AI trong ngành hàng không: Đường băng dẫn đến sân bay thông minh hơn

Ngành hàng không kết nối thế giới bằng cách vận chuyển người và hàng hóa. Khi công nghệ tiến bộ, 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. Giám sát hoạt động sân bay quan trọng hơn bao giờ hết để tránh những chậm trễ tốn kém và giúp hành khách không gặp phải trải nghiệm di chuyển tồi tệ.

Trí tuệ nhân tạo (AI) tại sân bay có thể giúp tinh gọn hoạt động, tăng hiệu quả và cải thiện trải nghiệm du lịch tổng thể. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu nhiều ứng dụng AI khác nhau trong ngành hàng không. Chúng ta cũng sẽ xem xét lợi ích của AI trong lĩnh vực hàng không và các thách thức đi kèm.

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

Các công nghệ AI khác nhau như machine learning, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và thị giác máy tính đang chuyển đổi ngành hàng không. Machine learning sử dụng thuật toán để xác định các mẫu và đưa ra dự đoán. Công nghệ này có thể giúp tối ưu hóa lịch bay, cải thiện thời gian quay vòng của máy bay và dự đoán sự cố 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 trong 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 hãng hàng không và sân bay đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng cũng như xác định những điểm cần cải thiện.

Thị giác máy tính cho phép máy tính diễn giải dữ liệu hình ảnh và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu đó. Công nghệ này có thể được sử dụng trong các hệ thống giám sát tiên tiến để tăng cường an ninh thông qua những 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. Hãy cùng tìm hiểu chi tiết hơn về tác động của những công nghệ này đối với lĩnh vực này.

Ứng dụng AI trong hàng không#

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

Sử dụng thị giác máy tính để tính khoảng cách hạ cánh của máy bay#

Một ứng dụng thú vị của thị giác máy tính trong hàng không là tính khoảng cách hạ cánh của máy bay. Dù hiện chưa được sử dụng phổ biến, thị giác máy tính có thể đóng vai trò dự phòng khi thiết bị gặp sự cố và hỗ trợ hạ cánh trong điều kiện tầm nhìn kém. Công nghệ này có thể giúp quy trình hạ cánh an toàn và đáng tin cậy hơn. Khác với Hệ thống hạ cánh bằng thiết bị (ILS) truyền thống, cung cấp hướng dẫn cho máy bay khi hạ cánh bằng tín hiệu vô tuyến, thị giác máy tính hỗ trợ từ mặt đất.

Phát hiện đối tượng là một tác vụ thị giác máy tính, trong đó các model AI nhận diện và xác định vị trí của đối tượng trong ảnh hoặc video. Tác vụ này thiết yếu trong nhiều ứng dụng, từ xe tự hành đến các hệ thống an ninh. Trong ứng dụng cụ thể này, phát hiện đối tượng có thể được dùng để xác định chính xác máy bay và vị trí hạ cánh.

Ultralytics YOLOv8, chẳng hạn, là một model thị giác máy tính tiên tiến hỗ trợ phát hiện đối tượng và có thể được dùng cho ứng dụng này. Có thể phát hiện máy bay và vị trí cần hạ cánh, sau đó vẽ bounding box quanh các đối tượng. Tiếp theo, có thể đo khoảng cách giữa hai đối tượng bằng cách sử dụng 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, có thể bố trí camera dọc đường băng để truyền dữ liệu video đến model YOLOv8 theo thời gian thực. 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 những điều kiện khó khăn.

Chatbot AI giúp dịch vụ khách hàng tại sân bay 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 cách di chuyển trong sân bay. Điều này có thể khiến nhân viên quá tải và 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 giúp giải quyết vấn đề này.

Hình 3. Hành khách đang sử dụng chatbot AI để gửi câu hỏi liên quan đến hãng hàng không.

NLP và LLMs cho phép chatbot hiểu và tạo ngôn ngữ tự nhiên của con người. Chúng có thể tương tác với hành khách theo cách tự nhiên, mang tính hội thoại. Tại sân bay, các chatbot này có thể xử lý hiệu quả nhiều tác vụ nhờ khai thác lượng kiến thức phong phú từ dữ liệu huấn luyện. Hành khách có thể dùng chatbot để nhận thông tin chuyến bay theo thời gian thực, hỏi về cơ sở vật chất của sân bay, nhận hỗ trợ đặt chỗ và làm thủ tục, thậm chí nhận gợi ý về ăn uống và mua sắm.

Hệ thống xử lý hành lý ứng dụng 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 như thị giác máy tính và machine learning.

Ultralytics YOLOv8 hỗ trợ theo dõi đối tượng và phân đoạn đối tượng riêng lẻ, khiến model này trở thành 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 đưa lên máy bay. 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 đang được xếp lên máy bay bằng Ultralytics YOLOv8.

Phân đoạn đối tượng riêng lẻ giúp nhận diện và phân biệt từng kiện hành lý. Tính năng này hữu ích cho các tác vụ như đếm hành lý trên băng chuyền nhận hành lý. Hệ thống xử lý hành lý tích hợp AI có thể theo dõi số lượng kiện khi chúng được đưa lên băng chuyền và khi hành khách nhận hành lý. Với hình thức giám sát này, hãng hàng không có thể bảo đảm không có kiện 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.

Tích hợp các model thị giác máy tính như YOLOv8 vào quy trình xử lý hành lý có thể giúp các quy trình này hiệu quả và chính xác hơn nhiều. Giám sát theo thời gian thực và thu thập dữ liệu giúp giảm sai sót, hạn chế thất lạc hành lý và nâng cao mức độ hài lòng của hành khách. Tự động hóa các tác vụ này cho phép nhân viên sân bay tập trung vào những nhiệm vụ quan trọng hơn để nâng cao hiệu quả tổng thể của sân bay.

Giám sát hoạt động mặt đất tại sân bay#

Chúng ta đã tìm hiểu việc giám sát xử lý hành lý bằng thị giác máy tính, nhưng đó chỉ là một khía cạnh của hoạt động mặt đất. Nhiều khía cạnh khác của hoạt động mặt đất cũng có thể được giám sát và theo dõi để xác định nơi xảy ra chậm trễ. Xác định và loại bỏ nguyên nhân chậm trễ có thể giảm tổn thất và cải thiện hiệu quả tổng thể.

Từ tiếp nhiên liệu và bảo trì đến dịch vụ suất ăn và an toàn trên sân đỗ, các hệ thống thị giác máy tính có thể sử dụng camera và cảm biến để giám sát hoạt động 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 tuân thủ quy định an toàn. Theo thời gian, những thông tin này có thể giúp sân bay liên tục cải thiện hoạt động, mang đến quy trình xử lý mặt đất trơn tru, an toàn và hiệu quả hơn.

Hình 6. Giám sát hoạt động mặt đất bằng thị giác máy tính.

Lợi ích của AI trong hàng không#

AI đang làm thay đổi ngành hàng không bằng cách giúp hoạt động hiệu quả hơn, an toàn hơn và phục vụ hành khách tốt hơn. Bằng cách tự động hóa và tối ưu hóa nhiều tác vụ, AI giúp hãng hàng không và sân bay vận hành trơn tru hơn, đồng thời giảm chi phí. Dưới đây là một số lợi ích chính khác của việc ứng dụng AI trong hàng không:

• Phân tích dữ liệu theo thời gian thực: Với khả năng phân tích nhanh các tập dữ liệu khổng lồ, AI cung cấp thông tin chuyên sâu theo thời gian thực để hỗ trợ 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.
• Tinh giản công tác an ninh: Các hệ thống an ninh ứng dụng AI có thể phát hiện mối đe dọa nhanh và chính xác hơn, qua đó tăng cường an ninh tổng thể tại sân bay.
• Cá nhân hóa trải nghiệm hành khách: Các đề xuất được cá nhân hóa về dịch vụ và tiện ích có thể cải thiện trải nghiệm du lịch tổng thể của hành khách.

Thách thức khi triển khai AI tại sân bay#

Nhiều trở ngại có thể phát sinh khi triển khai 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, các vấn đề đạo đức và tích hợp với hệ thống cũ. Tuy nhiên, những thách thức này cũng xuất hiện trong các ngành khác. Trong hàng không, có những thách thức riêng của lĩnh vực này.

Đảm bảo hệ thống AI đáng tin cậy và an toàn là yếu tố then chốt trong hàng không. AI phải đáp ứng các tiêu chuẩn nghiêm ngặt và trải qua nhiều đợt kiểm thử vì bất kỳ trục trặc nào cũng có thể gây ra 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 kiểu khí hậu, với lưu lượng hành khách và chủng loại máy bay khác nhau. Hệ thống AI cần xử lý được những điều kiện đa dạng này. Ngoài ra, việc xin phê duyệt từ cơ quan quản lý và các bên liên quan trong ngành cũng có thể khó khăn. 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 giải pháp AI. Cần nhiều nỗ lực và bằng chứng chứng minh hiệu quả thực tế để thuyết phục hãng hàng không, đơn vị vận hành sân bay và hành khách rằng AI đáng tin cậy, hữu ích và thực sự cải thiện an toàn cũng như hiệu quả.

Tương lai của AI trong hàng không#

Khi công nghệ AI tiếp tục cải thiện, chúng ta có thể kỳ vọng hiệu quả, mức độ an toàn và trải nghiệm hành khách sẽ ngày càng tốt hơn. Chẳng hạn, sân bay Changi của Singapore sử dụng hệ thống nhập cảnh ứng dụng AI, cho phép hành khách hoàn tất thủ tục nhập cảnh trong chưa đầy một phút. Công việc nghiên cứu máy bay tự hành cũng đang được tiến hành và AI đóng vai trò quan trọng trong điều hướng cũng như ra quyết định. Tích hợp AI vào nhiều lĩnh vực hàng không không chỉ cải thiện hoạt động hiện tại mà còn mở đường cho các giải pháp mới, sáng tạo mà chúng ta chưa nghĩ tới.

Bạn muốn tìm hiểu thêm về AI? Khám phá repository GitHub để xem các dự án đổi mới của chúng tôi và tham gia cộng đồng đang phát triển. Từ y tế đến nông nghiệp, hãy khám phá cách chúng tôi ứng dụng Vision AI trong nhiều ngành.