Ngày 20 tháng 6 năm 2024
Tìm hiểu cách AI trong hàng không thúc đẩy sự đổi mới tại các sân bay và giúp hoạt động trở nên liền mạch. Tìm hiểu cách AI đang tăng hiệu quả và định nghĩa lại du lịch hàng không.
Ngành hàng không giúp thế giới kết nối bằng cách vận chuyển người và hàng hóa. Khi công nghệ tiến bộ, ngày càng có nhiều người đi du lịch. Năm nay, lưu lượng hành khách toàn cầu dự kiến sẽ đạt 9,4 tỷ . Việc giám sát hoạt động của sân bay quan trọng hơn bao giờ hết để tránh tình trạng chậm trễ tốn kém và giúp hành khách không có trải nghiệm du lịch tồi tệ.
Trí tuệ nhân tạo (AI) tại các sân bay có thể giúp hợp lý hóa hoạt động, tăng hiệu quả và cải thiện trải nghiệm du lịch tổng thể. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá nhiều ứng dụng khác nhau của AI trong ngành hàng không. Chúng ta cũng sẽ xem xét những lợi thế của AI trong ngành hàng không và những thách thức đi kèm. Hãy bắt đầu thôi!
Các công nghệ AI khác nhau như máy học, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và thị giác máy tính đang chuyển đổi ngành hàng không . Máy học sử dụng các thuật toán để xác định các mẫu và đưa ra dự đoán. Nó có thể giúp tối ưu hóa lịch trình chuyến bay, cải thiện thời gian quay vòng máy bay và dự đoán các lỗi thiết bị trước khi chúng xảy ra.
.png)
NLP, cho phép máy tính hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người, có thể được sử dụng cho các ứng dụng như phân tích tình cảm. Bằng cách phân tích phản hồi của hành khách từ các cuộc khảo sát, phương tiện truyền thông xã hội và đánh giá của khách hàng, NLP có thể giúp các hãng hàng không và sân bay đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng và xác định các lĩnh vực cần cải thiện.
Thị giác máy tính giúp máy tính có thể diễn giải và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu trực quan. Nó có thể được sử dụng trong các hệ thống giám sát tiên tiến để tăng cường an ninh thông qua các ứng dụng như nhận dạng khuôn mặt, phân tích hành vi và phát hiện hoạt động đáng ngờ. Đây chỉ là một số ứng dụng của AI trong lĩnh vực hàng không. Còn nhiều ứng dụng khác đang thay đổi ngành hàng không. Hãy cùng tìm hiểu cách các công nghệ này tác động đến lĩnh vực này.
Để có được bức tranh rõ hơn về cách các ứng dụng AI này đang định hình lại ngành hàng không, hãy cùng xem một số ví dụ chi tiết. Chúng ta sẽ hiểu nhu cầu về ứng dụng, giải pháp chúng ta có thể tạo ra bằng AI và cách thức hoạt động của nó.
Một ứng dụng thú vị của thị giác máy tính trong hàng không là tính toán khoảng cách hạ cánh của máy bay. Mặc dù chưa được sử dụng phổ biến, thị giác máy tính có thể đóng vai trò dự phòng nếu thiết bị hỏng và hỗ trợ hạ cánh trong tình huống tầm nhìn thấp. Nó có thể giúp các thủ tục hạ cánh an toàn hơn và đáng tin cậy hơn. Không giống như Hệ thống hạ cánh bằng thiết bị (ILS) được sử dụng theo truyền thống, cung cấp hướng dẫn cho máy bay trong quá trình hạ cánh bằng tín hiệu vô tuyến, thị giác máy tính cung cấp hỗ trợ từ mặt đất.
Phát hiện đối tượng là một nhiệm vụ thị giác máy tính trong đó các mô hình AI xác định và định vị các đối tượng trong một hình ảnh hoặc video. Nó rất cần thiết cho nhiều ứng dụng khác nhau, từ xe tự hành đến hệ thống an ninh. Trong ứng dụng cụ thể này, phát hiện đối tượng có thể được sử dụng để xác định chính xác máy bay và điểm hạ cánh của nó.
Ví dụ, Ultralytics YOLOv8 là một mô hình thị giác máy tính tiên tiến hỗ trợ phát hiện vật thể, có thể được sử dụng cho mục đích này. Máy bay và nơi nó sẽ hạ cánh có thể được phát hiện và các hộp giới hạn có thể được vẽ xung quanh các vật thể. Sau đó, bạn có thể đo khoảng cách giữa hai vật thể bằng cách sử dụng tâm của các hộp giới hạn.
.png)
Để tích hợp điều này vào cơ sở hạ tầng sân bay hiện có, các camera được bố trí dọc theo đường băng có thể cung cấp dữ liệu video cho mô hình YOLOv8 theo thời gian thực. Hệ thống sẽ liên tục theo dõi phương pháp tiếp cận hạ cánh, cung cấp phản hồi tức thời cho các kiểm soát viên không lưu và phi công về khoảng cách hạ cánh chính xác. Hệ thống sẽ giúp tính toán khoảng cách hạ cánh của máy bay dễ dàng hơn trong điều kiện khó khăn.
Một vấn đề lớn ở sân bay là nhu cầu liên tục về hỗ trợ khách hàng. Hành khách thường cần hỗ trợ thông tin chuyến bay, quy trình làm thủ tục và điều hướng sân bay. Điều này có thể khiến nhân viên quá tải và tạo ra thời gian chờ đợi lâu hơn. Các chatbot AI được xây dựng bằng NLP và Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-4o có thể là một giải pháp tuyệt vời.
.png)
NLP và LLM cho phép các chatbot hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người. Chúng có thể tương tác với hành khách theo cách tự nhiên, đàm thoại. Tại các sân bay, các chatbot này có thể quản lý hiệu quả nhiều nhiệm vụ khác nhau vì chúng được cung cấp kiến thức sâu rộng từ dữ liệu đào tạo của chúng. Hành khách có thể sử dụng chatbot để nhận thông tin chuyến bay theo thời gian thực, trả lời các câu hỏi về tiện nghi của sân bay, hỗ trợ quy trình đặt chỗ và làm thủ tục, thậm chí đưa ra các đề xuất về ăn uống và mua sắm.
AI tại sân bay có thể giúp quá trình vận chuyển và thu thập hành lý ký gửi hiệu quả hơn và giảm khả năng thất lạc hành lý. Sân bay có thể hợp lý hóa việc phân loại, theo dõi và quản lý hành lý bằng các công nghệ tiên tiến như thị giác máy tính và máy học.
Ultralytics YOLOv8 hỗ trợ theo dõi đối tượng và phân đoạn phiên bản , khiến nó trở thành một lựa chọn tốt cho ứng dụng này. Theo dõi đối tượng cho phép chúng tôi theo dõi chuyển động của từng kiện hành lý từ thời điểm được ký gửi cho đến khi được đưa lên máy bay. Giám sát liên tục giúp ngăn ngừa sai sót và đảm bảo rằng mọi kiện hành lý đều đến đích.
.png)
Phân đoạn trường hợp giúp xác định và phân biệt từng kiện hành lý riêng lẻ. Nó hữu ích cho các nhiệm vụ như đếm hành lý trên băng chuyền lấy hành lý. Các hệ thống xử lý hành lý hỗ trợ AI có thể theo dõi số lượng hành lý khi chúng được đặt trên băng chuyền và khi hành khách lấy chúng. Với loại giám sát này, các hãng hàng không có thể đảm bảo rằng không có hành lý nào bị bỏ lại mà không có người nhận và tất cả hành khách đều nhận được hành lý của mình.
Việc tích hợp các mô hình thị giác máy tính như YOLOv8 vào việc xử lý hành lý có thể giúp các quy trình này hiệu quả và chính xác hơn nhiều. Giám sát và thu thập dữ liệu theo thời gian thực giúp giảm thiểu sai sót, giảm thiểu hành lý bị thất lạc và cải thiện sự hài lòng của hành khách. Bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ này, nhân viên sân bay có thể tập trung vào các nhiệm vụ quan trọng hơn để cải thiện hiệu quả chung của sân bay.
Chúng tôi đã khám phá việc giám sát việc xử lý hành lý bằng thị giác máy tính, nhưng đó chỉ là một khía cạnh của hoạt động mặt đất. Vô số thông tin chi tiết khác về hoạt động mặt đất có thể được giám sát và theo dõi để xác định nơi xảy ra sự chậm trễ. Việc xác định và loại bỏ sự chậm trễ có thể giảm thiểu tổn thất và cải thiện hiệu quả chung.
Từ việc tiếp nhiên liệu và bảo dưỡng đến dịch vụ phục vụ ăn uống và an toàn ram, hệ thống thị giác máy tính có thể sử dụng camera và cảm biến để giám sát các hoạt động trên mặt đất. Các hệ thống này phân tích dữ liệu trực quan để phát hiện bất kỳ vấn đề nào, hợp lý hóa quy trình làm việc và đảm bảo các quy tắc an toàn được tuân thủ. Theo thời gian, những hiểu biết này có thể giúp các sân bay liên tục cải thiện hoạt động của mình, dẫn đến các quy trình xử lý mặt đất mượt mà hơn, an toàn hơn và được tối ưu hóa.
AI đang thay đổi ngành hàng không bằng cách làm cho hoạt động hiệu quả hơn, an toàn hơn và tốt hơn cho hành khách. Bằng cách tự động hóa và tối ưu hóa nhiều tác vụ khác nhau, AI giúp các hãng hàng không và sân bay hoạt động trơn tru hơn và giảm chi phí. Sau đây là một số lợi thế chính khác của việc sử dụng AI trong hàng không:
Có thể xảy ra nhiều rào cản khác nhau khi triển khai các ứng dụng AI tại sân bay. Một số thách thức thường gặp hơn liên quan đến chi phí cơ sở hạ tầng cao , quyền riêng tư dữ liệu, ý nghĩa đạo đức và tích hợp với các hệ thống cũ. Tuy nhiên, những thách thức này cũng phát sinh trong các ngành khác. Trong ngành hàng không, có những thách thức cụ thể chỉ có trong ngành.
Đảm bảo các hệ thống AI đáng tin cậy và an toàn là chìa khóa trong ngành hàng không. AI phải đáp ứng các tiêu chuẩn nghiêm ngặt và trải qua nhiều cuộc thử nghiệm vì bất kỳ trục trặc nào cũng có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng. Một thách thức khác là việc thích ứng với các môi trường sân bay khác nhau có thể khó khăn. Sân bay hoạt động trong mọi loại khí hậu, với các mức độ lưu lượng hành khách và loại máy bay khác nhau. Các hệ thống AI cần xử lý những điều kiện đa dạng này. Ngoài ra, việc xin được sự chấp thuận từ các cơ quan quản lý và các bên liên quan trong ngành có thể rất khó khăn. Các hệ thống AI phải tuân thủ các quy định an toàn nghiêm ngặt và điều này có thể làm chậm quá trình phát triển và triển khai các giải pháp AI. Việc thuyết phục các hãng hàng không, nhà điều hành sân bay và hành khách rằng AI đáng tin cậy và có lợi đòi hỏi rất nhiều nỗ lực và bằng chứng cho thấy nó thực sự có tác dụng cải thiện sự an toàn và hiệu quả.
Khi công nghệ AI tiếp tục cải thiện, chúng ta có thể mong đợi hiệu quả, sự an toàn và trải nghiệm của hành khách thậm chí còn tốt hơn. Ví dụ, Sân bay Changi của Singapore sử dụng hệ thống nhập cư hỗ trợ AI cho phép hành khách làm thủ tục nhập cảnh trong vòng chưa đầy một phút. Ngoài ra còn có công trình đang được thực hiện trên máy bay tự hành và AI đóng vai trò rất lớn trong việc điều hướng và ra quyết định. Việc tích hợp AI trên nhiều bộ phận khác nhau của ngành hàng không sẽ không chỉ cải thiện hoạt động hiện tại mà còn dẫn đến các giải pháp mới và sáng tạo mà chúng ta thậm chí chưa nghĩ đến.
Bạn có muốn tìm hiểu thêm về AI không? Hãy khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để xem các dự án sáng tạo của chúng tôi và tham gia cộng đồng đang phát triển của chúng tôi. Từ việc thúc đẩy chăm sóc sức khỏe đến chuyển đổi nông nghiệp , chúng tôi đang mở rộng ranh giới của AI! 🌟🚀
.webp)