الذكاء الاصطناعي في الطيران: مدرج نحو مطارات أكثر ذكاءً

تحافظ صناعة الطيران على ترابط العالم من خلال نقل الأشخاص والبضائع. ومع تقدم التكنولوجيا، يتزايد عدد المسافرين. ومن المتوقع أن تصل حركة المسافرين العالمية هذا العام إلى 9.4 مليار. وأصبح رصد عمليات المطارات أكثر أهمية من أي وقت مضى لتجنب التأخيرات المكلفة والحيلولة دون تجربة سفر سيئة للمسافرين.

يمكن للذكاء الاصطناعي (AI) في المطارات أن يساعد على تبسيط العمليات، وتعزيز الكفاءة، وتحسين تجربة السفر العامة. في هذه المقالة، سنستكشف تطبيقات مختلفة للذكاء الاصطناعي في قطاع الطيران. كما سنلقي نظرة على مزايا الذكاء الاصطناعي في مجال الطيران والتحديات المرتبطة به. لنبدأ!

كيف يُستخدم الذكاء الاصطناعي في مجال الطيران؟#

تعمل تقنيات الذكاء الاصطناعي المختلفة، مثل تعلّم الآلة، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، ورؤية الحاسوب، على تحويل صناعة الطيران. تستخدم خوارزميات تعلّم الآلة لتحديد الأنماط وإجراء التنبؤات. ويمكنها المساعدة في تحسين جداول الرحلات، وتقليل أوقات تجهيز الطائرات، والتنبؤ بأعطال المعدات قبل حدوثها.

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

تتيح معالجة اللغة الطبيعية (NLP) للحواسيب فهم اللغة البشرية وتوليدها، ويمكن استخدامها في تطبيقات مثل تحليل المشاعر. ومن خلال تحليل ملاحظات المسافرين الواردة من الاستبيانات ووسائل التواصل الاجتماعي ومراجعات العملاء، يمكن لـ NLP مساعدة شركات الطيران والمطارات على قياس رضا العملاء وتحديد المجالات التي تحتاج إلى تحسين.

تجعل رؤية الحاسوب من الممكن للحواسيب تفسير البيانات المرئية واتخاذ القرارات بناءً عليها. 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 مجال الطيران. فهناك تطبيقات أخرى كثيرة تُحدث تغييرًا في صناعة الطيران. لنستكشف كيف تؤثر هذه التقنيات في هذا المجال.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال الطيران#

للحصول على صورة أوضح عن كيفية إعادة تشكيل هذه التطبيقات للذكاء الاصطناعي لمجال الطيران، دعونا نلقي نظرة على بعض الأمثلة التفصيلية. سنتعرف على الحاجة إلى التطبيق، والحل الذي يمكننا إنشاؤه باستخدام الذكاء الاصطناعي، وكيفية عمله.

استخدام رؤية الحاسوب لحساب مسافات هبوط الطائرات#

من التطبيقات المثيرة للاهتمام لرؤية الحاسوب في مجال الطيران حساب مسافات هبوط الطائرات. وعلى الرغم من أن استخدامها لهذا الغرض ليس شائعًا بعد، يمكن لرؤية الحاسوب أن تعمل كوسيلة احتياطية عند تعطل الأجهزة، وأن تساعد على الهبوط في حالات انخفاض مستوى الرؤية. ويمكنها جعل إجراءات الهبوط أكثر أمانًا وموثوقية. وعلى خلاف نظام الهبوط بالأجهزة (ILS) المستخدم تقليديًا، والذي يوفر إرشادات للطائرات أثناء الهبوط باستخدام إشارات لاسلكية، تقدم رؤية الحاسوب دعمًا من الأرض.

يُعد اكتشاف الأجسام مهمة في رؤية الحاسوب تحدد فيها نماذج الذكاء الاصطناعي الأجسام داخل صورة أو مقطع فيديو وتحدد مواقعها. وهو أمر أساسي لتطبيقات متنوعة، بدءًا من المركبات ذاتية القيادة ووصولًا إلى الأنظمة الأمنية. وفي هذا التطبيق تحديدًا، يمكن استخدام اكتشاف الأجسام للتعرف بدقة على الطائرة وموضع هبوطها.

فعلى سبيل المثال، يُعد Ultralytics YOLOv8 نموذجًا متقدمًا لرؤية الحاسوب يدعم اكتشاف الأجسام، ويمكن استخدامه لهذا الغرض. ويمكن اكتشاف الطائرة وموضع هبوطها، ورسم مربعات إحاطة حول الأجسام. بعد ذلك، يمكنك قياس المسافة بين الجسمين باستخدام مركزي مربعي الإحاطة.

الشكل 2. استخدام Ultralytics YOLOv8 لحساب مسافة هبوط الطائرة.

لدمج ذلك في البنية التحتية الحالية للمطار، يمكن للكاميرات الموضوعة على امتداد المدرج إرسال بيانات الفيديو إلى نموذج YOLOv8 في الوقت الفعلي. وسيراقب النظام اقتراب الطائرة من الهبوط باستمرار، مقدمًا ملاحظات فورية إلى مراقبي الحركة الجوية والطيارين حول مسافات الهبوط الدقيقة. وسيجعل النظام حساب مسافات هبوط الطائرات في الظروف الصعبة أسهل.

روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تجعل خدمة العملاء في المطارات أكثر ذكاءً#

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

الشكل 3. يستخدم المسافرون روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي لطرح استفسارات متعلقة بشركات الطيران.

تتيح معالجة اللغة الطبيعية ونماذج اللغة الكبيرة لروبوتات الدردشة فهم اللغة البشرية وتوليدها. ويمكنها التفاعل مع المسافرين بطريقة طبيعية وحوارية. وفي المطارات، تستطيع روبوتات الدردشة هذه إدارة مهام متنوعة بكفاءة لأنها مزودة بمعرفة واسعة مستمدة من بيانات تدريبها. ويمكن للمسافرين استخدام روبوتات الدردشة للحصول على معلومات الرحلات في الوقت الفعلي، والإجابة عن الأسئلة المتعلقة بمرافق 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 عملية نقل الأمتعة المسجلة واستلامها أكثر كفاءة وتقليل احتمالية فقدان الأمتعة. ويمكن للمطارات تبسيط عمليات فرز الأمتعة وتتبعها وإدارتها باستخدام تقنيات متطورة مثل رؤية الحاسوب وتعلّم الآلة.

يدعم Ultralytics YOLOv8 تتبع الأجسام وتجزئة المثيلات، ما يجعله خيارًا مناسبًا لهذا التطبيق. يتيح تتبع الأجسام متابعة حركة كل قطعة من الأمتعة منذ لحظة تسجيلها وحتى تحميلها على الطائرة. وتساعد المراقبة المستمرة على منع الأخطاء وضمان وصول كل حقيبة إلى وجهتها.

الشكل 4. مراقبة تحميل الأمتعة باستخدام Ultralytics YOLOv8.

تساعد تجزئة المثيلات على تحديد كل قطعة من الأمتعة وتمييزها على حدة. وهي مفيدة لمهام مثل عدّ الأمتعة على سير استلام الأمتعة. ويمكن لأنظمة مناولة الأمتعة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تتبع عدد الحقائب أثناء وضعها على السير وأثناء استلام المسافرين لها. ومن خلال هذا النوع من المراقبة، تستطيع شركات الطيران ضمان عدم ترك أي حقائب دون استلام، وضمان حصول جميع المسافرين على أمتعتهم.

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

يمكن أن يؤدي دمج نماذج رؤية الحاسوب مثل YOLOv8 في مناولة الأمتعة إلى جعل هذه العمليات أكثر كفاءة ودقة بكثير. وتساعد المراقبة وجمع البيانات في الوقت الفعلي على تقليل الأخطاء والحد من فقدان الأمتعة وتحسين رضا المسافرين. ومن خلال أتمتة هذه المهام، يستطيع موظفو المطار التركيز على مهام أكثر أهمية لتحسين الكفاءة العامة للمطار.

مراقبة العمليات الأرضية في المطارات#

استكشفنا مراقبة مناولة الأمتعة باستخدام رؤية الحاسوب، لكن هذا ليس سوى جانب واحد من العمليات الأرضية. إذ يمكن مراقبة عدد لا يحصى من الرؤى الأخرى المتعلقة بالعمليات الأرضية وتتبعها لتحديد مواضع حدوث التأخيرات. ويمكن أن يؤدي تحديد التأخيرات وإزالتها إلى تقليل الخسائر وتحسين الكفاءة العامة.

بدءًا من التزود بالوقود والصيانة ووصولًا إلى خدمات التموين وسلامة ساحة الطائرات، يمكن لأنظمة رؤية الحاسوب استخدام الكاميرات وأجهزة الاستشعار لمراقبة العمليات الأرضية. وتحلل هذه الأنظمة البيانات المرئية لاكتشاف أي مشكلات، وتبسيط سير العمل، وضمان اتباع قواعد السلامة. وبمرور الوقت، يمكن أن تساعد هذه الرؤى المطارات على تحسين عملياتها باستمرار، مما يؤدي إلى عمليات مناولة أرضية أكثر سلاسة وأمانًا وكفاءة.

الشكل 6. مراقبة العمليات الأرضية باستخدام رؤية الحاسوب.

مزايا الذكاء الاصطناعي في مجال الطيران#

يعمل الذكاء الاصطناعي على تغيير صناعة الطيران من خلال جعل العمليات أكثر كفاءة وأمانًا وتحسينًا للمسافرين. ومن خلال أتمتة المهام المختلفة وتحسينها، يساعد الذكاء الاصطناعي شركات الطيران والمطارات على العمل بسلاسة أكبر وخفض التكاليف. فيما يلي بعض المزايا الرئيسية الأخرى لاستخدام الذكاء الاصطناعي في مجال الطيران:

• تحليل البيانات في الوقت الفعلي: بفضل قدرته على تحليل مجموعات البيانات الضخمة بسرعة، يوفر الذكاء الاصطناعي رؤى في الوقت الفعلي لاتخاذ قرارات أكثر استنارة.
• تحسين مسارات الرحلات: يساعد الذكاء الاصطناعي على تخطيط مسارات طيران أكثر كفاءة، مما يوفر الوقود ويقلل وقت السفر.
• تبسيط الأمن: يمكن لأنظمة الأمن المدعومة بالذكاء الاصطناعي اكتشاف التهديدات بسرعة ودقة أكبر لتعزيز أمن المطارات بصورة عامة.
• تجربة مخصصة للمسافرين: يمكن أن تحسن التوصيات المخصصة للخدمات والمرافق تجربة السفر العامة للمسافرين.

تحديات تطبيق الذكاء الاصطناعي في المطارات#

قد تظهر عقبات مختلفة أثناء تطبيق تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المطارات. وترتبط بعض التحديات الأكثر شيوعًا بـارتفاع تكاليف البنية التحتية، وخصوصية البيانات، والآثار الأخلاقية، والتكامل مع الأنظمة القديمة. ومع ذلك، تظهر هذه التحديات أيضًا في قطاعات أخرى. وفي مجال الطيران، توجد تحديات محددة تنفرد بها هذه الصناعة.

يُعد ضمان موثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي وسلامتها أمرًا أساسيًا في مجال الطيران. إذ يجب أن تستوفي أنظمة الذكاء الاصطناعي معايير صارمة وأن تخضع لاختبارات كثيرة، لأن أي خلل قد يؤدي إلى عواقب خطيرة. ويتمثل تحدٍ آخر في صعوبة التكيف مع بيئات المطارات المختلفة. فالمطارات تعمل في جميع أنواع المناخ، مع مستويات مختلفة من حركة المسافرين وأنواع متنوعة من الطائرات. ويتعين على أنظمة الذكاء الاصطناعي التعامل مع هذه الظروف المتنوعة. كما قد يكون الحصول على موافقة الهيئات التنظيمية وأصحاب المصلحة في القطاع أمرًا صعبًا. ويجب أن تلتزم أنظمة الذكاء الاصطناعي بلوائح السلامة الصارمة، وقد يؤدي ذلك إلى إبطاء عملية تطوير حلول الذكاء الاصطناعي ونشرها. ويتطلب إقناع شركات الطيران ومشغلي المطارات والمسافرين بأن الذكاء الاصطناعي موثوق ومفيد جهدًا كبيرًا وأدلة تثبت فعاليته الحقيقية في تحسين السلامة والكفاءة.

مستقبل الذكاء الاصطناعي في مجال 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 القيادة، ويؤدي الذكاء الاصطناعي دورًا كبيرًا في الملاحة واتخاذ القرارات. ولن يؤدي دمج الذكاء الاصطناعي في مختلف أجزاء قطاع الطيران إلى تحسين العمليات الحالية فحسب، بل سيؤدي أيضًا إلى حلول جديدة ومبتكرة لم نفكر فيها بعد.

هل أنت مهتم بتعلم المزيد عن الذكاء الاصطناعي؟ استكشف مستودع GitHub للاطلاع على مشاريعنا المبتكرة والانضمام إلى مجتمعنا المتنامي. بدءًا من تطوير الرعاية الصحية ووصولًا إلى تحويل الزراعة، نواصل توسيع آفاق الذكاء الاصطناعي! 🌟🚀