IA 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 cada vez maior de pessoas viaja. Este ano, o tráfego global de passageiros deverá atingir 9,4 mil milhões. Monitorizar as operações aeroportuárias é mais importante do que nunca para evitar atrasos dispendiosos e impedir que os passageiros tenham uma má experiência de viagem.

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

Como é utilizada a IA na aviação?#

Diferentes tecnologias de IA, como a aprendizagem automática, o processamento de linguagem natural (PLN) e a visão computacional, estão a transformar a indústria da aviação. A aprendizagem automática utiliza algoritmos para identificar padrões e fazer previsões. Pode ajudar a otimizar os horários dos voos, melhorar os tempos de rotação das aeronaves e prever falhas nos equipamentos antes que aconteçam.

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

O PLN, que permite aos computadores compreender e gerar linguagem humana, pode ser utilizado em aplicações como a análise de sentimentos. Ao analisar o feedback dos passageiros proveniente de inquéritos, redes sociais e avaliações de clientes, o PLN pode ajudar as companhias aéreas e os aeroportos a avaliar a satisfação dos clientes e a identificar áreas de melhoria.

A visão computacional permite que os computadores interpretem dados visuais e tomem decisões com base neles. Pode ser utilizada em sistemas avançados de vigilância para reforçar a segurança através de aplicações como o reconhecimento facial, a análise de comportamento e a deteção de atividades suspeitas. Estes são apenas alguns exemplos da utilização da IA no setor da aviação. Existem muitas outras aplicações a transformar a indústria da aviação. Vamos analisar como estas tecnologias estão a influenciar o setor.

Aplicações da IA na aviação#

Para obter uma visão mais clara de como estas aplicações de IA estão a reformular a aviação, vejamos alguns exemplos detalhados. Vamos compreender a necessidade da aplicação, a solução que podemos criar utilizando IA e o seu funcionamento.

Utilizar a visão computacional para calcular as distâncias de aterragem dos aviões#

Uma aplicação interessante da visão computacional na aviação é o cálculo das distâncias de aterragem dos aviões. Embora ainda não seja utilizada habitualmente, a visão computacional pode servir como sistema de recurso caso os instrumentos falhem e ajudar nas aterragens em situações de baixa visibilidade. Pode tornar os procedimentos de aterragem mais seguros e fiáveis. Ao contrário do Sistema de Aterragem por Instrumentos (ILS), tradicionalmente utilizado para orientar as aeronaves durante a aterragem através de sinais de rádio, a visão computacional oferece suporte a partir do solo.

A deteção de objetos é uma tarefa de visão computacional na qual os modelos de IA identificam e localizam objetos numa imagem ou vídeo. É essencial para várias aplicações, desde veículos autónomos a sistemas de segurança. Nesta aplicação específica, a deteção de objetos pode ser utilizada para identificar com precisão o avião e o seu local de aterragem.

O Ultralytics YOLOv8, por exemplo, é um modelo avançado de visão computacional que suporta a deteção de objetos e pode ser utilizado para este fim. É possível detetar o avião e o local onde deve aterrar, desenhando caixas delimitadoras à volta dos objetos. Em seguida, pode medir a distância entre os dois objetos utilizando o centro das caixas delimitadoras.

Fig. 2. Utilizar o Ultralytics YOLOv8 para calcular a distância de aterragem de aviões.

Para integrar esta solução na infraestrutura aeroportuária existente, as 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 aos pilotos sobre as distâncias exatas de aterragem. O sistema facilitaria o cálculo das distâncias de aterragem dos aviões em condições difíceis.

Os chatbots de IA tornam o atendimento ao cliente nos aeroportos mais inteligente#

Um dos principais problemas nos aeroportos é a necessidade constante de apoio ao cliente. Os passageiros precisam frequentemente de ajuda com informações sobre voos, processos de check-in e orientação no aeroporto. Isto pode acabar por sobrecarregar a equipa e criar tempos de espera mais longos. Os chatbots de IA desenvolvidos com PLN e grandes modelos de linguagem (LLMs), como o GPT-4o, podem ser uma excelente solução.

Fig. 3. Os passageiros estão a utilizar chatbots de IA para fazer perguntas relacionadas com companhias aéreas.

O PLN e os LLMs permitem que os chatbots compreendam e gerem linguagem humana. Podem interagir com os passageiros de forma natural e conversacional. Nos aeroportos, estes chatbots podem gerir eficientemente várias tarefas, pois recebem conhecimentos abrangentes dos seus dados de treino. Os passageiros podem utilizar chatbots para obter informações sobre voos em tempo real, esclarecer dúvidas sobre as instalações aeroportuárias, receber assistência nos processos de reserva e check-in e até obter recomendações de restauração e compras.

Sistemas de gestão de bagagem nos aeroportos com IA#

A IA nos aeroportos pode tornar mais eficiente o processo de transporte e recolha de bagagem despachada e reduzir a probabilidade de perda de bagagem. Os aeroportos podem simplificar a triagem, o rastreamento e a gestão de bagagem utilizando tecnologias de ponta, como a visão computacional e a aprendizagem automática.

O Ultralytics YOLOv8 suporta o rastreamento de objetos e a segmentação de instâncias, o que o torna uma boa opção para esta aplicação. O rastreamento de objetos permite acompanhar o movimento de cada bagagem desde o momento em que é despachada até ser carregada na aeronave. A monitorização contínua ajuda a evitar erros e garante que cada bagagem chega ao seu destino.

Fig. 4. Monitorização do carregamento de bagagem com o Ultralytics YOLOv8.

A segmentação de instâncias ajuda a identificar e distinguir individualmente cada bagagem. É útil para tarefas como contar a bagagem no tapete de recolha. Os sistemas de gestão de bagagem com IA podem acompanhar o número de malas à medida que são colocadas no tapete e recolhidas pelos passageiros. 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. Contagem de bagagem no tapete de recolha utilizando o Ultralytics YOLOv8.

A integração de modelos de visão computacional, como o YOLOv8, na gestão de bagagem pode tornar estes processos muito mais eficientes e precisos. A monitorização e a 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, a equipa do aeroporto pode concentrar-se em tarefas mais importantes para melhorar a eficiência geral do aeroporto.

Monitorizar as operações em terra nos aeroportos#

Explorámos a monitorização da gestão de bagagem utilizando visão computacional, mas esse é apenas um aspeto das operações em terra. É possível monitorizar e acompanhar inúmeras outras informações sobre as operações em terra para identificar onde ocorrem atrasos. Identificar e eliminar atrasos pode reduzir perdas e melhorar a eficiência geral.

Desde o reabastecimento e a manutenção até aos serviços de catering e à segurança na placa, os sistemas de visão computacional podem utilizar câmaras e sensores para supervisionar as operações em terra. Estes sistemas analisam os dados visuais para detetar problemas, simplificar fluxos de trabalho e garantir o cumprimento das regras de segurança. Ao longo do tempo, estas informações podem ajudar os aeroportos a melhorar continuamente as suas operações, conduzindo a processos de assistência em terra mais fluidos, seguros e otimizados.

Fig. 6. Monitorização das operações em terra utilizando visão computacional.

Vantagens da IA na aviação#

A IA está a transformar a indústria da aviação ao tornar as operações mais eficientes e seguras e ao melhorar a experiência dos passageiros. Ao automatizar e otimizar várias tarefas, a IA ajuda as companhias aéreas e os aeroportos a funcionar de forma mais fluida e reduz os custos. Eis algumas outras vantagens importantes da utilização da IA na aviação:

• Análise de dados em tempo real: Com a capacidade de analisar rapidamente enormes conjuntos de dados, a IA fornece informações em tempo real para uma tomada de decisões mais fundamentada.
• Rotas de voo otimizadas: A IA ajuda a planear rotas de voo mais eficientes, poupando combustível e reduzindo o tempo de viagem.
• Segurança simplificada: Os sistemas de segurança baseados em IA podem detetar ameaças de forma mais rápida e precisa, reforçando a segurança geral do aeroporto.
• Experiência personalizada dos passageiros: Recomendações personalizadas de serviços e comodidades podem melhorar a experiência geral de viagem dos passageiros.

Desafios da implementação da IA nos aeroportos#

Podem surgir vários obstáculos durante a implementação de aplicações de IA nos aeroportos. Alguns dos desafios mais conhecidos estão relacionados com os elevados custos de infraestrutura, a privacidade dos dados, as implicações éticas e a integração com sistemas legados. No entanto, estes desafios também surgem noutras indústrias. Na aviação, existem desafios específicos do 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 ter consequências graves. Outro desafio é a dificuldade de adaptação a diferentes ambientes aeroportuários. Os aeroportos funcionam em todos os tipos de clima, com diferentes níveis de tráfego de passageiros e tipos de aeronaves. Os sistemas de IA precisam de lidar com estas condições diversificadas. Além disso, obter a aprovação dos organismos reguladores e das partes interessadas do setor pode ser difícil. Os sistemas de IA têm de cumprir regulamentos de segurança rigorosos, o que pode atrasar o processo de desenvolvimento e implementação de soluções de IA. Convencer as companhias aéreas, os operadores aeroportuários e os 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.

O futuro da IA na aviação#

À medida que as tecnologias de IA continuam a melhorar, podemos esperar uma eficiência, segurança e experiências dos passageiros ainda melhores. Por exemplo, o Aeroporto Changi de Singapura utiliza sistemas de imigração baseados em IA que permitem aos passageiros concluir o controlo de imigração em menos de um minuto. Também estão a ser desenvolvidas aeronaves autónomas, e a IA desempenha um papel fundamental na navegação e na tomada de decisões. A integração da IA em várias áreas da aviação não só melhorará as operações atuais, como também conduzirá a soluções novas e inovadoras nas quais ainda nem sequer pensámos.

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