الذكاء الاصطناعي في الطيران: مدرج نحو مطارات أكثر ذكاءً

تبقي صناعة الطيران العالم متصلاً من خلال نقل الأشخاص والبضائع. ومع تقدم التكنولوجيا، يسافر عدد متزايد من الناس. ومن المتوقع أن يصل إجمالي عدد المسافرين في العالم هذا العام إلى 9.4 billion. أصبح مراقبو مطارات العمليات أكثر أهمية من أي وقت مضى لتجنب التأخيرات المكلفة ومنع المسافرين من مررور بتجربة سفر سيئة.

يمكن للذكاء الاصطناعي (AI) في المطارات المساعدة في تبسيط العمليات، وتعزيز الكفاءة، وتحسين تجربة السفر الإجمالية. في هذه المقالة، سنستكشف تطبيقات متنوعة للذكاء الاصطناعي في صناعة الطيران. كما سنلقي نظرة على مزايا الذكاء الاصطناعي في الطيران والتحديات التي تصاحبه. لنبدأ!

كيف يُستخدم الذكاء الاصطناعي في الطيران؟#

تقنيات الذكاء الاصطناعي المختلفة مثل التعلم الآلي، معالجة اللغات الطبيعية (NLP)، ورؤية الكمبيوتر تُحدث تحولاً في صناعة الطيران. يستخدم التعلم الآلي خوارزميات لتحديد الأنماط وعمل التنبؤات. يمكن أن يساعد في تحسين جداول الرحلات الجوية، وتحسين أوقات استجابة الطائرات، والتنبؤ بأعطال المعدات قبل حدوثها.

الشكل 1. المجالات التي يمكن فيها تطبيق الذكاء الاصطناعي في صناعة الطيران.

يمكن استخدام NLP، الذي يسمح لأجهزة الكمبيوتر بفهم اللغة البشرية وتوليدها، في تطبيقات مثل تحليل المشاعر. ومن خلال تحليل آراء المسافرين من الاستطلاعات ووسائل التواصل الاجتماعي ومراجعات العملاء، يمكن لـ NLP مساعدة شركات الطيران والمطارات في قياس مدى رضا العملاء وتحديد مجالات التحسين.

تجعل الرؤية الحاسوبية من الممكن لأجهزة الكمبيوتر تفسير البيانات المرئية واتخاذ قرارات بناءً عليها. يمكن استخدامها في أنظمة المراقبة المتقدمة لتعزيز الأمن من خلال تطبيقات مثل التعرف على الوجوه، وتحليل السلوك، واكتشاف الأنشطة المشبوهة. هذه مجرد بضعة استخدامات للذكاء الاصطناعي داخل 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 الطيران#

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

استخدام الرؤية الحاسوبية لحساب مسافات هبوط الطائرات#

من التطبيقات المثيرة للاهتمام للرؤية الحاسوبية في الطيران هو حساب مسافات هبوط الطائرات. على الرغم من أنه لم يُستخدم بشكل شائع بعد، إلا أن الرؤية الحاسوبية يمكن أن تكون بمثابة نظام احتياطي في حال تعطل الأدوات، والمساعدة في الهبوط في ظروف الرؤية المنخفضة. يمكن أن يجعل إجراءات الهبوط أكثر أماناً وموثوقية. وعلى عكس نظام هبوط الآلات (ILS) المستخدم تقليدياً، والذي يوفر توجيهاً للطائرات أثناء الهبوط باستخدام الإشارات الراديوية، توفر الرؤية الحاسوبية دعماً من الأرض.

Object detection هي مهمة رؤية حاسوبية تحدد فيها نماذج الذكاء الاصطناعي وتحدد موقع الكائنات داخل صورة أو فيديو. وهي ضرورية لمختلف التطبيقات، من autonomous vehicles إلى أنظمة الأمان. في هذا التطبيق الخاص، يمكن استخدام اكتشاف الكائنات لتحديد الطائرة وموقع هبوطها بدقة.

على سبيل المثال، Ultralytics YOLOv8 هو نموذج رؤية حاسوبية متطور يدعم اكتشاف الكائنات، والذي يمكنใชه لهذا الغرض. يمكن اكتشاف الطائرة ومكان هبوطها، ويمكن رسم مربعات محيطية حول الكائنات. بعد ذلك، يمكنك قياس الفجوة بين الكائنين باستخدام مركز المربعات المحيطية.

Fig 2. استخدام Ultralytics YOLOv8 لحساب مسافة هبوط الطائرة.

لدمج هذا في البنية التحتية الحالية للمطار، يمكن للكاميرات الموضوعة على طول المدرج تغذية نموذج YOLOv8 ببيانات الفيديو في الوقت الفعلي. سيقوم النظام بمراقبة نهج الهبوط باستمرار، مما يوفر ملاحظات فورية لمراقبكي الحركة الجوية والطيارين حول مسافات الهبوط الدقيقة. سيجعل النظام من الأسهل calculate airplane landing distances في الظروف الصعبة.

روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تجعل خدمة عملاء المطارات أكثر ذكاءً#

إحدى المشاكل الرئيسية في المطارات هي الحاجة المستمرة لدعم العملاء. غالباً ما يحتاج الركاب إلى مساعدة بشأن معلومات الرحلات، وعمليات تسجيل الوصول، والتنقل في المطار. قد يؤدي هذا في النهاية إلى إرهاق الموظفين وخلق أزمنة انتظار أطول. يمكن أن تكون روبوتات المحادثة المعززة بالذكاء الاصطناعي والمبنية باستخدام معالجة اللغات الطبيعية ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل GPT-4o حلاً رائعاً.

Fig 3. الركاب يستخدمون روبوتات المحادثة الذكية لطرح استفسارات متعلقة بشركات الطيران.

تتيح معالجة اللغات الطبيعية و LLMs لروبوتات المحادثة فهم وتوليد اللغة البشرية. يمكنهم التفاعل مع الركاب بطريقة طبيعية وتعاريفية. في المطارات، يمكن لروبوتات المحادثة هذه إدارة مهام مختلفة بكفاءة نظراً لتزويدها بمعرفة واسعة من بيانات التدريب الخاصة بها. يمكن للركاب استخدام روبوتات المحادثة للحصول على معلومات الرحلات في الوقت الفعلي، والإجابة عن الأسئلة المتعلقة بمرافق المطار، والمساعدة في عمليات الحجز وتسجيل الوصول، وحتى تقديم توصيات لتناول الطعام والتسوق.

أنظمة مناولة الأمتعة المدعومة بالذكاء الاصطناعي#

يمكن للذكاء الاصطناعي في المطارات جعل عملية نقل وتجميع أمتعة تسجيل الوصول أكثر كفاءة وتقليل احتمالية فقدان الأمتعة. يمكن للمطارات تبسيط فرز الأمتعة وتتبعها وإدارتها باستخدام تقنيات متطورة مثل الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي.

Ultralytics YOLOv8 يدعم object tracking و instance segmentation، مما يجعله خياراً جيداً لهذا التطبيق. تتيح لنا تتبع الكائنات متابعة حركة كل قطعة أمتعة منذ لحظة تسجيل الوصول وحتى تحميلها على الطائرة. تساعد المراقبة المستمرة في منع الأخطاء وتضمن وصول كل حقيبة إلى وجهتها.

Fig 4. مراقبة تحميل الأمتعة باستخدام Ultralytics YOLOv8.

تساعد تجزئة المثيلات في تحديد وتمييز كل قطعة أمتعة على حدة. وهي مفيدة لمهام مثل عد الأمتعة على سير تجميع الأمتعة. يمكن لأنظمة مناولة الأمتعة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تتبع عدد الحقائب أثناء وضعها على السير وأثناء قيام المسافرين بجمعها. بفضل هذا النوع من المراقبة، يمكن لشركات الطيران ضمان عدم ترك أي حقائب دون مطالبة وأن جميع المسافرين يتسلمون أمتعتهم.

Fig 5. حساب الأمتعة على سير الاستلام باستخدام Ultralytics YOLOv8.

يمكن أن يؤدي دمج نماذج رؤية الكمبيوتر مثل YOLOv8 في مناولة الأمتعة إلى جعل هذه العمليات أكثر كفاءة ودقة. تساعد المراقبة في الوقت الفعلي وجمع البيانات في تقليل الأخطاء، وتقليل فقدان الأمتعة، وتحسين رضا الركاب. من خلال أتمتة هذه المهام، يمكن لموظفي المطار التركيز على مهام أكثر أهمية لتحسين الكفاءة العامة للمطار.

مراقبة العمليات الأرضية في المطار#

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

من إعادة التزود بالوقود والصيانة إلى خدمات التموين وسلامة الرصيف، يمكن لأنظمة الرؤية الحاسوبية استخدام الكاميرات وأجهزة الاستشعار لمراقبة العمليات الأرضية. تقوم هذه الأنظمة بتحليل البيانات المرئية لاكتشاف أي مشكلات، وتبسيط سير العمل، والتأكد من اتباع قواعد السلامة. وبمرور الوقت، يمكن لهذه الرؤى أن تساعد المطارات على تحسين عملياتها باستمرار، مما يؤدي إلى عمليات مناولة أرضية أكثر سلاسة وأماناً وتحسيناً.

الشكل 6. مراقبة العمليات الأرضية باستخدام الرؤية الحاسوبية.

مزايا الذكاء الاصطناعي في الطيران#

يُحدث الذكاء الاصطناعي تغييراً في صناعة الطيران من خلال جعل العمليات أكثر كفاءة وأماناً وأفضل للمسافرين. من خلال أتمتة وتحسين المهام المختلفة، يساعد الذكاء الاصطناعي شركات الطيران والمطارات على العمل بشكل أكثر سلاسة ويقلل التكاليف. إليك بعض المزايا الرئيسية الأخرى لاستخدام الذكاء الاصطناعي في الطيران:

• تحليل البيانات في الوقت الفعلي: مع القدرة على تحليل مجموعات البيانات الضخمة بسرعة، يقدم الذكاء الاصطناعي رؤى في الوقت الفعلي لاتخاذ قرارات أكثر استنارة.
• مسارات طيران محسنة: يساعد الذكاء الاصطناعي في التخطيط لمسارات طيران أكثر كفاءة، مما يوفر الوقود ويقلل من وقت السفر.
• أمن مبسط: يمكن لأنظمة الأمن المدعومة بالذكاء الاصطناعي اكتشاف التهديدات بشكل أسرع وأكثر دقة لتعزيز أمن المطارات بشكل عام.
• تجربة مسافر مخصصة: يمكن للتوصيات المخصصة للخدمات والمرافق تحسين تجربة السفر الشاملة للمسافرين.

تحديات تنفيذ الذكاء الاصطناعي في المطارات#

قد تحدث عوائق مختلفة أثناء تطبيق تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المطارات. بعض التحديات الأكثر شهرة تتعلق بـ high infrastructure costs، وخصوصية البيانات، والآثار الأخلاقية، والاندماج مع الأنظمة القديمة. ومع ذلك، تظهر هذه التحديات أيضاً في صناعات أخرى. في قطاع الطيران، توجد تحديات محددة فريدة من نوعها.

إن التأكد من أن أنظمة الذكاء الاصطناعي موثوقة وآمنة أمر أساسي في الطيران. يجب أن يلبي الذكاء الاصطناعي معايير صارمة وأن يخضع للكثير من الاختبارات لأن أي خلل قد يؤدي إلى عواقب وخيمة. تحدٍ آخر هو أن التكيف مع بيئات المطارات المختلفة قد يكون صعباً. تعمل المطارات في جميع أنواع المناخات، مع مستويات مختلفة من حركة المسافرين وأنواع الطائرات. تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى التعامل مع هذه الظروف المتنوعة. أيضاً، الحصول على موافقة من الهيئات التنظيمية وأصحاب المصلحة في الصناعة قد يكون صعباً. يجب أن تتبع أنظمة الذكاء الاصطناعي لوائح سلامة صارمة، وهذا يمكن أن يبطئ عملية تطوير ونشر حلول الذكاء الاصطناعي. يتطلب إقناع شركات الطيران ومشغلي المطارات والمسافرين بأن الذكاء الاصطناعي موثوق ومفيد الكثير من الجهد والإثبات بأنه يعمل حقاً على تحسين السلامة والكفاءة.

مستقبل الذكاء الاصطناعي في الطيران#

مع استمرار تحسن تقنيات الذكاء الاصطناعي، يمكننا توقع كفاءة وسلامة وتجارب مسافرين أفضل. على سبيل المثال، يستخدم مطار تشانغي في سنغافورة أنظمة هجرة مدعومة بالذكاء الاصطناعي تتيح للمسافرين إنهاء إجراءات الهجرة في أقل من دقيقة. هناك أيضاً عمل جارٍ على الطائرات ذاتية القيادة ويلعب الذكاء الاصطناعي دوراً ضخماً في الملاحة واتخاذ القرار. إن دمج الذكاء الاصطناعي عبر أجزاء مختلفة من الطيران لن يحسن العمليات الحالية فحسب، بل سيؤدي أيضاً إلى حلول جديدة ومبتكرة لم نفكر فيها بعد.

هل مهتم بمعرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي؟ استكشف GitHub repository الخاص بنا لرؤية مشاريعنا المبتكرة والانضمام إلى community المتنامية لدينا. من النهوض بالرعاية الصحية healthcare إلى إحداث تحول في الزراعة agriculture، نحن ندفع حدود الذكاء الاصطناعي! 🌟🚀