20 de junio de 2024
Descubra cómo la IA en la aviación está impulsando la innovación en los aeropuertos y haciendo que las operaciones sean fluidas. Descubra cómo la IA está aumentando la eficiencia y redefiniendo el transporte aéreo.
La industria de la aviación mantiene al mundo conectado mediante el transporte de personas y mercancías. A medida que avanza la tecnología, aumenta el número de personas que viajan. Este año se espera que el tráfico mundial de pasajeros alcance los 9.400 millones. Supervisar las operaciones aeroportuarias es más importante que nunca para evitar retrasos costosos y evitar que los pasajeros tengan una mala experiencia de viaje.
La inteligencia artificial (IA) en los aeropuertos puede ayudar a agilizar las operaciones, aumentar la eficiencia y mejorar la experiencia general del viaje. En este artículo exploraremos varias aplicaciones de la IA en el sector de las aerolíneas. También analizaremos las ventajas de la IA en la aviación y los retos que conlleva. Empecemos.
Diferentes tecnologías de IA, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la visión por ordenador, están transformando el sector de la aviación. El aprendizaje automático utiliza algoritmos para identificar patrones y hacer predicciones. Puede ayudar a optimizar los horarios de vuelo, mejorar los tiempos de entrega de los aviones y predecir fallos en los equipos antes de que se produzcan.
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La PNL, que permite a los ordenadores comprender y generar lenguaje humano, puede utilizarse para aplicaciones como el análisis de opiniones. Mediante el análisis de los comentarios de los pasajeros en encuestas, redes sociales y opiniones de clientes, el PLN puede ayudar a aerolíneas y aeropuertos a medir la satisfacción de los clientes e identificar áreas de mejora.
La visión por ordenador permite a los ordenadores interpretar y tomar decisiones basadas en datos visuales. Puede utilizarse en sistemas avanzados de vigilancia para reforzar la seguridad mediante aplicaciones como el reconocimiento facial, el análisis del comportamiento y la detección de actividades sospechosas. Estos son sólo algunos de los usos de la IA en el campo de la aviación. Hay muchas más aplicaciones que están cambiando la industria de la aviación. Veamos cómo afectan estas tecnologías al sector.
Para tener una idea más clara de cómo estas aplicaciones de IA están remodelando la aviación, veamos algunos ejemplos detallados. Entenderemos la necesidad de la aplicación, la solución que podemos crear utilizando IA y cómo funciona.
Una aplicación interesante de la visión por ordenador en la aviación es el cálculo de las distancias de aterrizaje de los aviones. Aunque todavía no se utiliza habitualmente, la visión por ordenador puede servir de apoyo si fallan los instrumentos y ayudar a aterrizar en situaciones de baja visibilidad. Puede hacer que los procedimientos de aterrizaje sean más seguros y fiables. A diferencia del Sistema de Aterrizaje por Instrumentos (ILS) utilizado tradicionalmente, que guía a los aviones durante el aterrizaje mediante señales de radio, la visión por ordenador ofrece apoyo desde tierra.
La detección de objetos es una tarea de visión por ordenador en la que los modelos de IA identifican y localizan objetos dentro de una imagen o vídeo. Es esencial para diversas aplicaciones, desde vehículos autónomos a sistemas de seguridad. En esta aplicación concreta, la detección de objetos puede utilizarse para identificar con precisión el avión y su lugar de aterrizaje.
Ultralytics YOLOv8, por ejemplo, es un modelo avanzado de visión por ordenador que admite la detección de objetos, que puede utilizarse para esto. Se puede detectar el avión y el lugar donde debe aterrizar, y se pueden dibujar recuadros delimitadores alrededor de los objetos. A continuación, se puede medir la distancia entre los dos objetos utilizando el centro de los cuadros delimitadores.
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Para integrarlo en la infraestructura aeroportuaria existente, las cámaras situadas a lo largo de la pista podrían transmitir datos de vídeo al modelo YOLOv8 en tiempo real. El sistema vigilaría continuamente la aproximación de aterrizaje, proporcionando información instantánea a los controladores aéreos y a los pilotos sobre las distancias exactas de aterrizaje. El sistema facilitaría el cálculo de las distancias de aterrizaje de los aviones en condiciones difíciles.
Uno de los principales problemas de los aeropuertos es la necesidad constante de asistencia al cliente. Los pasajeros suelen necesitar ayuda con la información de vuelos, los procesos de facturación y la navegación por el aeropuerto. Esto puede acabar abrumando al personal y prolongando los tiempos de espera. Los chatbots de IA creados con NLP y Large Language Models (LLM) como GPT-4o pueden ser una gran solución.
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La PNL y los LLM permiten a los chatbots entender y generar lenguaje humano. Pueden interactuar con los pasajeros de forma natural y conversacional. En los aeropuertos, estos chatbots pueden gestionar eficazmente diversas tareas porque se les imparten amplios conocimientos a partir de sus datos de entrenamiento. Los pasajeros pueden utilizar chatbots para obtener información sobre vuelos en tiempo real, responder a preguntas sobre las instalaciones aeroportuarias, ayudar en los procesos de reserva y facturación, e incluso ofrecer recomendaciones para comer y comprar.
La IA en los aeropuertos puede hacer más eficiente el proceso de transporte y recogida del equipaje facturado y reducir la probabilidad de pérdida de equipaje. Los aeropuertos pueden agilizar la clasificación, el seguimiento y la gestión del equipaje utilizando tecnologías de vanguardia como la visión por ordenador y el aprendizaje automático.
UltralyticsYOLOv8 es compatible con el seguimiento de objetos y la segmentación de instancias, lo que lo convierte en una buena opción para esta aplicación. El seguimiento de objetos nos permite seguir el movimiento de cada pieza de equipaje desde el momento en que se factura hasta que se carga en el avión. El seguimiento continuo ayuda a evitar errores y garantiza que cada maleta llegue a su destino.
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La segmentación de instancias ayuda a identificar y distinguir cada pieza de equipaje individualmente. Es útil para tareas como el recuento de equipajes en el carrusel de recogida. Los sistemas de gestión de equipajes con IA pueden hacer un seguimiento del número de maletas a medida que se colocan en el carrusel y que los pasajeros las recogen. Con este tipo de vigilancia, las aerolíneas pueden garantizar que no quede ninguna maleta sin reclamar y que todos los pasajeros reciban su equipaje.
La integración de modelos de visión por ordenador como YOLOv8 en la gestión de equipajes puede hacer que estos procesos sean mucho más eficientes y precisos. La supervisión en tiempo real y la recopilación de datos ayudan a reducir errores, minimizar la pérdida de equipaje y mejorar la satisfacción de los pasajeros. Al automatizar estas tareas, el personal del aeropuerto puede centrarse en otras más importantes para mejorar la eficiencia general del aeropuerto.
Hemos estudiado la supervisión de la gestión de equipajes mediante visión por ordenador, pero éste es sólo un aspecto de las operaciones en tierra. Se pueden supervisar y rastrear innumerables aspectos de las operaciones en tierra para identificar dónde se producen retrasos. Identificar y eliminar los retrasos puede reducir las pérdidas y mejorar la eficacia general.
Desde el repostaje y el mantenimiento hasta los servicios de catering y la seguridad en las rampas, los sistemas de visión por ordenador pueden utilizar cámaras y sensores para vigilar las operaciones en tierra. Estos sistemas analizan los datos visuales para detectar cualquier problema, agilizar los flujos de trabajo y garantizar el cumplimiento de las normas de seguridad. Con el tiempo, estos conocimientos pueden ayudar a los aeropuertos a mejorar continuamente sus operaciones, lo que se traduce en procesos de asistencia en tierra más fluidos, seguros y optimizados.
La IA está cambiando el sector de la aviación al hacer que las operaciones sean más eficientes, seguras y mejores para los pasajeros. Al automatizar y optimizar diversas tareas, la IA ayuda a las aerolíneas y aeropuertos a funcionar con mayor fluidez y reduce los costes. He aquí algunas otras ventajas clave del uso de la IA en la aviación:
La implantación de aplicaciones de IA en los aeropuertos puede plantear diversos obstáculos. Algunos de los más conocidos están relacionados con los elevados costes de infraestructura, la privacidad de los datos, las implicaciones éticas y la integración con los sistemas heredados. Sin embargo, estos retos también se plantean en otros sectores. En la aviación, hay retos específicos propios del sector.
Garantizar que los sistemas de IA sean fiables y seguros es clave en la aviación. La IA tiene que cumplir normas estrictas y someterse a muchas pruebas porque cualquier fallo podría tener graves consecuencias. Otro reto es que adaptarse a los distintos entornos aeroportuarios puede resultar difícil. Los aeropuertos funcionan en todo tipo de climas, con distintos niveles de tráfico de pasajeros y tipos de aviones. Los sistemas de IA deben adaptarse a estas condiciones. Además, conseguir la aprobación de los organismos reguladores y las partes interesadas del sector puede ser difícil. Los sistemas de IA deben cumplir estrictas normas de seguridad, lo que puede ralentizar el proceso de desarrollo e implantación de soluciones de IA. Convencer a las aerolíneas, los operadores aeroportuarios y los pasajeros de que la IA es fiable y beneficiosa requiere mucho esfuerzo y pruebas de que realmente funciona para mejorar la seguridad y la eficiencia.
A medida que las tecnologías de IA sigan mejorando, podemos esperar una mayor eficiencia, seguridad y experiencia de los pasajeros. Por ejemplo, el aeropuerto Changi de Singapur utiliza sistemas de inmigración basados en IA que permiten a los pasajeros pasar por inmigración en menos de un minuto. También se está trabajando en aviones autónomos y la IA desempeña un papel fundamental en la navegación y la toma de decisiones. La integración de la IA en diversos ámbitos de la aviación no solo mejorará las operaciones actuales, sino que también dará lugar a soluciones nuevas e innovadoras en las que aún no hemos pensado.
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