلاسة وأمانًا وتحسينًا.

مزايا الذكاء الاصطناعي في مجال الطيران

يغير الذكاء الاصطناعي صناعة الطيران من خلال جعل العمليات أكثر كفاءة وأمانًا وأفضل للركاب. من خلال أتمتة وتحسين المهام المختلفة، يساعد الذكاء الاصطناعي شركات الطيران والمطارات على العمل بسلاسة أكبر وتقليل التكاليف. فيما يلي بعض المزايا الرئيسية الأخرى لاستخدام الذكاء الاصطناعي في مجال الطيران:

• تحليل البيانات في الوقت الفعلي: بفضل القدرة على تحليل مجموعات البيانات الضخمة بسرعة، يقدم الذكاء الاصطناعي رؤى في الوقت الفعلي لاتخاذ قرارات أكثر استنارة.
  ‍
• مسارات الطيران المحسنة: يساعد الذكاء الاصطناعي في تخطيط مسارات طيران أكثر كفاءة، مما يوفر الوقود ويقلل من وقت السفر.
  ‍
• الأمن المبسّط: يمكن لأنظمة الأمن المدعومة بالذكاء الاصطناعي اكتشاف التهديدات بشكل أسرع وأكثر دقة لتعزيز أمن المطار بشكل عام.
  ‍
• تجربة الركاب المخصصة: يمكن للتوصيات الشخصية للخدمات ووسائل الراحة تحسين تجربة السفر الشاملة للركاب.

تحديات تطبيق الذكاء الاصطناعي في المطارات

قد تحدث عوائق مختلفة أثناء تطبيق تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المطارات. بعض التحديات الأكثر شيوعًا تتعلق بالتكاليف العالية للبنية التحتية، وخصوصية البيانات، والآثار الأخلاقية، والتكامل مع الأنظمة القديمة. ومع ذلك، تظهر هذه التحديات أيضًا في الصناعات الأخرى. في مجال الطيران، هناك تحديات محددة خاصة بالقطاع.

يعد التأكد من أن أنظمة الذكاء الاصطناعي موثوقة وآمنة أمرًا أساسيًا في مجال الطيران. يجب أن تفي أنظمة الذكاء الاصطناعي بمعايير صارمة وتخضع للكثير من الاختبارات لأن أي خلل قد يؤدي إلى عواقب وخيمة. التحدي الآخر هو أن التكيف مع بيئات المطارات المختلفة قد يكون صعبًا. تعمل المطارات في جميع أنواع المناخات، بمستويات مختلفة من حركة مرور الركاب وأنواع الطائرات. تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى التعامل مع هذه الظروف المتنوعة. أيضًا، قد يكون الحصول على موافقة من الهيئات التنظيمية وأصحاب المصلحة في الصناعة أمرًا صعبًا. يجب أن تتبع أنظمة الذكاء الاصطناعي لوائح السلامة الصارمة، وهذا يمكن أن يبطئ عملية تطوير ونشر حلول الذكاء الاصطناعي. إن إقناع شركات الطيران ومشغلي المطارات والركاب بأن الذكاء الاصطناعي موثوق به ومفيد يتطلب الكثير من الجهد وإثبات أنه يعمل حقًا على تحسين السلامة والكفاءة.

مستقبل الذكاء الاصطناعي في مجال الطيران

مع استمرار تحسن تقنيات الذكاء الاصطناعي، يمكننا أن نتوقع كفاءة وسلامة وتجارب أفضل للركاب. على سبيل المثال، يستخدم مطار شانغي في سنغافورة أنظمة هجرة مدعومة بالذكاء الاصطناعي تتيح للركاب إتمام إجراءات الهجرة في أقل من دقيقة. هناك أيضًا عمل يتم إجراؤه على الطائرات ذاتية القيادة ويلعب الذكاء الاصطناعي دورًا كبيرًا في الملاحة واتخاذ القرارات. إن دمج الذكاء الاصطناعي عبر أجزاء مختلفة من مجال الطيران لن يحسن العمليات الحالية فحسب، بل سيؤدي أيضًا إلى حلول جديدة ومبتكرة لم نفكر بها حتى الآن.

هل أنت مهتم بمعرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي؟ استكشف مستودع GitHub الخاص بنا لرؤية مشاريعنا المبتكرة وانضم إلى مجتمعنا المتنامي. من تطوير الرعاية الصحية إلى تحويل الزراعة، نحن ندفع حدود الذكاء الاصطناعي! 🌟🚀