Havacılıkta yapay zekâ: Daha akıllı havalimanlarına giden pist

Havacılık sektörü, insanları ve malları taşıyarak dünyayı birbirine bağlıyor. Teknoloji ilerledikçe seyahat edenlerin sayısı da artıyor. Bu yıl küresel yolcu trafiğinin 9,4 milyara ulaşması bekleniyor. Maliyetli gecikmeleri önlemek ve yolcuların kötü bir seyahat deneyimi yaşamasını engellemek için havalimanı operasyonlarını izlemek her zamankinden daha önemli.

Havalimanlarında yapay zekâ (AI), operasyonları kolaylaştırmaya, verimliliği artırmaya ve genel seyahat deneyimini iyileştirmeye yardımcı olabilir. Bu makalede havayolu sektöründe yapay zekânın çeşitli uygulamalarını inceleyeceğiz. Ayrıca havacılıkta yapay zekânın avantajlarına ve beraberinde getirdiği zorluklara da göz atacağız.

Havacılıkta AI nasıl kullanılıyor?#

Makine öğrenimi, doğal dil işleme (NLP) ve bilgisayarlı görü gibi çeşitli AI teknolojileri havacılık sektörünü dönüştürüyor. Makine öğrenimi, örüntüleri belirlemek ve tahminlerde bulunmak için algoritmalardan yararlanır. Uçuş programlarını optimize etmeye, uçakların dönüş sürelerini iyileştirmeye ve ekipman arızalarını meydana gelmeden önce tahmin etmeye yardımcı olabilir.

Şekil 1. Havayolu sektöründe AI'nın uygulanabileceği alanlar.

Bilgisayarların insan dilini anlamasını ve üretmesini sağlayan NLP, duygu analizi gibi uygulamalarda kullanılabilir. Anketlerden, sosyal medyadan ve müşteri değerlendirmelerinden gelen yolcu geri bildirimlerini analiz eden NLP, havayollarının ve havalimanlarının müşteri memnuniyetini ölçmesine ve iyileştirme alanlarını belirlemesine yardımcı olabilir.

Bilgisayarlı görü, bilgisayarların görsel verileri yorumlamasını ve bu verilere dayanarak karar vermesini sağlar. Yüz tanıma, davranış analizi ve şüpheli etkinliklerin tespiti gibi uygulamalarla güvenliği güçlendirmek için gelişmiş gözetim sistemlerinde kullanılabilir. Bunlar, yapay zekânın havacılık alanındaki kullanım alanlarından yalnızca birkaçı. Bu teknolojilerin sektörü nasıl etkilediğine daha yakından bakalım.

Havacılıkta AI uygulamaları#

Bu AI uygulamalarının havacılığı nasıl yeniden şekillendirdiğini daha iyi anlamak için birkaç ayrıntılı örneğe bakalım. Uygulamaya neden ihtiyaç duyulduğunu, AI kullanarak nasıl bir çözüm oluşturabileceğimizi ve çözümün nasıl çalıştığını anlayacağız.

Uçakların iniş mesafelerini hesaplamak için bilgisayarlı görü kullanımı#

Havacılıkta bilgisayarlı görünün ilgi çekici bir uygulaması, uçakların iniş mesafelerini hesaplamaktır. Henüz yaygın olarak kullanılmasa da bilgisayarlı görü, cihazların arızalanması durumunda yedek çözüm olarak kullanılabilir ve düşük görüş koşullarında inişe yardımcı olabilir. İniş prosedürlerini daha güvenli ve güvenilir hâle getirebilir. İniş sırasında uçaklara radyo sinyalleriyle rehberlik sağlayan ve geleneksel olarak kullanılan Aletli İniş Sistemi'nden (ILS) farklı olarak bilgisayarlı görü, yerden destek sunar.

Nesne tespiti, AI modellerinin bir görüntü veya videodaki nesneleri tanımlayıp konumlarını belirlediği bir bilgisayarlı görü görevidir. Otonom araçlardan güvenlik sistemlerine kadar çeşitli uygulamalar için gereklidir. Bu özel uygulamada nesne tespiti, uçağı ve iniş noktasını doğru biçimde belirlemek için kullanılabilir.

Örneğin, Ultralytics YOLOv8, nesne tespitini destekleyen ve bu amaçla kullanılabilecek gelişmiş bir bilgisayarlı görü modelidir. Uçak ve inmesi gereken yer tespit edilebilir, ardından nesnelerin çevresine sınırlayıcı kutular çizilebilir. Daha sonra sınırlayıcı kutuların merkezlerini kullanarak iki nesne arasındaki mesafeyi ölçebilirsin.

Şekil 2. Uçakların iniş mesafesini hesaplamak için Ultralytics YOLOv8 kullanımı.

Bunu mevcut havalimanı altyapısına entegre etmek için pist boyunca konumlandırılan kameralar, video verilerini gerçek zamanlı olarak YOLOv8 modeline aktarabilir. Sistem, iniş yaklaşımını sürekli izleyerek hava trafik kontrolörlerine ve pilotlara kesin iniş mesafeleri hakkında anında geri bildirim sağlar. Sistem, zorlu koşullarda uçakların iniş mesafelerinin hesaplanmasını kolaylaştırır.

AI sohbet botları havalimanı müşteri hizmetlerini daha akıllı hâle getiriyor#

Havalimanlarındaki önemli sorunlardan biri, sürekli müşteri desteği ihtiyacıdır. Yolcular uçuş bilgileri, check-in işlemleri ve havalimanında yön bulma konularında sık sık yardıma ihtiyaç duyar. Bu durum personeli zorlayabilir ve bekleme sürelerini uzatabilir. NLP ve GPT-4o gibi Büyük Dil Modelleri (LLMs) kullanılarak oluşturulan yapay zekâ sohbet robotları yardımcı olabilir.

Şekil 3. Yolcular, havayoluyla ilgili sorularını iletmek için AI sohbet botlarını kullanıyor.

NLP ve LLM'ler, sohbet robotlarının insan dilini anlamasını ve üretmesini sağlar. Bu robotlar yolcularla doğal, karşılıklı konuşmaya dayalı bir şekilde etkileşim kurabilir. Havalimanlarında eğitim verilerindeki kapsamlı bilgilerden yararlandıkları için çeşitli görevleri verimli biçimde yönetebilirler. Yolcular, gerçek zamanlı uçuş bilgisi almak, havalimanı tesisleriyle ilgili sorularını yanıtlamak, rezervasyon ve check-in işlemlerinde yardım almak, hatta yemek ve alışveriş önerileri edinmek için sohbet robotlarını kullanabilir.

AI destekli bagaj taşıma sistemleri#

Havalimanlarında yapay zekâ, check-in bagajlarının taşınması ve teslim alınması sürecini daha verimli hâle getirerek bagajların kaybolma olasılığını azaltabilir. Havalimanları, bilgisayarlı görü ve makine öğrenimi gibi teknolojilerle bagaj ayırma, izleme ve yönetme süreçlerini kolaylaştırabilir.

Ultralytics YOLOv8, nesne izlemeyi ve örnek bölümlemeyi desteklediği için bu uygulama için iyi bir seçenektir. Nesne izleme, her bir bagajın hareketini check-in işleminin yapıldığı andan uçağa yüklenene kadar takip etmemizi sağlar. Sürekli izleme, hataları önlemeye ve her bagajın varış noktasına ulaşmasını sağlamaya yardımcı olur.

Şekil 4. Yüklenen bagajların Ultralytics YOLOv8 ile izlenmesi.

Örnek bölümleme, her bir bagajı ayrı ayrı belirlemeye ve ayırt etmeye yardımcı olur. Bu özellik, teslim alma bandındaki bagajları sayma gibi görevlerde kullanışlıdır. Yapay zekâ destekli bagaj taşıma sistemleri, bagajlar banda yerleştirilirken ve yolcular tarafından alınırken çanta sayısını takip edebilir. Bu tür izleme sayesinde havayolu şirketleri hiçbir bagajın sahipsiz kalmadığından ve tüm yolcuların bagajlarını aldığından emin olabilir.

Şekil 5. Bagaj alım bandındaki bagajların Ultralytics YOLOv8 ile sayılması.

YOLOv8 gibi bilgisayarlı görü modellerini bagaj taşıma süreçlerine entegre etmek, bu süreçleri çok daha verimli ve doğru hâle getirebilir. Gerçek zamanlı izleme ve veri toplama, hataları azaltmaya, kayıp bagajları en aza indirmeye ve yolcu memnuniyetini artırmaya yardımcı olur. Bu görevlerin otomatikleştirilmesi, havalimanı personelinin havalimanının genel verimliliğini artıracak daha önemli işlere odaklanmasını sağlar.

Havalimanı yer operasyonlarını yakından izlemek#

Bilgisayarlı görü kullanarak bagaj taşıma sürecini izlemeyi inceledik, ancak bu yalnızca yer operasyonlarının bir yönü. Gecikmelerin nerede yaşandığını belirlemek için yer operasyonlarının diğer birçok yönü de izlenebilir ve takip edilebilir. Gecikmeleri belirlemek ve ortadan kaldırmak kayıpları azaltabilir ve genel verimliliği artırabilir.

Bilgisayarlı görü sistemleri, yakıt ikmalinden bakım ve ikram hizmetlerine, apron güvenliğine kadar yer operasyonlarını izlemek için kamera ve sensörlerden yararlanabilir. Bu sistemler görsel verileri analiz ederek sorunları belirler, iş akışlarını kolaylaştırır ve güvenlik kurallarına uyulmasını sağlar. Zaman içinde bu bilgiler, havalimanlarının operasyonlarını sürekli iyileştirmesine yardımcı olarak daha sorunsuz, güvenli ve verimli yer hizmetleri süreçleri sağlar.

Şekil 6. Bilgisayarlı görü kullanarak yer operasyonlarının izlenmesi.

Havacılıkta AI'nın avantajları#

AI, operasyonları daha verimli ve güvenli hâle getirerek ve yolculara daha iyi bir deneyim sunarak havacılık sektörünü değiştiriyor. Çeşitli görevleri otomatikleştirip optimize eden AI, havayollarının ve havalimanlarının daha sorunsuz çalışmasına yardımcı olur ve maliyetleri düşürür. Havacılıkta AI kullanmanın diğer önemli avantajlarından bazıları şunlardır:

• Gerçek Zamanlı Veri Analizi: Büyük veri kümelerini hızla analiz edebilen AI, daha bilinçli kararlar alınmasını sağlayan gerçek zamanlı bilgiler sunar.
• Optimize Edilmiş Uçuş Rotaları: AI, daha verimli uçuş rotalarının planlanmasına yardımcı olarak yakıt tasarrufu sağlar ve seyahat süresini kısaltır.
• Kolaylaştırılmış Güvenlik: AI destekli güvenlik sistemleri tehditleri daha hızlı ve doğru şekilde tespit ederek genel havalimanı güvenliğini güçlendirebilir.
• Kişiselleştirilmiş Yolcu Deneyimi: Hizmetler ve olanaklar için kişiselleştirilmiş öneriler, yolcuların genel seyahat deneyimini iyileştirebilir.

Havalimanlarında AI uygulamasının zorlukları#

Havalimanlarında AI uygulamaları hayata geçirilirken çeşitli engellerle karşılaşılabilir. Bilinen yaygın zorluklardan bazıları yüksek altyapı maliyetleri, veri gizliliği, etik etkiler ve eski sistemlerle entegrasyonla ilgilidir. Ancak bu zorluklar başka sektörlerde de görülür. Havacılıkta ise sektöre özgü bazı zorluklar vardır.

AI sistemlerinin güvenilir ve emniyetli olmasını sağlamak havacılıkta kritik önem taşır. Herhangi bir aksaklık ciddi sonuçlara yol açabileceği için AI'nın katı standartları karşılaması ve kapsamlı testlerden geçmesi gerekir. Bir diğer zorluk, farklı havalimanı ortamlarına uyum sağlamanın güç olabilmesidir. Havalimanları her tür iklimde, farklı yolcu yoğunluklarında ve farklı uçak türleriyle çalışır. AI sistemlerinin bu çeşitli koşullarla başa çıkması gerekir. Ayrıca düzenleyici kurumlardan ve sektördeki paydaşlardan onay almak zor olabilir. AI sistemleri katı güvenlik düzenlemelerine uymalıdır; bu da AI çözümlerinin geliştirilmesi ve devreye alınması sürecini yavaşlatabilir. Havayollarını, havalimanı işletmecilerini ve yolcuları AI'nın güvenilir ve faydalı olduğuna ikna etmek için, güvenliği ve verimliliği gerçekten artırdığını gösteren çok sayıda kanıt ve çaba gerekir.

Havacılıkta AI'nın geleceği#

Yapay zekâ teknolojileri gelişmeye devam ettikçe verimlilik, güvenlik ve yolcu deneyimi alanlarında daha da iyi sonuçlar bekleyebiliriz. Örneğin Singapur'daki Changi Havalimanı, yolcuların göçmenlik işlemlerini bir dakikadan kısa sürede tamamlamasını sağlayan yapay zekâ destekli sistemler kullanıyor. Otonom hava araçları üzerinde de çalışmalar yürütülüyor ve yapay zekâ, navigasyon ile karar alma süreçlerinde önemli bir rol oynuyor. Yapay zekâyı havacılığın farklı alanlarına entegre etmek yalnızca mevcut operasyonları iyileştirmekle kalmayacak, henüz aklımıza bile gelmemiş yeni ve yenilikçi çözümlerin de önünü açacak.

Yapay zekâ hakkında daha fazla bilgi edinmek ister misin? Yenilikçi projelerimizi görmek için GitHub depomuzu keşfet ve büyüyen topluluğumuza katıl. Sağlıktan tarıma kadar Vision AI'ı farklı sektörlerde nasıl uyguladığımızı keşfet.