ИИ в авиации: Взлетная полоса к более умным аэропортам

Авиационная промышленность поддерживает связь между людьми и товарами. По мере развития технологий все большее число людей путешествует. Ожидается, что в этом году мировой пассажиропоток достигнет 9,4 миллиарда человек. Мониторинг работы аэропортов сейчас важен как никогда, чтобы избежать дорогостоящих задержек и уберечь пассажиров от неприятных впечатлений от путешествия. 

Искусственный интеллект (ИИ) в аэропортах может помочь оптимизировать операции, повысить эффективность и улучшить общее впечатление от путешествия. В этой статье мы рассмотрим различные варианты применения ИИ в авиационной отрасли. Мы также рассмотрим преимущества ИИ в авиации и связанные с ним проблемы. Давайте начнем!

Как ИИ используется в авиации?

Различные технологии ИИ, такие как машинное обучение, обработка естественного языка (NLP) и компьютерное зрение, преобразуют авиационную промышленность. Машинное обучение использует алгоритмы для выявления закономерностей и составления прогнозов. Оно может помочь оптимизировать расписание полетов, улучшить время оборота самолетов и предсказать поломки оборудования до того, как они произойдут.

‍

НЛП, позволяющее компьютерам понимать и генерировать человеческий язык, может использоваться в таких приложениях, как анализ настроений. Анализируя отзывы пассажиров из опросов, социальных сетей и отзывов клиентов, НЛП может помочь авиакомпаниям и аэропортам определить степень удовлетворенности клиентов и выявить области, требующие улучшения.

Компьютерное зрение позволяет компьютерам интерпретировать и принимать решения на основе визуальных данных. Оно может использоваться в современных системах видеонаблюдения для усиления безопасности с помощью таких приложений, как распознавание лиц, анализ поведения и обнаружение подозрительной активности. Это лишь несколько вариантов использования ИИ в авиации. Существует множество других применений, меняющих авиационную отрасль. Давайте узнаем, как эти технологии влияют на отрасль.

Применение искусственного интеллекта в авиации

Чтобы получить более четкое представление о том, как эти приложения ИИ меняют авиацию, давайте рассмотрим несколько подробных примеров. Мы поймем, зачем нужно приложение, какое решение можно создать с помощью ИИ и как оно работает.

Использование компьютерного зрения для расчета посадочных расстояний самолетов

Интересное применение компьютерного зрения в авиации - расчет посадочных дистанций самолетов. Несмотря на то, что компьютерное зрение пока не используется повсеместно, оно может служить запасным вариантом при отказе приборов и помогать при посадке в условиях плохой видимости. Оно может сделать процедуры посадки более безопасными и надежными. В отличие от традиционно используемой системы посадки по приборам (ILS), которая обеспечивает руководство самолетом при посадке с помощью радиосигналов, компьютерное зрение предлагает поддержку с земли.

Обнаружение объектов - это задача компьютерного зрения, в которой модели искусственного интеллекта идентифицируют и определяют местоположение объектов на изображении или видео. Она необходима для различных приложений, от автономных транспортных средств до систем безопасности. В данном конкретном приложении обнаружение объектов может быть использовано для точной идентификации самолета и места его посадки.

Например, Ultralytics YOLOv8- это продвинутая модель компьютерного зрения, поддерживающая обнаружение объектов, которая может быть использована для этого. Можно обнаружить самолет и место, где он должен приземлиться, и нарисовать вокруг объектов ограничительные рамки. Затем можно измерить расстояние между двумя объектами, используя центр ограничительных рамок.

‍

Чтобы интегрировать эту систему в существующую инфраструктуру аэропорта, камеры, расположенные вдоль взлетно-посадочной полосы, могут передавать видеоданные в модель YOLOv8 в режиме реального времени. Система будет постоянно отслеживать заход на посадку, предоставляя авиадиспетчерам и пилотам мгновенную обратную связь о точном расстоянии до посадочной полосы. Система облегчит расчет расстояния до посадки самолета в сложных условиях.

Чат-боты с искусственным интеллектом делают обслуживание клиентов в аэропортах более интеллектуальным

Одной из главных проблем в аэропортах является постоянная потребность в поддержке клиентов. Пассажирам часто требуется помощь в получении информации о рейсах, регистрации и навигации по аэропорту. Это может привести к перегрузке персонала и увеличению времени ожидания. ИИ-чатботы, созданные с использованием NLP и больших языковых моделей (LLM), таких как GPT-4o, могут стать отличным решением.

‍

НЛП и LLM позволяют чатботам понимать и генерировать человеческий язык. Они могут взаимодействовать с пассажирами в естественной, разговорной манере. В аэропортах эти чат-боты могут эффективно справляться с различными задачами, поскольку они обладают обширными знаниями, полученными в ходе обучения. Пассажиры могут использовать чат-боты для получения информации о рейсах в режиме реального времени, ответов на вопросы о возможностях аэропорта, помощи в бронировании и регистрации, а также рекомендаций по питанию и покупкам.

Системы обработки багажа с поддержкой искусственного интеллекта

ИИ в аэропортах может сделать процесс транспортировки и получения регистрируемого багажа более эффективным и снизить вероятность его потери. Аэропорты могут упростить сортировку, отслеживание и управление багажом, используя такие передовые технологии, как компьютерное зрение и машинное обучение. 

‍UltralyticsYOLOv8 поддерживает отслеживание объектов и сегментацию экземпляров, что делает его хорошим вариантом для данного приложения. Отслеживание объектов позволяет нам следить за перемещением каждого места багажа с момента его регистрации до погрузки в самолет. Постоянный мониторинг помогает избежать ошибок и гарантирует, что каждая сумка доберется до места назначения.

‍

Сегментация экземпляров помогает идентифицировать и различать каждое место багажа в отдельности. Это полезно для таких задач, как подсчет багажа на карусели. Системы обработки багажа с поддержкой искусственного интеллекта могут отслеживать количество сумок, когда они ставятся на карусель и когда их забирают пассажиры. Благодаря такому наблюдению авиакомпании могут гарантировать, что ни одна сумка не останется невостребованной и что все пассажиры получат свой багаж.

‍

Интеграция моделей компьютерного зрения, таких как YOLOv8, в процесс обработки багажа может сделать эти процессы гораздо более эффективными и точными. Мониторинг и сбор данных в режиме реального времени помогают сократить количество ошибок, минимизировать потери багажа и повысить удовлетворенность пассажиров. Автоматизация этих задач позволяет сотрудникам аэропорта сосредоточиться на более важных делах и повысить общую эффективность работы аэропорта.

Следите за наземными операциями в аэропорту

Мы изучили мониторинг обработки багажа с помощью компьютерного зрения, но это лишь один из аспектов наземных операций. Бесчисленное множество других аспектов наземных операций можно контролировать и отслеживать, чтобы определить, где происходят задержки. Выявление и устранение задержек позволяет сократить потери и повысить общую эффективность. 

Системы компьютерного зрения, использующие камеры и датчики для наблюдения за наземными операциями - от заправки и техобслуживания до организации питания и обеспечения безопасности на рампе. Эти системы анализируют визуальные данные, чтобы выявить любые проблемы, оптимизировать рабочие процессы и обеспечить соблюдение правил безопасности. Со временем эти данные помогут аэропортам постоянно совершенствовать свои операции, что приведет к более плавному, безопасному и оптимизированному процессу наземного обслуживания.

Преимущества искусственного интеллекта в авиации

ИИ меняет авиационную отрасль, делая работу более эффективной, безопасной и удобной для пассажиров. Автоматизируя и оптимизируя различные задачи, ИИ помогает авиакомпаниям и аэропортам работать более гладко и сокращать расходы. Вот еще несколько ключевых преимуществ использования ИИ в авиации:

• Анализ данных в режиме реального времени: Благодаря способности быстро анализировать огромные массивы данных ИИ позволяет получать информацию в режиме реального времени для принятия более обоснованных решений.
  ‍
• Оптимизированные маршруты полетов: ИИ помогает планировать более эффективные маршруты полетов, экономить топливо и сокращать время в пути.
  ‍
• Усовершенствованная система безопасности: Системы безопасности на основе искусственного интеллекта могут быстрее и точнее обнаруживать угрозы, повышая общую безопасность аэропорта.
  ‍
• Индивидуальный подход к пассажирам: Персонализированные рекомендации по услугам и удобствам могут улучшить общее впечатление пассажиров от поездки.

Проблемы внедрения искусственного интеллекта в аэропортах

При внедрении приложений ИИ в аэропортах могут возникнуть различные препятствия. Некоторые из наиболее известных проблем связаны с высокими затратами на инфраструктуру, конфиденциальностью данных, этическими последствиями и интеграцией с унаследованными системами. Однако эти проблемы возникают и в других отраслях. В авиации существуют специфические проблемы, характерные только для этого сектора.

Убедиться в надежности и безопасности систем искусственного интеллекта - ключевой момент в авиации. ИИ должен соответствовать строгим стандартам и проходить множество испытаний, поскольку любой сбой может привести к серьезным последствиям. Еще одна проблема заключается в том, что адаптация к различным условиям аэропорта может быть сложной. Аэропорты работают в самых разных климатических условиях, с разным уровнем пассажиропотока и типами самолетов. Системы искусственного интеллекта должны справляться с этими разнообразными условиями. Кроме того, получить одобрение регулирующих органов и заинтересованных сторон в отрасли может быть непросто. Системы ИИ должны следовать строгим правилам безопасности, а это может замедлить процесс разработки и внедрения решений ИИ. Чтобы убедить авиакомпании, операторов аэропортов и пассажиров в надежности и пользе ИИ, потребуется немало усилий и доказательств того, что он действительно работает на повышение безопасности и эффективности.

Будущее искусственного интеллекта в авиации

По мере совершенствования технологий ИИ мы можем ожидать еще большей эффективности, безопасности и удобства для пассажиров. Например, в сингапурском аэропорту Чанги используются иммиграционные системы на базе ИИ, которые позволяют пассажирам проходить иммиграционный контроль менее чем за минуту. Также ведутся работы по созданию автономных самолетов, и ИИ играет огромную роль в навигации и принятии решений. Интеграция ИИ в различные сферы авиации не только улучшит текущую работу, но и приведет к появлению новых инновационных решений, о которых мы еще даже не задумывались.

Хотите узнать больше об искусственном интеллекте? Изучите наш репозиторий на GitHub, чтобы ознакомиться с нашими инновационными проектами и присоединиться к нашему растущему сообществу. От развития здравоохранения до преобразования сельского хозяйства- мы расширяем границы ИИ! 🌟🚀