20 tháng 6, 2024
Tìm hiểu cách AI trong ngành hàng không đang thúc đẩy sự đổi mới trong các sân bay và giúp các hoạt động trở nên liền mạch. Tìm hiểu cách AI đang tăng cường hiệu quả và định nghĩa lại ngành du lịch hàng không.
Ngành hàng không giữ cho 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 đạt 9,4 tỷ. Việc giám sát các hoạt động của sân bay trở nên quan trọng hơn bao giờ hết để tránh những chậm trễ tốn kém và ngăn hành khách có trải nghiệm du lịch tồi tệ.
Trí tuệ nhân tạo (AI) trong sân bay có thể giúp hợp lý hóa các hoạt động, tăng hiệu quả và cải thiện trải nghiệm du lịch 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 lợi thế của AI trong ngành hàng không và những thách thức đi kèm với nó. Hãy bắt đầu!
Các công nghệ AI khác nhau như học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và thị giác máy tính đang chuyển đổi ngành hàng không. Học máy sử dụng các thuật toán để xác định các mẫu và đưa ra dự đoán. Nó có thể giúp tối ưu hóa lịch trình bay, cải thiện thời gian quay vòng máy bay và dự đoán các sự cố 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 cảm xúc. 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 vài ứng dụng của AI trong lĩnh vực hàng không. Có rất nhiều ứng dụng khác đang thay đổi ngành hàng không. Hãy cùng tìm hiểu xem những công nghệ này đang tác động đến lĩnh vực này như thế nào.
Để có được một bức tranh rõ ràng hơn về 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 hiểu nhu cầu về ứng dụng, giải pháp chúng ta có thể tạo bằng AI và cách nó hoạt động.
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, nhưng thị giác máy tính có thể đóng vai trò như một bản sao lưu nếu các thiết bị gặp sự cố và hỗ trợ hạ cánh trong điều kiện tầm nhìn thấp. Nó có thể làm cho quy trình hạ cánh an toàn và đáng tin cậy hơn. Không giống như Hệ thống hạ cánh bằng thiết bị (ILS) thường được sử dụng, 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 (Object detection) 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.
Ultralytics YOLOv8, chẳng hạn, là một mô hình thị giác máy tính tiên tiến hỗ trợ phát hiện đối tượng, có thể được sử dụng cho việc 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 đối tượng. Sau đó, bạn có thể đo khoảng cách giữa hai đối tượng 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, camera được đặt 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 quá trình tiếp cận hạ cánh, cung cấp phản hồi tức thì cho 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 các sân bay là nhu cầu hỗ trợ khách hàng liên tục. Hành khách thường yêu cầu hỗ trợ về thông tin chuyến bay, quy trình làm thủ tục và điều hướng sân bay. Điều này có thể gây quá tải cho nhân viên và tạo ra thời gian chờ đợi lâu hơn. 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 chatbot hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người. Chúng có thể tương tác với hành khách một cách tự nhiên, như trò chuyện. Tại các sân bay, những chatbot này có thể quản lý hiệu quả nhiều tác vụ khác nhau vì chúng được trang bị kiến thức sâu rộng từ dữ liệu huấn luyện. Hành khách có thể sử dụng chatbot để nhận thông tin chuyến bay theo thời gian thực, trả lời các câu hỏi về cơ sở vật chất của sân bay, hỗ trợ các quy trình đặt vé và làm thủ tục, và thậm chí đưa ra các đề xuất về ăn uống và mua sắm.
AI trong sân bay có thể làm cho quá trình vận chuyển và thu gom hành lý ký gửi hiệu quả hơn và giảm 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 thị giác máy tính và máy học.
Ultralytics YOLOv8 hỗ trợ theo dõi đối tượng (object tracking) và phân vùng thể hiện (instance segmentation), khiến nó trở thành một lựa chọn tốt cho ứng dụng này. Theo dõi đối tượng cho phép chúng ta theo dõi chuyển động của từng kiện hành lý từ thời điểm nó được làm thủ tục cho đến khi nó được chất lên máy bay. Giám sát liên tục giúp ngăn ngừa sai sót và đảm bảo rằng mọi túi đều đến được đích.
Phân đoạn thể hiện (Instance segmentation) giúp xác định và phân biệt từng kiện hành lý riêng lẻ. Nó rất hữu ích cho các tác vụ như đếm hành lý trên băng chuyền. Các hệ thống xử lý hành lý hỗ trợ AI có thể theo dõi số lượng túi 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 túi nào bị bỏ quên và tất cả hành khách đều nhận được hành lý của mình.
Tích hợp các mô hình computer vision như YOLOv8 vào xử lý hành lý có thể làm cho 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 thất lạc 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 cải thiện hiệu quả tổng thể của sân bay.
Chúng tôi đã khám phá việc giám sát 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 theo dõi và theo dõi để xác định nơi xảy ra sự chậm trễ. Xác định và loại bỏ sự chậm trễ có thể giảm tổn thất và cải thiện hiệu quả tổng thể.
Từ tiếp nhiên liệu và bảo trì đến dịch vụ ăn uống và an toàn đường dốc, các hệ thống thị giác máy tính có thể sử dụng camera và cảm biến để theo dõi 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 tuân thủ các quy tắc an toàn. Theo thời gian, những thông tin chi tiết này có thể giúp các sân bay liên tục cải thiện hoạt động của họ, dẫn đến các quy trình xử lý mặt đất suôn sẻ hơn, an toàn hơn và tối ưu hơn.
AI đang thay đổi ngành hàng không bằng cách làm cho các hoạt động hiệu quả hơn, an toàn hơn và tốt hơn cho hành khách. Bằng cách tự động hóa và tối ưu hóa các nhiệm vụ khác nhau, AI giúp các hãng hàng không và sân bay hoạt động trơn tru hơn và giảm chi phí. Dưới đây là một số lợi thế chính khác của việc sử dụng AI trong ngành hàng không:
Nhiều trở ngại có thể xảy ra trong khi triển khai các ứng dụng AI tại sân bay. Một số thách thức thường được biết đến hơn liên quan đến chi phí cơ sở hạ tầng cao, quyền riêng tư dữ liệu, các vấn đề đạo đức và tích hợp với các hệ thống cũ. Tuy nhiên, những thách thức này cũng phát sinh trong các ngành công nghiệp khác. Trong ngành hàng không, có những thách thức cụ thể chỉ riêng lĩnh vực này mới có.
Đảm bảo 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 rất nhiều 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. Các sân bay hoạt động trong mọi loại khí hậu, với các mức độ lưu lượng hành khách và các loại máy bay khác nhau. Các hệ thống AI cần phải xử lý các 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 khó khăn. Các hệ thống AI phải tuân theo 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. Thuyết phục các hãng hàng không, nhà khai thác 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 hoạt động để cải thiện sự an toàn và hiệu quả.
Khi các công nghệ AI tiếp tục được cải thiện, chúng ta có thể mong đợi hiệu quả, an toàn và trải nghiệm hành khách tốt hơn nữa. Ví dụ, Sân bay Changi của Singapore sử dụng các hệ thống nhập cư do AI cung cấp cho phép hành khách thông quan nhập cư trong vòng chưa đầy một phút. Ngoài ra còn có công việc đang được thực hiện trên máy bay tự hành và AI đóng một vai trò rất lớn trong điều hướng và ra quyết định. Việc tích hợp AI trên các bộ phận khác nhau của 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 còn chưa nghĩ đến.
Bạn muốn tìm hiểu thêm về AI? 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 nâng cao chăm sóc sức khỏe đến chuyển đổi nông nghiệp, chúng tôi đang đẩy mạnh các ranh giới của AI! 🌟🚀
.webp)