الذكاء الاصطناعي في الطيران: مدرج نحو مطارات أكثر ذكاءً

تُبقي صناعة الطيران العالم مترابطًا من خلال نقل الأشخاص والبضائع. ومع تقدم التكنولوجيا، يزداد عدد المسافرين. ومن المتوقع أن يصل عدد المسافرين عالميًا هذا العام إلى 9.4 مليارات. وأصبحت مراقبة عمليات المطارات أهم من أي وقت مضى لتجنب التأخيرات المكلفة وضمان ألا يواجه المسافرون تجربة سفر سيئة.

يمكن للذكاء الاصطناعي في المطارات المساعدة على تبسيط العمليات وتعزيز الكفاءة وتحسين تجربة السفر عمومًا. سنستعرض في هذا المقال تطبيقات متنوعة للذكاء الاصطناعي في قطاع الطيران. كما سنتناول مزايا الذكاء الاصطناعي في الطيران والتحديات المصاحبة له.

كيف يُستخدم الذكاء الاصطناعي في الطيران؟#

تُحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي المختلفة، مثل تعلّم الآلة ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) والرؤية الحاسوبية، تحولًا في قطاع الطيران. تستخدم تقنيات تعلّم الآلة الخوارزميات لتحديد الأنماط وإجراء التنبؤات. ويمكنها المساعدة على تحسين جداول الرحلات، وتقليل أوقات تجهيز الطائرات، والتنبؤ بأعطال المعدات قبل وقوعها.

الشكل 1. مجالات تطبيق الذكاء الاصطناعي في قطاع الطيران.

يمكن استخدام معالجة اللغة الطبيعية، التي تمكّن الحواسيب من فهم اللغة البشرية وإنتاجها، في تطبيقات مثل تحليل المشاعر. ومن خلال تحليل ملاحظات المسافرين الواردة في الاستبيانات ووسائل التواصل الاجتماعي ومراجعات العملاء، يمكن لمعالجة اللغة الطبيعية مساعدة شركات الطيران والمطارات على قياس رضا العملاء وتحديد مجالات التحسين.

تتيح الرؤية الحاسوبية للحواسيب تفسير البيانات المرئية واتخاذ القرارات استنادًا إليها. ويمكن استخدامها في أنظمة المراقبة المتقدمة لتعزيز الأمن من خلال تطبيقات مثل التعرّف على الوجوه وتحليل السلوك واكتشاف الأنشطة المشبوهة. وهذه ليست سوى بعض استخدامات الذكاء الاصطناعي في قطاع الطيران. لنستعرض بمزيد من التفصيل أثر هذه التقنيات في القطاع.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الطيران#

لتكوين صورة أوضح عن كيفية إسهام تطبيقات الذكاء الاصطناعي هذه في إعادة تشكيل قطاع الطيران، دعونا نستعرض بعض الأمثلة المفصلة. سنتعرف على الحاجة إلى التطبيق، والحل الذي يمكننا إنشاؤه باستخدام الذكاء الاصطناعي، وآلية عمله.

استخدام الرؤية الحاسوبية لحساب مسافات هبوط الطائرات#

من التطبيقات المثيرة للاهتمام للرؤية الحاسوبية في الطيران حساب مسافات هبوط الطائرات. ورغم أن هذا الاستخدام ليس شائعًا بعد، يمكن أن تكون الرؤية الحاسوبية نظامًا احتياطيًا عند تعطل الأجهزة، وأن تساعد على الهبوط في ظروف ضعف الرؤية. ويمكنها جعل إجراءات الهبوط أكثر أمانًا وموثوقية. وعلى خلاف نظام الهبوط الآلي (ILS) المستخدم تقليديًا، الذي يوجّه الطائرات أثناء الهبوط عبر إشارات الراديو، توفر الرؤية الحاسوبية دعمًا من الأرض.

اكتشاف الأجسام مهمة في مجال الرؤية الحاسوبية تحدد فيها نماذج الذكاء الاصطناعي الأجسام الموجودة في صورة أو مقطع فيديو وتحدد مواقعها. ويُعد اكتشاف الأجسام أساسيًا لتطبيقات متنوعة، من المركبات ذاتية القيادة إلى الأنظمة الأمنية. وفي هذا التطبيق تحديدًا، يمكن استخدام اكتشاف الأجسام لتحديد الطائرة وموضع هبوطها بدقة.

يُعدّ Ultralytics YOLOv8، على سبيل المثال، نموذجًا متقدمًا للرؤية الحاسوبية يدعم اكتشاف الأجسام، ويمكن استخدامه لهذا الغرض. إذ يمكن اكتشاف الطائرة والموضع الذي ينبغي أن تهبط فيه، ثم رسم مربعات إحاطة حول الأجسام. وبعد ذلك، يمكن قياس المسافة بين الجسمين باستخدام مركزي مربعي الإحاطة.

الشكل 2. استخدام Ultralytics YOLOv8 لحساب مسافة هبوط الطائرة.

لدمج هذه التقنية في البنية التحتية القائمة للمطار، يمكن للكاميرات الموضوعة على طول المدرج إرسال بيانات الفيديو إلى نموذج YOLOv8 في الوقت الفعلي. وسيراقب النظام مسار الاقتراب للهبوط باستمرار، موفرًا للمراقبين الجويين والطيارين ملاحظات فورية عن مسافات الهبوط الدقيقة. وسيُسهّل النظام حساب مسافات هبوط الطائرات في الظروف الصعبة.

روبوتات المحادثة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي ترتقي بخدمة عملاء المطارات#

تتمثل إحدى المشكلات الكبيرة في المطارات في الحاجة المستمرة إلى دعم العملاء. فكثيرًا ما يحتاج المسافرون إلى المساعدة في معلومات الرحلات وإجراءات تسجيل الوصول والتنقل داخل المطار. وقد يؤدي ذلك إلى إرهاق الموظفين وإطالة أوقات الانتظار. ويمكن أن تساعد روبوتات المحادثة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، والمبنية باستخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل GPT-4o.

الشكل 3. يستخدم المسافرون روبوتات محادثة مدعومة بالذكاء الاصطناعي للاستفسار عن شؤون شركات الطيران.

تتيح معالجة اللغة الطبيعية (LLMs ونماذج اللغة الكبيرة) لروبوتات المحادثة فهم اللغة البشرية وتوليدها. ويمكنها التفاعل مع المسافرين بطريقة طبيعية وحوارية. وفي المطارات، تستطيع روبوتات المحادثة إدارة مهام متنوعة بكفاءة، لأنها تستند إلى معارف واسعة مستمدة من بيانات التدريب الخاصة بها. ويمكن للمسافرين استخدامها للحصول على معلومات الرحلات في الوقت الفعلي، والإجابة عن أسئلة مرافق المطار، والمساعدة في إجراءات الحجز وتسجيل الوصول، بل وتقديم توصيات بشأن المطاعم والتسوق.

أنظمة مناولة الأمتعة المدعومة بالذكاء الاصطناعي#

يمكن للذكاء الاصطناعي في المطارات جعل نقل الأمتعة المسجلة واستلامها أكثر كفاءة، والحد من احتمال فقدانها. ويمكن للمطارات تبسيط فرز الأمتعة وتتبعها وإدارتها باستخدام تقنيات مثل الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي.

يدعم Ultralytics YOLOv8 تتبّع الأجسام وتقسيم الحالات، ما يجعله خيارًا مناسبًا لهذا التطبيق. ويتيح تتبّع الأجسام متابعة حركة كل قطعة أمتعة منذ تسجيلها وحتى تحميلها على الطائرة. ويساعد الرصد المستمر على منع الأخطاء وضمان وصول كل حقيبة إلى وجهتها.

الشكل 4. مراقبة تحميل الأمتعة باستخدام Ultralytics YOLOv8.

يساعد تقسيم الحالات على تحديد كل قطعة أمتعة وتمييزها على حدة. وهو مفيد لمهام مثل عدّ الأمتعة على سير استلام الأمتعة. وتستطيع أنظمة مناولة الأمتعة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تتبّع عدد الحقائب أثناء وضعها على السير وأثناء استلام المسافرين لها. ويساعد هذا النوع من الرصد شركات الطيران على ضمان عدم ترك أي حقائب دون استلام، وحصول جميع المسافرين على أمتعتهم.

الشكل 5. عدّ الأمتعة على سير الاستلام باستخدام Ultralytics YOLOv8.

يمكن أن يؤدي دمج نماذج الرؤية الحاسوبية مثل YOLOv8 في مناولة الأمتعة إلى تحسين كفاءة هذه العمليات ودقتها بدرجة كبيرة. وتساعد المراقبة وجمع البيانات في الوقت الفعلي على تقليل الأخطاء والحد من فقدان الأمتعة وتحسين رضا المسافرين. ومن خلال أتمتة هذه المهام، يمكن لموظفي المطار التركيز على مهام أهم لتحسين كفاءة المطار إجمالًا.

مراقبة العمليات الأرضية في المطارات#

استكشفنا رصد مناولة الأمتعة باستخدام الرؤية الحاسوبية، لكن ذلك لا يمثل سوى جانب واحد من العمليات الأرضية. ويمكن رصد جوانب كثيرة أخرى من العمليات الأرضية وتتبعها لتحديد مواقع حدوث التأخيرات. ويساعد تحديد التأخيرات وإزالتها على تقليل الخسائر وتحسين الكفاءة العامة.

من التزود بالوقود والصيانة إلى خدمات التموين وسلامة ساحات الطائرات، تستطيع أنظمة الرؤية الحاسوبية استخدام الكاميرات والمستشعرات لمراقبة العمليات الأرضية. وتحلل هذه الأنظمة البيانات المرئية لرصد المشكلات وتبسيط سير العمل وضمان اتباع قواعد السلامة. وبمرور الوقت، يمكن لهذه الرؤى مساعدة المطارات على تحسين عملياتها باستمرار، ما يؤدي إلى عمليات مناولة أرضية أكثر سلاسة وأمانًا وكفاءة.

الشكل 6. مراقبة العمليات الأرضية باستخدام الرؤية الحاسوبية.

مزايا الذكاء الاصطناعي في الطيران#

يُحدث الذكاء الاصطناعي تحولًا في قطاع الطيران عبر جعل العمليات أكثر كفاءة وأمانًا وتحسين تجربة المسافرين. ومن خلال أتمتة المهام المختلفة وتحسينها، يساعد الذكاء الاصطناعي شركات الطيران والمطارات على إدارة أعمالها بسلاسة أكبر وخفض التكاليف. وفيما يلي بعض المزايا الرئيسية الأخرى لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الطيران:

• تحليل البيانات في الوقت الفعلي: بفضل قدرته على تحليل مجموعات البيانات الضخمة بسرعة، يوفر الذكاء الاصطناعي رؤى آنية تتيح اتخاذ قرارات أكثر استنارة.
• تحسين مسارات الرحلات: يساعد الذكاء الاصطناعي على تخطيط مسارات طيران أكثر كفاءة، ما يوفر الوقود ويقلل مدة السفر.
• تبسيط الإجراءات الأمنية: تستطيع أنظمة الأمن المدعومة بالذكاء الاصطناعي اكتشاف التهديدات بسرعة ودقة أكبر لتعزيز الأمن العام للمطار.
• تجربة مخصصة للمسافرين: يمكن للتوصيات الشخصية بشأن الخدمات والمرافق تحسين تجربة السفر الإجمالية للمسافرين.

تحديات تطبيق الذكاء الاصطناعي في المطارات#

قد تظهر عوائق مختلفة عند تطبيق حلول الذكاء الاصطناعي في المطارات. وترتبط بعض التحديات الأكثر شيوعًا بـارتفاع تكاليف البنية التحتية وخصوصية البيانات والآثار الأخلاقية والتكامل مع الأنظمة القديمة. غير أن هذه التحديات تظهر أيضًا في قطاعات أخرى. ويواجه قطاع الطيران تحديات محددة تميّزه عن غيره.

يُعد ضمان موثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي وسلامتها أمرًا أساسيًا في الطيران. إذ يجب أن تستوفي هذه الأنظمة معايير صارمة وأن تخضع لاختبارات مكثفة، لأن أي خلل قد يؤدي إلى عواقب خطيرة. ومن التحديات الأخرى صعوبة تكييف الأنظمة مع بيئات المطارات المختلفة. فالمطارات تعمل في مناخات متنوعة، وبمستويات مختلفة من حركة المسافرين وأنواع متعددة من الطائرات. لذا يجب أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي قادرة على التعامل مع هذه الظروف المتنوعة. كما قد يكون الحصول على موافقة الهيئات التنظيمية والجهات المعنية في القطاع أمرًا صعبًا. ويجب أن تلتزم أنظمة الذكاء الاصطناعي بلوائح سلامة صارمة، ما قد يبطئ تطوير حلول الذكاء الاصطناعي ونشرها. ويتطلب إقناع شركات الطيران ومشغلي المطارات والمسافرين بموثوقية الذكاء الاصطناعي وفوائده جهدًا كبيرًا وأدلة تثبت فعاليته في تحسين السلامة والكفاءة.

مستقبل الذكاء الاصطناعي في الطيران#

مع استمرار تحسن تقنيات الذكاء الاصطناعي، يمكننا توقع كفاءة وسلامة وتجارب أفضل للمسافرين. فعلى سبيل المثال، يستخدم مطار شانغي في سنغافورة أنظمة هجرة مدعومة بالذكاء الاصطناعي تتيح للمسافرين إتمام إجراءات الهجرة في أقل من دقيقة. كما يجري العمل على تطوير طائرات ذاتية التشغيل، ويؤدي الذكاء الاصطناعي دورًا رئيسيًا في الملاحة واتخاذ القرارات. ولن يؤدي دمج الذكاء الاصطناعي في مختلف جوانب الطيران إلى تحسين العمليات الحالية فحسب، بل سيقود أيضًا إلى حلول جديدة ومبتكرة لم تخطر ببالنا بعد.

هل ترغب في معرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي؟ استكشف مستودعنا على GitHub للتعرف على مشاريعنا المبتكرة، وانضم إلى مجتمعنا المتنامي. ومن الرعاية الصحية إلى الزراعة، اكتشف كيف نطبق الذكاء الاصطناعي للرؤية في مختلف القطاعات.