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

Ngành hàng không duy trì kết nối toàn cầu bằng cách vận chuyển con người và hàng hóa. Khi công nghệ phát triển, ngày càng có nhiều người đi lại bằng đường hàng không. Năm nay, lưu lượng hành khách toàn cầu dự kiến đạt 9,4 tỷ. Việc giám sát hoạt động sân bay quan trọng hơn bao giờ hết để tránh các khoản chậm trễ tốn kém và ngăn hành khách có trải nghiệm di chuyển không tốt.

Trí tuệ nhân tạo (AI) tại sân bay có thể giúp tinh gọn hoạt động, nâng cao hiệu suất và cải thiện trải nghiệm di chuyển tổng thể. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu nhiều ứng dụng khác nhau của AI trong ngành hàng không. Chúng ta cũng sẽ xem xét những lợi ích của AI trong ngành hàng không và các thách thức đi kèm. Hãy bắt đầu!

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

Các công nghệ AI khác nhau như machine learning, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và computer vision đang chuyển đổi ngành hàng không. Machine learning sử dụng các thuật toán để xác định mẫu và đưa ra dự đoán. Công nghệ này có thể giúp tối ưu hóa lịch bay, cải thiện thời gian quay vòng máy bay và dự đoán lỗi 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 của 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 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 những lĩnh vực cần cải thiện.

Computer vision cho phép máy tính diễn giải và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu hình ảnh. Công nghệ này 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 hoạt động đáng ngờ. Đây chỉ là một vài 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 đang tác động đến lĩnh vực này.

Các ứng dụng của AI trong ngành hàng không#

Để hình dung rõ hơn cách các ứng dụng AI này đang định hình lại ngành hàng không, hãy xem xét một vài ví dụ chi tiết. Chúng ta sẽ tìm hiểu nhu cầu ứng dụng, giải pháp có thể tạo ra bằng AI và cách giải pháp đó hoạt động.

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

Một ứng dụng thú vị của computer vision trong ngành hàng không là tính khoảng cách hạ cánh của máy bay. Mặc dù hiện chưa được sử dụng phổ biến, computer vision có thể đóng vai trò dự phòng nếu thiết bị đo gặp sự cố và hỗ trợ hạ cánh trong điều kiện tầm nhìn thấp. Công nghệ này có thể giúp quy trình hạ cánh an toàn và đáng tin cậy hơn. Không giống Hệ thống hạ cánh bằng thiết bị (ILS) được sử dụng theo phương pháp 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.

Phát hiện đối tượng là một tác vụ computer vision trong đó các model AI xác định và định vị đối tượng trong ảnh hoặc video. Đây là thành phần thiết yếu của nhiều ứng dụng, từ phương tiện tự hành đến các 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 vị trí hạ cánh của máy bay.

Ultralytics YOLOv8, chẳng hạn, là một model computer vision tiên tiến hỗ trợ phát hiện đối tượng và có thể được sử dụng cho mục đích này. Máy bay và vị trí máy bay cần hạ cánh có thể được phát hiện, sau đó vẽ các bounding box quanh các đối tượng. Tiếp theo, bạn có thể đo khoảng cách giữa hai đối tượng bằng tâm của các bounding box.

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

Để tích hợp giải pháp này vào hạ tầng sân bay hiện có, các camera được bố trí dọc đường băng có thể truyền dữ liệu video theo thời gian thực đến model YOLOv8. Hệ thống sẽ liên tục giám sát quá trình tiếp cận hạ cánh, cung cấp phản hồi tức thời cho kiểm soát viên không lưu và phi công về khoảng cách hạ cánh chính xác. Hệ thống sẽ giúp tính khoảng cách hạ cánh của máy bay dễ dàng hơn trong các điều kiện khó khăn.

Chatbot AI giúp dịch vụ khách hàng tại sân bay trở nên thông minh hơn#

Một vấn đề lớn tại sân bay là nhu cầu hỗ trợ khách hàng liên tục. Hành khách thường cần trợ giúp về thông tin chuyến bay, quy trình làm thủ tục và việc di chuyển trong sân bay. Điều này có thể khiến nhân viên quá tải và tạo ra thời gian chờ lâu hơn. Chatbot AI được xây dựng bằng NLP và các Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như GPT-4o có thể là một giải pháp hiệu quả.

Hình 3. Hành khách đang sử dụng chatbot AI để gửi yêu cầu liên quan đến hãng 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, giống như hội thoại. Tại sân bay, các chatbot này có thể quản lý hiệu quả nhiều tác vụ khác nhau vì được cung cấp lượng kiến thức phong phú từ dữ liệu huấn luyện. Hành khách có thể sử dụng chatbot để nhận thông tin chuyến bay theo thời gian thực, giải đáp câu hỏi về các tiện ích tại sân bay, hỗ trợ quy trình đặt vé và làm thủ tục, thậm chí nhận đề xuất về ăn uống và mua sắm.

Hệ thống xử lý hành lý được hỗ trợ bởi AI#

AI tại sân bay có thể giúp quy trình vận chuyển và nhận hành lý ký gửi hiệu quả hơn, đồng thời giảm khả năng thất lạc hành lý. Sân bay có thể tinh gọn việc phân loại, theo dõi và quản lý hành lý bằng các công nghệ tiên tiến như computer vision và machine learning.

Ultralytics YOLOv8 hỗ trợ theo dõi đối tượng và phân đoạn instance, nên là một lựa chọn phù hợp cho ứng dụng này. Theo dõi đối tượng cho phép chúng ta theo dõi chuyển động của từng kiện hành lý từ lúc làm thủ tục ký gửi cho đến khi được xếp lên máy bay. Việc giám sát liên tục giúp ngăn ngừa sai sót và bảo đảm mọi kiện hành lý đến đúng điểm đích.

Hình 4. Giám sát hành lý được xếp lên máy bay bằng Ultralytics YOLOv8.

Phân đoạn instance giúp xác định và phân biệt từng kiện hành lý riêng lẻ. Công nghệ này hữu ích cho các tác vụ như đếm hành lý trên băng chuyền nhận hành lý. Hệ thống xử lý hành lý được hỗ trợ bởi AI có thể theo dõi số lượng kiện hành lý khi chúng được đặt lên băng chuyền và khi hành khách nhận lại. Với hình thức giám sát này, các hãng hàng không có thể bảo đảm không có kiện hành lý nào bị bỏ lại và mọi hành khách đều nhận được hành lý của mình.

Hình 5. Đếm hành lý trên băng chuyền nhận hành lý bằng Ultralytics YOLOv8.

Việc tích hợp các model computer vision như YOLOv8 vào hoạt động 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 sai sót, hạn chế thất lạc hành lý và cải thiện mức độ hài lòng của hành khách. Bằng cách tự động hóa các tác vụ này, nhân viên sân bay có thể tập trung vào những nhiệm vụ quan trọng hơn để nâng cao hiệu suất tổng thể của sân bay.

Giám sát hoạt động khai thác mặt đất tại sân bay#

Chúng ta đã tìm hiểu việc giám sát xử lý hành lý bằng computer vision, nhưng đó chỉ là một khía cạnh của hoạt động khai thác mặt đất. Có vô số thông tin chuyên sâu khác về hoạt động khai thác mặt đất có thể được giám sát và theo dõi để xác định nơi phát sinh chậm trễ. Việc xác định và loại bỏ chậm trễ có thể giảm tổn thất và cải thiện hiệu suất tổng thể.

Từ tiếp nhiên liệu và bảo trì đến dịch vụ suất ăn và an toàn khu vực sân đỗ, các hệ thống computer vision có thể sử dụng camera và cảm biến để giám sát hoạt động khai thác mặt đất. Các hệ thống này phân tích dữ liệu hình ảnh để phát hiện vấn đề, tinh gọn quy trình làm việc và bảo đảm các quy định an toàn được tuân thủ. Theo thời gian, những thông tin chuyên sâu này có thể giúp sân bay liên tục cải thiện hoạt động, hướng tới các quy trình khai thác mặt đất trơn tru hơn, an toàn hơn và được tối ưu hóa.

Hình 6. Giám sát hoạt động khai thác mặt đất bằng computer vision.

Ưu điểm của AI trong ngành hàng không#

AI đang thay đổi ngành hàng không bằng cách giúp hoạt động hiệu quả hơn, an toàn hơn và mang lại trải nghiệm 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 vận hành trơn tru hơn, đồng thời giảm chi phí. Dưới đây là một số ưu điểm chính khác của việc sử dụng AI trong ngành hàng không:

• Phân tích dữ liệu theo thời gian thực: Với khả năng nhanh chóng phân tích các tập dữ liệu khổng lồ, AI cung cấp thông tin chuyên sâu theo thời gian thực để hỗ trợ việc ra quyết định có cơ sở 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.
• Tinh gọn an ninh: Các hệ thống an ninh được hỗ trợ bởi AI có thể phát hiện mối đe dọa nhanh hơn và chính xác hơn, qua đó tăng cường an ninh tổng thể tại sân bay.
• Trải nghiệm hành khách được cá nhân hóa: Các đề xuất được cá nhân hóa về dịch vụ và tiện ích có thể cải thiện trải nghiệm di chuyển tổng thể của hành khách.

Thách thức khi triển khai AI tại 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 thường gặp liên quan đến chi phí hạ tầng cao, quyền riêng tư dữ liệu, tác động đạo đức và việc tích hợp với các hệ thống cũ. Tuy nhiên, những thách thức này cũng xuất hiện trong các ngành khác. Trong ngành hàng không, có những thách thức đặc thù riêng của lĩnh vực này.

Bảo đảm các hệ thống AI đáng tin cậy và an toàn là yếu tố then chốt trong ngành hàng không. AI phải đáp ứng các tiêu chuẩn nghiêm ngặt và trải qua nhiều cuộc kiểm thử 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 khó khăn. Sân bay hoạt động trong nhiều điều kiện khí hậu, với lưu lượng hành khách và loại máy bay khác nhau. Các hệ thống AI cần xử lý được những điều kiện đa dạng này. Ngoài ra, việc nhận phê duyệt từ các cơ quan quản lý và các bên liên quan trong ngành cũng có thể khó khăn. Các hệ thống AI phải tuân thủ các quy định an toàn nghiêm ngặt, điều này có thể làm chậm quá trình phát triển và triển khai các giải pháp AI. Việc thuyết phục các hãng hàng không, đơn vị vận hành sân bay và hành khách rằng AI đáng tin cậy và mang lại lợi ích đòi hỏi nhiều nỗ lực, cùng bằng chứng cho thấy AI thực sự cải thiện an toàn và hiệu suất.

Tương lai của AI trong ngành hàng không#

Khi các công nghệ AI tiếp tục được cải thiện, chúng ta có thể kỳ vọng hiệu suất, độ an toàn và trải nghiệm hành khách sẽ ngày càng tốt hơn. Chẳng hạn, Sân bay Changi của Singapore sử dụng các hệ thống xuất nhập cảnh được hỗ trợ bởi AI, cho phép hành khách hoàn tất thủ tục nhập cảnh trong chưa đầy một phút. Các hoạt động nghiên cứu và phát triển máy bay tự hành cũng đang được tiến hành, trong đó AI đóng vai trò rất lớn trong việc điều hướng và ra quyết định. Việc tích hợp AI vào nhiều khía cạnh khác nhau của ngành hàng không không chỉ cải thiện hoạt động hiện tại mà còn dẫn đến những giải pháp mới và sáng tạo mà chúng ta chưa từng nghĩ đến.

Bạn muốn tìm hiểu thêm về AI? Hãy khám phá repository GitHub của chúng tôi để xem các dự án sáng tạo và tham gia cộng đồng đang ngày càng phát triển. Từ việc thúc đẩy chăm sóc sức khỏe đến chuyển đổi nông nghiệp, chúng tôi đang mở rộng các giới hạn của AI! 🌟🚀