ИИ в авиации: взлетная полоса к более умным аэропортам

Авиационная промышленность поддерживает связь между миром, перевозя людей и товары. По мере развития технологий все больше людей путешествуют. В этом году ожидается, что мировой пассажиропоток достигнет 9,4 миллиарда. Мониторинг работы аэропортов важен как никогда, чтобы избежать дорогостоящих задержек и предотвратить негативный опыт путешествий пассажиров. 

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

Как ИИ используется в авиации?

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

‍

NLP, позволяющий компьютерам понимать и генерировать человеческий язык, может использоваться для таких приложений, как анализ тональности. Анализируя отзывы пассажиров из опросов, социальных сетей и отзывов клиентов, NLP может помочь авиакомпаниям и аэропортам оценить удовлетворенность клиентов и определить области для улучшения.

Компьютерное зрение позволяет компьютерам интерпретировать визуальные данные и принимать на их основе решения. Его можно использовать в передовых системах наблюдения для повышения безопасности с помощью таких приложений, как распознавание лиц, анализ поведения и обнаружение подозрительной активности. Это лишь несколько примеров использования ИИ в авиации. Существует множество других приложений, меняющих авиационную отрасль. Давайте углубимся в то, как эти технологии влияют на эту область.

Применение ИИ в авиации

Чтобы получить более четкое представление о том, как эти приложения искусственного интеллекта меняют авиацию, давайте рассмотрим несколько подробных примеров. Мы разберем потребность в приложении, решение, которое мы можем создать с помощью ИИ, и то, как оно работает.

Использование компьютерного зрения для расчета дистанции посадки самолета

Интересным применением компьютерного зрения в авиации является расчет посадочных расстояний самолета. Хотя это еще не получило широкого распространения, компьютерное зрение может служить резервным средством в случае отказа приборов и помогать при посадке в условиях плохой видимости. Это может сделать процедуры посадки более безопасными и надежными. В отличие от традиционно используемой системы посадки по приборам (ILS), которая обеспечивает наведение самолета во время посадки с помощью радиосигналов, компьютерное зрение предлагает поддержку с земли.

Обнаружение объектов — это задача компьютерного зрения, в которой модели ИИ идентифицируют и определяют местоположение объектов на изображении или видео. Это важно для различных приложений, от автономных транспортных средств до систем безопасности. В этом конкретном приложении обнаружение объектов можно использовать для точной идентификации самолета и места его посадки.

Ultralytics YOLOv8, например, является передовой моделью компьютерного зрения, которая поддерживает обнаружение объектов, которое можно использовать для этого. Можно обнаружить самолет и место, где он должен приземлиться, и нарисовать ограничивающие рамки вокруг объектов. Затем вы можете измерить расстояние между двумя объектами, используя центр ограничивающих рамок.

‍

Чтобы интегрировать это в существующую инфраструктуру аэропорта, камеры, расположенные вдоль взлетно-посадочной полосы, могут передавать видеоданные в модель YOLOv8 в режиме реального времени. Система будет непрерывно отслеживать заход на посадку, предоставляя диспетчерам воздушного движения и пилотам мгновенную обратную связь о точных расстояниях посадки. Система упростит расчет расстояния посадки самолета в сложных условиях.

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

Одной из основных проблем в аэропортах является постоянная потребность в поддержке клиентов. Пассажирам часто требуется помощь с информацией о рейсах, процедурами регистрации и навигацией по аэропорту. Это может привести к перегрузке персонала и увеличению времени ожидания. Чат-боты с искусственным интеллектом, созданные с использованием NLP и больших языковых моделей (LLM), таких как GPT-4o, могут стать отличным решением.

‍

NLP и LLM (большие языковые модели) позволяют чат-ботам понимать и генерировать человеческий язык. Они могут взаимодействовать с пассажирами естественным, разговорным образом. В аэропортах эти чат-боты могут эффективно управлять различными задачами, поскольку они обладают обширными знаниями из своих обучающих данных. Пассажиры могут использовать чат-боты для получения информации о рейсах в реальном времени, ответов на вопросы об объектах аэропорта, помощи в процессах бронирования и регистрации и даже для предоставления рекомендаций по питанию и покупкам.

Системы обработки багажа с использованием ИИ

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

‍Ultralytics YOLOv8 поддерживает отслеживание объектов и сегментацию экземпляров, что делает его хорошим вариантом для этого приложения. Отслеживание объектов позволяет нам следить за перемещением каждого предмета багажа с момента его регистрации до момента погрузки в самолет. Непрерывный мониторинг помогает предотвратить ошибки и гарантирует, что каждая сумка достигнет пункта назначения.

‍

‍

‍

Сегментация экземпляров помогает идентифицировать и различать каждый предмет багажа по отдельности. Это полезно для таких задач, как подсчет багажа на ленте выдачи. Системы обработки багажа с поддержкой ИИ могут отслеживать количество сумок, когда их помещают на карусель и когда пассажиры их забирают. Благодаря такому типу наблюдения 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 систему обработки багажа может сделать эти процессы гораздо более эффективными и точными. Мониторинг в реальном времени и сбор данных помогают уменьшить количество ошибок, минимизировать потерю багажа и повысить удовлетворенность пассажиров. Автоматизируя эти задачи, сотрудники аэропорта могут сосредоточиться на более важных задачах для повышения общей эффективности аэропорта.

Наблюдение за наземными операциями в аэропорту

Мы изучили мониторинг обработки багажа с использованием компьютерного зрения, но это лишь один из аспектов наземного обслуживания. Бесчисленное множество других данных о наземном обслуживании можно отслеживать и контролировать, чтобы определить, где происходят задержки. Выявление и устранение задержек может сократить убытки и повысить общую эффективность. 

От заправки и технического обслуживания до услуг общественного питания и обеспечения безопасности на перроне, системы компьютерного зрения могут использовать камеры и датчики для наблюдения за наземными операциями. Эти системы анализируют визуальные данные для выявления любых проблем, оптимизации рабочих процессов и обеспечения соблюдения правил безопасности. Со временем эти данные могут помочь аэропортам постоянно улучшать свои операции, что приведет к более плавным, безопасным и оптимизированным процессам наземного обслуживания.

Преимущества ИИ в авиации

ИИ меняет авиационную отрасль, делая операции более эффективными, безопасными и удобными для пассажиров. Автоматизируя и оптимизируя различные задачи, ИИ помогает авиакомпаниям и аэропортам работать более плавно и снижает затраты. Вот еще несколько ключевых преимуществ использования ИИ в авиации:

• Анализ данных в реальном времени: Благодаря возможности быстрого анализа огромных наборов данных, ИИ предоставляет аналитику в реальном времени для принятия более обоснованных решений.
  ‍
• Оптимизированные траектории полета: ИИ помогает в планировании более эффективных маршрутов полета, экономя топливо и сокращая время в пути.
  ‍
• Оптимизированная безопасность: Системы безопасности на основе искусственного интеллекта могут быстрее и точнее обнаруживать угрозы для повышения общей безопасности аэропорта.
  ‍
• Персонализированный опыт пассажиров: Персонализированные рекомендации по услугам и удобствам могут улучшить общее впечатление пассажиров от путешествия.

Проблемы внедрения ИИ 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 устаревшими системами. Однако эти проблемы возникают и в других отраслях. В авиации существуют специфические проблемы, уникальные для этого сектора.

Обеспечение надежности и безопасности систем искусственного интеллекта имеет ключевое значение в авиации. ИИ должен соответствовать строгим стандартам и проходить множество испытаний, поскольку любой сбой может привести к серьезным последствиям. Другая проблема заключается в том, что адаптация к различным условиям аэропорта может быть затруднена. Аэропорты работают в любых климатических условиях, с разным уровнем пассажиропотока и типами воздушных судов. Системы искусственного интеллекта должны справляться с этими разнообразными условиями. Кроме того, получение одобрения от регулирующих органов и заинтересованных сторон отрасли может быть затруднено. Системы искусственного интеллекта должны соответствовать строгим правилам безопасности, и это может замедлить процесс разработки и развертывания решений искусственного интеллекта. Убедить авиакомпании, операторов аэропортов и пассажиров в том, что ИИ надежен и полезен, требует больших усилий и доказательств того, что он действительно работает для повышения безопасности и эффективности.

Будущее ИИ в авиации

По мере совершенствования технологий ИИ мы можем ожидать еще большей эффективности, безопасности и удобства для пассажиров. Например, сингапурский аэропорт Чанги использует иммиграционные системы на базе ИИ, которые позволяют пассажирам проходить иммиграционный контроль менее чем за минуту. Ведется также работа над автономными летательными аппаратами, и ИИ играет огромную роль в навигации и принятии решений. Интеграция ИИ в различные части авиации не только улучшит текущие операции, но и приведет к новым и инновационным решениям, о которых мы еще даже не думали.

Интересуетесь, как узнать больше об ИИ? Изучите наш репозиторий на GitHub, чтобы увидеть наши инновационные проекты и присоединиться к нашему растущему сообществу. От развития здравоохранения до преобразования сельского хозяйства — мы расширяем границы ИИ! 🌟🚀