AI trong ngành hàng không: Đường băng tới các sân bay thông minh hơn

Ngành hàng không giữ cho thế giới kết nối thông qua việc vận chuyển hành khách và hàng hóa. Khi công nghệ phát triển, số lượng người đi du lịch ngày càng tăng. Năm nay, lượng hành khách toàn cầu dự kiến sẽ đạt 9.4 billion. Việc giám sát hoạt động sân bay trở nên quan trọng hơn bao giờ hết để tránh tình trạng chậm trễ tốn kém và ngăn chặn trải nghiệm du lịch tồi tệ của hành khách.

Trí tuệ nhân tạo (AI) tại các sân bay có thể giúp hợp lý hóa các hoạt động, tăng cường hiệu quả và cải thiện trải nghiệm đi lại tổng thể. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá các ứng dụng khác nhau của AI trong ngành hàng không. Chúng ta cũng sẽ xem xét những ưu điểm của AI trong hàng không và các thách thức đi kèm. Hãy cùng bắt đầu nào!

AI được sử dụng như thế nào trong ngành hàng không?#

Các công nghệ AI khác nhau như machine learning, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và computer vision đang chuyển đổi ngành aviation. Machine learning sử dụng các thuật toán để nhận diện mẫu và đưa ra dự đoán. Công nghệ này có thể giúp tối ưu hóa lịch trình bay, cải thiện thời gian quay vòng của máy bay và dự đoán hỏng hóc thiết bị trước khi chúng xảy ra.

Hình 1. Các lĩnh vực có thể ứng dụng AI trong ngành hàng không.

NLP, cho phép máy tính hiểu và tạo ra ngôn ngữ con người, có thể được sử dụng cho các ứng dụng như phân tích cảm xúc. Bằng cách phân tích phản hồi của hành khách từ các khảo sát, mạng 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.

Computer vision giúp máy tính có thể diễn giải và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu hình ảnh. 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 diện khuôn mặt, phân tích hành vi và phát hiện các hoạt động đáng ngờ. Đây chỉ là một vài ứng dụng của AI trong lĩnh vực hàng không. Còn rất nhiều ứng dụng khác đang làm thay đổi ngành này. Hãy cùng đi sâu vào cách các công nghệ này đang tác động đến lĩnh vực này.

Các ứng dụng của AI trong hàng không#

Để có cái nhìn rõ ràng hơn về việc các ứng dụng AI này đang định hình lại ngành hàng không như thế nào, hãy xem xét một vài ví dụ chi tiết. Chúng ta sẽ tìm hiểu về nhu cầu ứng dụng, giải pháp chúng ta có thể tạo ra bằng cách sử dụng AI và cách thức hoạt động của nó.

Sử dụng computer vision để tính toán khoảng cách hạ cánh của máy bay#

Một ứng dụng thú vị của computer vision trong hàng không là tính toán khoảng cách hạ cánh của máy bay. Mặc dù chưa được sử dụng phổ biến, computer vision có thể đóng vai trò như một hệ thống dự phòng nếu các thiết bị gặp sự cố và hỗ trợ hạ cánh trong điều kiện tầm nhìn thấp. Nó có thể làm cho các quy trình hạ cánh an toàn và đáng tin cậy hơn. Không giống như Hệ thống hạ cánh bằng thiết bị (ILS) truyền thống vốn cung cấp hướng dẫn cho máy bay khi hạ cánh bằng tín hiệu vô tuyến, computer vision cung cấp hỗ trợ từ mặt đất.

Object detection là một tác vụ computer vision trong đó các model AI nhận diện và xác định vị trí các đối tượng trong một hình ảnh hoặc video. Tác vụ này rất cần thiết cho nhiều ứng dụng khác nhau, từ autonomous vehicles đến các hệ thống an ninh. Trong ứng dụng cụ thể này, object detection có thể được sử dụng để nhận diện chính xác máy bay và vị trí hạ cánh của nó.

Ultralytics YOLOv8, ví dụ, là một model computer vision tiên tiến hỗ trợ object detection, có thể được sử dụng cho việc này. Máy bay và vị trí nó nên hạ cánh có thể được phát hiện, và các bounding box có thể được vẽ xung quanh các đối tượng. Sau đó, bạn có thể đo khoảng cách giữa hai đối tượng bằng cách sử dụng tâm của các bounding box.

Fig 2. Sử dụng Ultralytics YOLOv8 để tính toán khoảng cách hạ cánh của máy bay.

Để tích hợp điều này vào cơ sở hạ tầng sân bay hiện có, các camera được đặt dọc theo đường băng có thể cung cấp dữ liệu video cho model YOLOv8 theo thời gian thực. Hệ thống sẽ liên tục giám sát quá trình tiếp cận hạ cánh, cung cấp phản hồi tức thì cho các kiểm soát viên không lưu và phi công về khoảng cách hạ cánh chính xác. Hệ thống sẽ giúp việc calculate airplane landing distances trở nên dễ dàng hơn trong các điều kiện thách thức.

AI chatbot làm cho dịch vụ khách hàng tại sân bay trở nên thông minh hơn#

Một vấn đề lớn tại các sân bay là nhu cầu liên tục về hỗ trợ khách hàng. Hành khách thường cần trợ giúp về thông tin chuyến bay, quy trình check-in và điều hướng trong sân bay. Điều này có thể cuối cùng làm quá tải nhân viên và tạo ra thời gian chờ đợi lâu hơn. Các chatbot AI được xây dựng bằng NLP và Large Language Models (LLMs) như GPT-4o có thể là một giải pháp tuyệt vời.

Fig 3. Hành khách đang sử dụng chatbot AI để đưa ra các thắc mắc liên quan đến hàng không.

NLP và LLMs cho phép chatbot hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người. Chúng có thể tương tác với hành khách theo cách tự nhiên, mang tính hội thoại. Tại các sân bay, các chatbot này có thể quản lý hiệu quả các tác vụ khác nhau vì chúng được trang bị kiến thức phong phú từ dữ liệu huấn luyện của mình. Hành khách có thể sử dụng chatbot để nhận thông tin chuyến bay thời gian thực, trả lời các câu hỏi về cơ sở vật chất sân bay, hỗ trợ quy trình đặt vé và check-in, thậm chí đưa ra các đề xuất ăn uống và mua sắm.

Hệ thống xử lý hành lý hỗ trợ bởi AI#

AI tại các sân bay có thể làm cho quy trình vận chuyển và nhận hành lý check-in trở nên hiệu quả hơn và giảm thiểu khả năng thất lạc hành lý. Các sân bay có thể hợp lý hóa việc phân loại, theo dõi và quản lý hành lý bằng cách sử dụng các công nghệ tiên tiến như computer vision và machine learning.

Ultralytics YOLOv8 hỗ trợ object tracking và instance segmentation, biến nó thành một lựa chọn tốt cho ứng dụng này. Object tracking cho phép chúng ta theo dõi chuyển động của từng kiện hành lý từ khoảnh khắc nó được check-in cho đến khi được đưa lên máy bay. Việc giám sát liên tục giúp ngăn ngừa sai sót và đảm bảo mọi chiếc túi đều đến đích.

Fig 4. Giám sát hành lý đang được bốc xếp bằng Ultralytics YOLOv8.

Instance segmentation giúp xác định và phân biệt từng kiện hành lý riêng lẻ. Nó hữu ích cho các tác vụ như đếm hành lý trên băng chuyền nhận đồ. Các hệ thống xử lý hành lý hỗ trợ bởi AI có thể theo dõi số lượng túi khi chúng được đặt lên băng chuyền và khi hành khách nhận chúng. Với loại hình giám sát này, các hãng hàng không có thể đảm bảo không có kiện hành lý nào bị bỏ quên và tất cả hành khách đều nhận được hành lý của mình.

Fig 5. Đếm hành lý trên băng chuyền nhận hành lý bằng cách sử dụng Ultralytics YOLOv8.

Tích hợp các model computer vision như YOLOv8 vào việc xử lý hành lý có thể làm cho các quy trình này hiệu quả và chính xác hơn nhiều. Giám sát thời gian thực và thu thập dữ liệu giúp giảm thiểu sai sót, hạn chế tối đa thất lạc hành lý và cải thiện sự hài lòng của hành khách. Bằng cách tự động hóa các tác vụ này, nhân viên sân bay có thể tập trung vào các nhiệm vụ quan trọng hơn để nâng cao hiệu suất tổng thể của sân bay.

Giám sát các hoạt động tại sân bay#

Chúng ta đã khám phá việc giám sát xử lý hành lý bằng computer vision, nhưng đó chỉ là một khía cạnh của các hoạt động trên mặt đất. Vô số thông tin chi tiết khác về các hoạt động trên mặt đất có thể được giám sát và theo dõi để xác định nơi xảy ra sự cố trì hoãn. Việc xác định và loại bỏ các sự cố trì hoãn có thể giảm thiểu tổn thất và cải thiện hiệu quả tổng thể.

Từ tiếp nhiên liệu và bảo trì đến các dịch vụ phục vụ suất ăn và an toàn trên đường băng, các hệ thống computer vision 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 hình ảnh để phát hiện mọi vấn đề, hợp lý hóa quy trình làm việc và đảm bảo các quy tắc an toàn được tuân thủ. Theo thời gian, những thông tin này có thể giúp các sân bay liên tục cải thiện hoạt động của họ, dẫn đến các quy trình xử lý trên mặt đất trơn tru hơn, an toàn hơn và được tối ưu hóa hơn.

Hình 6. Giám sát các hoạt động trên mặt đất bằng computer vision.

Ưu điểm của AI trong ngành hàng không#

AI đang thay đổi ngành hàng không bằng cách làm cho các hoạt động trở nên hiệu quả hơn, an toàn hơn và tốt hơn cho hành khách. Bằng cách tự động hóa và tối ưu hóa các tác vụ khác nhau, AI giúp các hãng hàng không và sân bay vận hành trơn tru hơn và giảm chi phí. Dưới đây là một số ưu điểm chính khác của việc sử dụng AI trong hàng không:

• Phân tích dữ liệu thời gian thực: Với khả năng phân tích nhanh chóng các tập dữ liệu khổng lồ, AI mang lại thông tin chi tiết theo thời gian thực để đưa ra quyết định sáng suốt hơn.
• Tối ưu hóa đường bay: AI hỗ trợ lập kế hoạch các tuyến bay hiệu quả hơn, tiết kiệm nhiên liệu và giảm thời gian di chuyển.
• An ninh hợp lý hóa: Các hệ thống an ninh hỗ trợ bởi AI có thể phát hiện các mối đe dọa nhanh hơn và chính xác hơn để củng cố an ninh sân bay tổng thể.
• Trải nghiệm hành khách cá nhân hóa: Các gợi ý cá nhân hóa về dịch vụ và tiện nghi có thể cải thiện trải nghiệm đi lại tổng thể cho hành khách.

Những thách thức khi triển khai AI tại các sân bay#

Nhiều trở ngại có thể phát sinh trong quá trình triển khai các ứng dụng AI tại sân bay. Một số thách thức được biết đến phổ biến hơn liên quan đến high infrastructure costs, quyền riêng tư dữ liệu, các hệ lụy đạo đức và khả năng tích hợp với các hệ thống cũ (legacy systems). Tuy nhiên, những thách thức này cũng xuất hiện ở các ngành công nghiệp khác. Trong ngành hàng không, có những thách thức cụ thể chỉ riêng ngành này mới có.

Việc 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 khắt khe và trải qua nhiều thử nghiệm vì bất kỳ lỗi 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 gặp khó khăn. Các sân bay hoạt động trong nhiều loại khí hậu, với mức độ lưu lượng hành khách và các loại máy bay khác nhau. Các hệ thống AI cần phải xử lý những điều kiện đa dạng này. Ngoài ra, việc nhận 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 khai thác sân bay và hành khách rằng AI là đáng tin cậy và có lợi đòi hỏi rất nhiều nỗ lực và bằng chứng cho thấy nó thực sự hiệu quả trong việc cải thiện sự an toàn và hiệu quả.

Tương lai của AI trong ngành hàng không#

Khi các công nghệ AI tiếp tục cải tiến, chúng ta có thể mong đợi hiệu quả, sự an toàn và trải nghiệm hành khách tốt hơn nữa. Ví dụ, Sân bay Changi của Singapore sử dụng các hệ thống nhập cảnh hỗ trợ bởi AI cho phép hành khách hoàn tất thủ tục nhập cảnh trong chưa đầy một phút. Ngoài ra, công việc nghiên cứu về máy bay tự hành cũng đang được thực hiện và AI đóng một vai trò to lớn trong điều hướng và ra quyết định. Tích hợp AI vào các bộ phận khác nhau của ngành hàng không sẽ không chỉ cải thiện các hoạt động hiện tại mà còn dẫn đến các giải pháp mới và sáng tạo mà chúng ta thậm chí chưa từng nghĩ tới.

Bạn quan tâm muốn tìm hiểu thêm về AI? Hãy khám phá GitHub repository của chúng tôi để xem các dự án đổi mới của chúng tôi và tham gia community đang ngày càng phát triển. Từ việc nâng cao healthcare đến chuyển đổi agriculture, chúng tôi đang đẩy lùi các giới hạn của AI! 🌟🚀