AI na aviação: Uma pista para aeroportos mais inteligentes

A indústria da aviação mantém o mundo conectado ao transportar pessoas e mercadorias. À medida que a tecnologia avança, um número crescente de pessoas viaja. Este ano, espera-se que o tráfego global de passageiros atinja 9,4 mil milhões. Monitorizar as operações aeroportuárias é mais importante do que nunca para evitar atrasos dispendiosos e evitar que os passageiros tenham uma má experiência de viagem.

A inteligência artificial (IA) nos aeroportos pode ajudar a simplificar operações, aumentar a eficiência e melhorar a experiência de viagem em geral. Neste artigo, vamos explorar várias aplicações de IA na indústria aérea. Também daremos uma vista de olhos nas vantagens da IA na aviação e nos desafios que a acompanham. Vamos começar!

Link to this sectionComo é que a IA é utilizada na aviação?#

Diferentes tecnologias de IA, como machine learning, processamento de linguagem natural (NLP) e visão computacional estão a transformar a indústria aeronáutica. O machine learning utiliza algoritmos para identificar padrões e fazer previsões. Pode ajudar a otimizar horários de voos, melhorar os tempos de rotação das aeronaves e prever falhas em equipamentos antes que aconteçam.

Fig 1. Áreas onde a IA pode ser aplicada na indústria aérea.

O NLP, que permite aos computadores compreender e gerar linguagem humana, pode ser usado para aplicações como análise de sentimento. Ao analisar o feedback dos passageiros através de inquéritos, redes sociais e avaliações de clientes, o NLP pode ajudar companhias aéreas e aeroportos a avaliar a satisfação dos clientes e identificar áreas de melhoria.

A visão computacional torna possível aos computadores interpretar e tomar decisões com base em dados visuais. Pode ser usada em sistemas de vigilância avançados para reforçar a segurança através de aplicações como reconhecimento facial, análise de comportamento e deteção de atividades suspeitas. Estes são apenas alguns usos da IA no campo da aviação. Existem muitas outras aplicações a mudar a indústria da aviação. Vamos mergulhar em como estas tecnologias estão a impactar o setor.

Link to this sectionAplicações de IA na aviação#

Para ter uma ideia mais clara de como estas aplicações de IA estão a remodelar a aviação, vejamos alguns exemplos detalhados. Compreenderemos a necessidade da aplicação, a solução que podemos criar usando IA e como funciona.

Link to this sectionUsar visão computacional para calcular distâncias de aterragem de aviões#

Uma aplicação interessante da visão computacional na aviação é o cálculo das distâncias de aterragem de aviões. Embora ainda não seja comummente utilizada, a visão computacional pode servir como suporte caso os instrumentos falhem e ajudar na aterragem em situações de baixa visibilidade. Pode tornar os procedimentos de aterragem mais seguros e fiáveis. Ao contrário do tradicional Sistema de Aterragem por Instrumentos (ILS), que fornece orientação às aeronaves durante a aterragem usando sinais de rádio, a visão computacional oferece suporte a partir do solo.

Object detection é uma tarefa de visão computacional na qual modelos de IA identificam e localizam objetos dentro de uma imagem ou vídeo. É essencial para várias aplicações, desde veículos autónomos até sistemas de segurança. Nesta aplicação específica, a deteção de objetos pode ser usada para identificar com precisão o avião e o seu ponto de aterragem.

Ultralytics YOLOv8, por exemplo, é um modelo avançado de visão computacional que suporta deteção de objetos, que pode ser usado para este fim. O avião e o local onde deve aterrar podem ser detetados, e caixas delimitadoras podem ser desenhadas em torno dos objetos. Depois, podes medir o espaço entre os dois objetos usando o centro das caixas delimitadoras.

Fig 2. Usar Ultralytics YOLOv8 para cálculo de distância de aterragem de aviões.

Para integrar isto na infraestrutura aeroportuária existente, câmaras posicionadas ao longo da pista poderiam enviar dados de vídeo para o modelo YOLOv8 em tempo real. O sistema monitorizaria continuamente a aproximação para aterragem, fornecendo feedback instantâneo aos controladores de tráfego aéreo e pilotos sobre as distâncias exatas de aterragem. O sistema tornaria mais fácil calcular distâncias de aterragem de aviões em condições desafiantes.

Link to this sectionChatbots de IA tornam o serviço de atendimento ao cliente do aeroporto mais inteligente#

Um grande problema nos aeroportos é a necessidade constante de apoio ao cliente. Os passageiros frequentemente precisam de assistência com informações de voos, processos de check-in e navegação no aeroporto. Isto pode acabar por sobrecarregar o pessoal e criar tempos de espera mais longos. Chatbots de IA construídos usando NLP e Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) como GPT-4o podem ser uma ótima solução.

Fig 3. Passageiros a usar chatbots de IA para fazer pedidos de informações relacionados com companhias aéreas.

O NLP e os LLMs permitem que os chatbots compreendam e gerem linguagem humana. Eles podem interagir com os passageiros de uma forma natural e coloquial. Nos aeroportos, estes chatbots podem gerir eficientemente várias tarefas porque lhes é transmitido um vasto conhecimento a partir dos seus dados de treino. Os passageiros podem usar chatbots para obter informações de voo em tempo real, responder a questões sobre as instalações do aeroporto, ajudar com processos de reserva e check-in, e até oferecer recomendações para restauração e compras.

Link to this sectionSistemas de manuseamento de bagagem equipados com IA#

A IA nos aeroportos pode tornar o processo de transporte e recolha de bagagem de check-in mais eficiente e reduzir a probabilidade de perda de bagagem. Os aeroportos podem simplificar a triagem, rastreio e gestão de bagagem usando tecnologias de ponta como visão computacional e machine learning.

Ultralytics YOLOv8 suporta object tracking e instance segmentation, tornando-o uma boa opção para esta aplicação. O rastreio de objetos permite seguir o movimento de cada peça de bagagem desde o momento em que é feito o check-in até ao seu carregamento na aeronave. A monitorização contínua ajuda a prevenir erros e garante que cada mala chega ao seu destino.

Fig 4. Monitorizar o carregamento de bagagem com Ultralytics YOLOv8.

A segmentação de instâncias ajuda a identificar e distinguir cada peça de bagagem individualmente. É útil para tarefas como contar a bagagem no tapete de recolha. Os sistemas de manuseamento de bagagem equipados com IA podem manter o registo do número de malas à medida que são colocadas no tapete e à medida que os passageiros as recolhem. Com este tipo de vigilância, as companhias aéreas podem garantir que nenhuma mala fica por reclamar e que todos os passageiros recebem a sua bagagem.

Fig 5. Contar bagagem no tapete de recolha usando Ultralytics YOLOv8.

Integrar modelos de visão computacional como o YOLOv8 no manuseamento de bagagem pode tornar estes processos muito mais eficientes e precisos. A monitorização e recolha de dados em tempo real ajudam a reduzir erros, minimizar a perda de bagagem e melhorar a satisfação dos passageiros. Ao automatizar estas tarefas, o pessoal do aeroporto pode focar-se em tarefas mais importantes para melhorar a eficiência geral do aeroporto.

Link to this sectionFicar de olho nas operações terrestres do aeroporto#

Explorámos a monitorização do manuseamento de bagagem usando visão computacional, mas isso é apenas um aspeto das operações terrestres. Inúmeros outros conhecimentos sobre as operações terrestres podem ser monitorizados e rastreados para identificar onde estão a ocorrer atrasos. Identificar e eliminar atrasos pode reduzir perdas e melhorar a eficiência geral.

Desde o reabastecimento e manutenção até aos serviços de catering e segurança de rampa, os sistemas de visão computacional podem usar câmaras e sensores para vigiar as operações terrestres. Estes sistemas analisam os dados visuais para detetar quaisquer problemas, simplificar fluxos de trabalho e garantir que as regras de segurança são cumpridas. Com o tempo, estas informações podem ajudar os aeroportos a melhorar continuamente as suas operações, levando a processos de manuseamento em terra mais suaves, seguros e otimizados.

Fig 6. Monitorizar operações terrestres usando visão computacional.

Link to this sectionVantagens da IA na aviação#

A IA está a mudar a indústria da aviação ao tornar as operações mais eficientes, seguras e melhores para os passageiros. Ao automatizar e otimizar várias tarefas, a IA ajuda as companhias aéreas e os aeroportos a funcionarem de forma mais fluida e reduz custos. Aqui estão algumas outras vantagens importantes de usar IA na aviação:

• Análise de dados em tempo real: Com a capacidade de analisar rapidamente conjuntos de dados massivos, a IA fornece conhecimentos em tempo real para uma tomada de decisão mais informada.
• Rotas de voo otimizadas: A IA ajuda no planeamento de rotas de voo mais eficientes, poupando combustível e reduzindo o tempo de viagem.
• Segurança simplificada: Sistemas de segurança movidos a IA podem detetar ameaças de forma mais rápida e precisa para reforçar a segurança geral do aeroporto.
• Experiência personalizada do passageiro: Recomendações personalizadas para serviços e comodidades podem melhorar a experiência de viagem geral para os passageiros.

Link to this sectionDesafios da implementação de IA nos aeroportos#

Podem ocorrer vários obstáculos durante a implementação de aplicações de IA em aeroportos. Alguns dos desafios mais conhecidos estão relacionados com elevados custos de infraestrutura, privacidade de dados, implicações éticas e integração com sistemas legados. No entanto, estes desafios também surgem noutras indústrias. Na aviação, existem desafios específicos únicos ao setor.

Garantir que os sistemas de IA são fiáveis e seguros é fundamental na aviação. A IA tem de cumprir normas rigorosas e passar por muitos testes, porque qualquer falha pode resultar em consequências graves. Outro desafio é que a adaptação a diferentes ambientes aeroportuários pode ser difícil. Os aeroportos funcionam em todos os tipos de climas, com diferentes níveis de tráfego de passageiros e tipos de aeronaves. Os sistemas de IA precisam de lidar com estas diversas condições. Além disso, obter aprovação de órgãos reguladores e partes interessadas da indústria pode ser difícil. Os sistemas de IA devem cumprir regulamentos de segurança rigorosos, e isto pode atrasar o processo de desenvolvimento e implementação de soluções de IA. Convencer companhias aéreas, operadores aeroportuários e passageiros de que a IA é fiável e benéfica exige muito esforço e provas de que realmente funciona para melhorar a segurança e a eficiência.

Link to this sectionO futuro da IA na aviação#

À medida que as tecnologias de IA continuam a melhorar, podemos esperar uma eficiência, segurança e experiências de passageiros ainda melhores. Por exemplo, o Aeroporto de Changi, em Singapura, usa sistemas de imigração movidos a IA que permitem aos passageiros passar pela imigração em menos de um minuto. Também há trabalho a ser feito em aeronaves autónomas e a IA desempenha um papel enorme na navegação e tomada de decisão. Integrar a IA em várias partes da aviação não só melhorará as operações atuais, como também levará a novas e inovadoras soluções que ainda nem sequer imaginámos.

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