Havacılıkta yapay zeka: Daha akıllı havaalanlarına giden pist

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

Havaalanlarında yapay zeka (AI), operasyonları kolaylaştırmaya, verimliliği artırmaya ve genel seyahat deneyimini iyileştirmeye yardımcı olabilir. Bu makalede, AI'nın havayolu endüstrisindeki çeşitli uygulamalarını keşfedeceğiz. Ayrıca, havacılıkta AI'nın avantajlarına ve beraberinde getirdiği zorluklara da bir göz atacağız. Hadi başlayalım!

Yapay zeka havacılıkta nasıl kullanılır?

Makine öğrenimi, doğal dil işleme (NLP) ve bilgisayarlı görü gibi farklı yapay zeka teknolojileri, havacılık endüstrisini dönüştürüyor. Makine öğrenimi, kalıpları belirlemek ve tahminler yapmak için algoritmalar kullanır. Uçuş programlarını optimize etmeye, uçak dönüş sürelerini iyileştirmeye ve ekipman arızalarını olmadan önce tahmin etmeye yardımcı olabilir.

‍

Bilgisayarların insan dilini anlamasını ve üretmesini sağlayan NLP, duygu analizi gibi uygulamalar için kullanılabilir. NLP, anketlerden, sosyal medyadan ve müşteri yorumlarından gelen yolcu geri bildirimlerini analiz ederek havayollarının ve havaalanlarının müşteri memnuniyetini ölçmesine ve iyileştirme alanlarını belirlemesine yardımcı olabilir.

Bilgisayarlı görü, bilgisayarların görsel verilere dayalı olarak yorumlama yapmasını ve kararlar almasını mümkün kılar. Yüz tanıma, davranış analizi ve şüpheli faaliyetlerin tespiti gibi uygulamalar aracılığıyla güvenliği güçlendirmek için gelişmiş gözetim sistemlerinde kullanılabilir. Bunlar, havacılık alanında yapay zekanın sadece birkaç kullanım alanıdır. Havacılık sektörünü değiştiren daha birçok uygulama bulunmaktadır. Bu teknolojilerin alanı nasıl etkilediğine daha yakından bakalım.

Yapay zekanın havacılıkta uygulanması

Bu AI uygulamalarının havacılığı nasıl yeniden şekillendirdiğine dair daha net bir resim elde etmek için, birkaç ayrıntılı örneğe bakalım. Uygulama ihtiyacını, AI kullanarak oluşturabileceğimiz çözümü ve nasıl çalıştığını anlayacağız.

Uçak iniş mesafelerini hesaplamak için bilgisayarlı görü kullanmak

Havacılıkta bilgisayarlı görmenin ilginç bir uygulaması, uçak iniş mesafelerini hesaplamaktır. Henüz yaygın olarak kullanılmasa da, bilgisayarlı görme, cihazlar arızalanırsa bir yedek görevi görebilir ve düşük görüş koşullarında inişe yardımcı olabilir. İniş prosedürlerini daha güvenli ve daha güvenilir hale getirebilir. Geleneksel olarak kullanılan ve iniş sırasında uçaklara radyo sinyalleri kullanarak rehberlik sağlayan Aletli İniş Sistemi'nin (ILS) aksine, bilgisayarlı görme yerden destek sunar.

Nesne tespiti, yapay zeka modellerinin bir görüntü veya video içindeki nesneleri tanımladığı ve konumlandırdığı bir bilgisayarlı görü görevidir. Otonom araçlardan güvenlik sistemlerine kadar çeşitli uygulamalar için gereklidir. Bu özel uygulamada, nesne tespiti uçağı ve iniş noktasını doğru bir şekilde belirlemek için kullanılabilir.

Ultralytics YOLOv8, örneğin, bunun için kullanılabilecek nesne tespitini destekleyen gelişmiş bir bilgisayarlı görü modelidir. Uçak ve nereye inmesi gerektiği tespit edilebilir ve nesnelerin etrafına sınırlayıcı kutular çizilebilir. Ardından, sınırlayıcı kutuların merkezini kullanarak iki nesne arasındaki boşluğu ölçebilirsiniz.

‍

Bunu mevcut havaalanı altyapısına entegre etmek için, pist boyunca konumlandırılmış kameralar, video verilerini gerçek zamanlı olarak YOLOv8 modeline aktarabilir. Sistem, iniş yaklaşımını sürekli olarak izleyerek, hava trafik kontrolörlerine ve pilotlara kesin iniş mesafeleri hakkında anında geri bildirim sağlayacaktır. Sistem, zorlu koşullarda uçak iniş mesafelerini hesaplamayı kolaylaştıracaktır.

Yapay zeka sohbet robotları, havalimanı müşteri hizmetlerini daha akıllı hale getiriyor

Havalimanlarındaki en büyük sorunlardan biri, sürekli müşteri desteği ihtiyacıdır. Yolcular genellikle uçuş bilgileri, check-in işlemleri ve havalimanında yol bulma konusunda yardıma ihtiyaç duyarlar. Bu durum, personeli bunaltabilir ve daha uzun bekleme süreleri yaratabilir. GPT-4o gibi NLP ve Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) kullanılarak oluşturulan yapay zeka sohbet robotları harika bir çözüm olabilir.

‍

NLP ve LLM'ler, sohbet robotlarının insan dilini anlamasını ve üretmesini sağlar. Yolcularla doğal, konuşmaya dayalı bir şekilde etkileşim kurabilirler. Havaalanlarında, bu sohbet robotları, eğitim verilerinden elde ettikleri kapsamlı bilgilerle donatıldıkları için çeşitli görevleri verimli bir şekilde yönetebilirler. Yolcular, gerçek zamanlı uçuş bilgileri almak, havaalanı tesisleri hakkında soruları yanıtlamak, rezervasyon ve check-in süreçlerinde yardımcı olmak ve hatta yemek ve alışveriş için öneriler sunmak için sohbet robotlarını kullanabilirler.

Yapay zeka destekli bagaj taşıma sistemleri

Havalimanlarında yapay zeka, check-in bagajlarının taşınması ve teslim alınması sürecini daha verimli hale getirebilir ve kayıp bagaj olasılığını azaltabilir. Havalimanları, bilgisayarlı görü ve makine öğrenimi gibi en son teknolojileri kullanarak bagaj sıralama, izleme ve yönetimi süreçlerini kolaylaştırabilir. 

‍Ultralytics YOLOv8, nesne takibi ve örnek segmentasyonu'nu destekleyerek bu uygulama için iyi bir seçenek haline getirir. Nesne takibi, her bir bagajın check-in yapıldığı andan uçağa yüklendiği ana kadar olan hareketini takip etmemizi sağlar. Sürekli izleme, hataları önlemeye yardımcı olur ve her çantanın varış noktasına ulaşmasını sağlar.

‍

‍

‍

Örnek bölütleme, her bir bagaj parçasını ayrı ayrı tanımlamaya ve ayırt etmeye yardımcı olur. Bagaj toplama bandındaki bagajları saymak gibi görevler için kullanışlıdır. Yapay zeka destekli bagaj taşıma sistemleri, banda yerleştirilirken ve yolcular tarafından alınırken bagaj sayısını takip edebilir. Bu tür bir gözetimle, havayolları hiçbir bagajın sahipsiz kalmamasını ve tüm yolcuların bagajlarını almasını garanti edebilir.

‍

YOLOv8 gibi bilgisayarlı görü modellerinin bagaj taşıma sistemlerine entegre edilmesi, bu süreçleri çok daha verimli ve doğru hale getirebilir. Gerçek zamanlı izleme ve veri toplama, hataları azaltmaya, kayıp bagajı en aza indirmeye ve yolcu memnuniyetini artırmaya yardımcı olur. Bu görevleri otomatikleştirerek, havalimanı personeli havalimanının genel verimliliğini artırmak için daha önemli görevlere odaklanabilir.

Havalimanı yer operasyonlarını takip etmek

Bilgisayarlı görü kullanarak bagaj işlemeyi izlemeyi araştırdık, ancak bu, yer operasyonlarının sadece bir yönü. Gecikmelerin nerede meydana geldiğini belirlemek için yer operasyonlarına ilişkin sayısız başka içgörü izlenebilir ve takip edilebilir. Gecikmeleri belirlemek ve ortadan kaldırmak kayıpları azaltabilir ve genel verimliliği artırabilir. 

Yakıt ikmali ve bakımdan catering hizmetlerine ve rampa güvenliğine kadar, bilgisayarlı görü sistemleri yer operasyonlarını izlemek için kameralar ve sensörler kullanabilir. Bu sistemler, herhangi bir sorunu tespit etmek, iş akışlarını düzenlemek ve güvenlik kurallarının takip edilmesini sağlamak için görsel verileri analiz eder. Zamanla, bu içgörüler havalimanlarının operasyonlarını sürekli olarak iyileştirmesine, daha sorunsuz, daha güvenli ve optimize edilmiş yer hizmetleri süreçlerine yol açmasına yardımcı olabilir.

Havacılıkta yapay zekanın avantajları

Yapay zeka, havacılık sektörünü operasyonları daha verimli, daha güvenli ve yolcular için daha iyi hale getirerek değiştiriyor. Yapay zeka, çeşitli görevleri otomatikleştirerek ve optimize ederek havayollarının ve havalimanlarının daha sorunsuz çalışmasına yardımcı olur ve maliyetleri düşürür. İşte yapay zekanın havacılıkta kullanılmasının bazı önemli avantajları:

• Gerçek Zamanlı Veri Analizi: Yapay zeka, büyük veri kümelerini hızla analiz etme yeteneği sayesinde, daha bilinçli karar verme için gerçek zamanlı içgörüler sunar.
  ‍
• Optimize Edilmiş Uçuş Rotaları: Yapay zeka, daha verimli uçuş rotaları planlamasına yardımcı olarak yakıt tasarrufu sağlar ve seyahat süresini kısaltır.
  ‍
• Kolaylaştırılmış Güvenlik: Yapay zeka destekli güvenlik sistemleri, genel havalimanı güvenliğini güçlendirmek için tehditleri daha hızlı ve daha doğru bir şekilde tespit edebilir.
  ‍
• Kişiselleştirilmiş Yolcu Deneyimi: Hizmetler ve olanaklar için kişiselleştirilmiş öneriler, yolcular için genel seyahat deneyimini iyileştirebilir.

Havaalanlarında yapay zeka uygulamasının zorlukları

Havalimanlarında yapay zeka uygulamaları uygulanırken çeşitli engeller ortaya çıkabilir. En yaygın olarak bilinen zorluklardan bazıları yüksek altyapı maliyetleri, veri gizliliği, etik sonuçlar ve eski sistemlerle entegrasyon ile ilgilidir. Ancak, bu zorluklar diğer sektörlerde de ortaya çıkmaktadır. Havacılıkta, sektöre özgü benzersiz zorluklar vardır.

Yapay zeka sistemlerinin güvenilir ve emniyetli olduğundan emin olmak havacılıkta çok önemlidir. Yapay zeka sıkı standartları karşılamalı ve birçok testten geçmelidir, çünkü herhangi bir aksaklık ciddi sonuçlara yol açabilir. Bir diğer zorluk ise farklı havalimanı ortamlarına uyum sağlamanın zor olabilmesidir. Havalimanları her türlü iklimde, farklı yolcu trafiği seviyelerinde ve farklı uçak türlerinde çalışır. Yapay zeka sistemlerinin bu çeşitli koşulları yönetmesi gerekir. Ayrıca, düzenleyici kuruluşlardan ve sektör paydaşlarından onay almak zor olabilir. Yapay zeka sistemleri sıkı güvenlik düzenlemelerine uymalıdır ve bu da yapay zeka çözümlerinin geliştirilmesi ve dağıtılması sürecini yavaşlatabilir. Havayollarını, havalimanı işletmecilerini ve yolcuları yapay zekanın güvenilir ve faydalı olduğuna ikna etmek çok çaba ve gerçekten işe yaradığını kanıtlamayı gerektirir.

Havacılıkta yapay zekanın geleceği

Yapay zeka teknolojileri gelişmeye devam ettikçe, daha da iyi verimlilik, güvenlik ve yolcu deneyimleri bekleyebiliriz. Örneğin, Singapur'un Changi Havaalanı, yolcuların bir dakikadan kısa sürede pasaport kontrolünden geçmelerini sağlayan yapay zeka destekli göçmenlik sistemleri kullanıyor. Ayrıca otonom uçaklar üzerinde de çalışmalar yapılıyor ve yapay zeka navigasyon ve karar almada büyük bir rol oynuyor. Yapay zekanın havacılığın çeşitli bölümlerine entegre edilmesi sadece mevcut operasyonları iyileştirmekle kalmayacak, aynı zamanda henüz düşünmediğimiz yeni ve yenilikçi çözümlere de yol açacaktır.

Yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmekle mi ilgileniyorsunuz? Yenilikçi projelerimizi görmek ve büyüyen topluluğumuza katılmak için GitHub depomuzu keşfedin. Sağlık alanını geliştirmekten tarımı dönüştürmeye kadar, yapay zekanın sınırlarını zorluyoruz! 🌟🚀