اكتشف كيف يقود الذكاء الاصطناعي في مجال الطيران الابتكار في المطارات ويجعل العمليات سلسة. تعرّف كيف يزيد الذكاء الاصطناعي من الكفاءة ويعيد تعريف السفر الجوي.
تحافظ صناعة الطيران على تواصل العالم من خلال نقل الأشخاص والبضائع. ومع تقدم التكنولوجيا، يتزايد عدد المسافرين. من المتوقع أن تصل حركة الركاب العالمية هذا العام إلى 9.4 مليار مسافر. تُعد مراقبة عمليات المطارات أكثر أهمية من أي وقت مضى لتجنب التأخيرات الباهظة الثمن والحفاظ على الركاب من التعرض لتجربة سفر سيئة.
يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي (AI) في المطارات في تبسيط العمليات، وتعزيز الكفاءة، وتحسين تجربة السفر بشكل عام. في هذه المقالة، سوف نستكشف التطبيقات المختلفة للذكاء الاصطناعي في صناعة الطيران. كما سنلقي نظرة على مزايا الذكاء الاصطناعي في مجال الطيران والتحديات التي تصاحبه. هيا بنا نبدأ!
تُحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي المختلفة مثل التعلم الآلي ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP) والرؤية الحاسوبية تحولاً في صناعة الطيران. يستخدم التعلم الآلي الخوارزميات لتحديد الأنماط والتنبؤات. ويمكن أن يساعد في تحسين جداول الرحلات الجوية، وتحسين أوقات دوران الطائرات، والتنبؤ بأعطال المعدات قبل حدوثها.
.avif)
يمكن استخدام البرمجة اللغوية العصبية التي تسمح لأجهزة الكمبيوتر بفهم اللغة البشرية وتوليدها في تطبيقات مثل تحليل المشاعر. من خلال تحليل ملاحظات الركاب من الاستبيانات ووسائل التواصل الاجتماعي ومراجعات العملاء، يمكن أن تساعد البرمجة اللغوية العصبية شركات الطيران والمطارات على قياس رضا العملاء وتحديد مجالات التحسين.
تتيح الرؤية الحاسوبية لأجهزة الكمبيوتر تفسير واتخاذ القرارات بناءً على البيانات المرئية. يمكن استخدامه في أنظمة المراقبة المتقدمة لتعزيز الأمن من خلال تطبيقات مثل التعرف على الوجوه وتحليل السلوك واكتشاف الأنشطة المشبوهة. هذه مجرد استخدامات قليلة للذكاء الاصطناعي في مجال الطيران. هناك العديد من التطبيقات الأخرى التي تغير صناعة الطيران. دعونا نتعمق في كيفية تأثير هذه التقنيات على هذا المجال.
لتكوين صورة أوضح عن كيفية قيام تطبيقات الذكاء الاصطناعي هذه بإعادة تشكيل قطاع الطيران، دعنا نلقي نظرة على بعض الأمثلة التفصيلية. سوف نفهم الحاجة إلى التطبيق، والحل الذي يمكننا إنشاؤه باستخدام الذكاء الاصطناعي، وكيفية عمله.
أحد التطبيقات المثيرة للاهتمام للرؤية الحاسوبية في مجال الطيران هو حساب مسافات هبوط الطائرة. على الرغم من أنه ليس شائع الاستخدام حتى الآن، إلا أن الرؤية الحاسوبية يمكن أن تكون بمثابة نسخة احتياطية في حالة تعطل أجهزة القياس والمساعدة في الهبوط في حالات انخفاض الرؤية. ويمكن أن تجعل إجراءات الهبوط أكثر أماناً وموثوقية. وعلى عكس نظام الهبوط الآلي (ILS) المستخدم تقليدياً، والذي يوفر التوجيه للطائرة أثناء الهبوط باستخدام إشارات الراديو، فإن الرؤية الحاسوبية توفر الدعم من الأرض.
اكتشاف الأجسام هو مهمة رؤية حاسوبية تقوم فيها نماذج الذكاء الاصطناعي بتحديد الأجسام داخل صورة أو فيديو وتحديد موقعها. وهو ضروري لمختلف التطبيقات، من المركبات ذاتية القيادة إلى أنظمة الأمن. في هذا التطبيق بالتحديد، يمكن استخدام الكشف عن الأجسام لتحديد موقع الطائرة وموقع هبوطها بدقة.
Ultralytics YOLOv8، على سبيل المثال، هو نموذج رؤية حاسوبية متقدم يدعم اكتشاف الأجسام، ويمكن استخدامه لهذا الغرض. يمكن اكتشاف الطائرة والمكان الذي يجب أن تهبط فيه، ويمكن رسم المربعات المحدودة حول الأجسام. بعد ذلك، يمكنك قياس الفجوة بين الجسمين باستخدام مركز المربعات المحدودة.
.avif)
ولإدماج ذلك في البنية التحتية الحالية للمطار، يمكن للكاميرات الموضوعة على طول المدرج أن تغذي بيانات الفيديو إلى نموذج YOLOv8 في الوقت الفعلي. سيراقب النظام باستمرار اقتراب الهبوط، مما يوفر تغذية راجعة فورية لمراقبي الحركة الجوية والطيارين حول مسافات الهبوط الدقيقة. سيسهل النظام حساب مسافات هبوط الطائرات في الظروف الصعبة.
إحدى المشكلات الرئيسية في المطارات هي الحاجة المستمرة إلى دعم العملاء. فغالباً ما يحتاج المسافرون إلى المساعدة في معلومات الرحلة، وعمليات تسجيل الوصول، والتنقل في المطار. وقد يؤدي ذلك في نهاية المطاف إلى إرهاق الموظفين وخلق أوقات انتظار أطول. يمكن أن تكون روبوتات الدردشة الآلية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي والمُصمَّمة باستخدام البرمجة اللغوية العصبية ونماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مثل GPT-4o حلاً رائعاً.
.avif)
تتيح البرمجة اللغوية العصبية اللغوية العصبية و LLMs لروبوتات الدردشة فهم اللغة البشرية وتوليدها. ويمكنها التفاعل مع الركاب بطريقة طبيعية ومحادثة. في المطارات، يمكن لروبوتات الدردشة الآلية هذه إدارة المهام المختلفة بكفاءة لأنها مزودة بمعرفة واسعة من بيانات التدريب الخاصة بها. يمكن للركاب استخدام روبوتات الدردشة الآلية للحصول على معلومات عن رحلات الطيران في الوقت الفعلي، والإجابة عن الأسئلة المتعلقة بمرافق المطار، والمساعدة في عمليات الحجز وتسجيل الوصول، وحتى تقديم توصيات لتناول الطعام والتسوق.
يمكن للذكاء الاصطناعي في المطارات أن يجعل عملية نقل الأمتعة وجمعها أكثر كفاءة ويقلل من احتمالية فقدان الأمتعة. يمكن للمطارات تبسيط عملية فرز الأمتعة وتتبعها وإدارتها باستخدام تقنيات متطورة مثل الرؤية الحاسوبية والتعلم الآلي.
Ultralytics YOLOv8 يدعم تتبُّع الكائنات وتجزئة المثيلات، مما يجعله خيارًا جيدًا لهذا التطبيق. يتيح لنا تتبع الكائنات متابعة حركة كل قطعة من الأمتعة من لحظة تسجيل وصولها حتى يتم تحميلها على الطائرة. تساعد المراقبة المستمرة على منع الأخطاء وتضمن وصول كل حقيبة إلى وجهتها.
.avif)
يساعد تجزئة المثيل على تحديد وتمييز كل قطعة من الأمتعة على حدة. وهو مفيد لمهام مثل عدّ الأمتعة على دائري التجميع. يمكن لأنظمة مناولة الأمتعة المدعومة بالذكاء الاصطناعي تتبع عدد الحقائب أثناء وضعها على الرف الدائري وأثناء قيام الركاب بجمعها. وبفضل هذا النوع من المراقبة، يمكن لشركات الطيران ضمان عدم ترك أي حقائب دون مطالبة بها وضمان استلام جميع الركاب لأمتعتهم.
إن دمج نماذج الرؤية الحاسوبية مثل YOLOv8 في مناولة الأمتعة يمكن أن يجعل هذه العمليات أكثر كفاءة ودقة. تساعد المراقبة وجمع البيانات في الوقت الحقيقي على تقليل الأخطاء وتقليل الأمتعة المفقودة وتحسين رضا الركاب. من خلال أتمتة هذه المهام، يمكن لموظفي المطار التركيز على مهام أكثر أهمية لتحسين كفاءة المطار بشكل عام.
استكشفنا مراقبة مناولة الأمتعة باستخدام الرؤية الحاسوبية، ولكن هذا مجرد جانب واحد من جوانب العمليات الأرضية. يمكن مراقبة وتتبع عدد لا يحصى من الرؤى الأخرى في العمليات الأرضية لتحديد أماكن حدوث التأخير. يمكن أن يؤدي تحديد التأخيرات والتخلص منها إلى تقليل الخسائر وتحسين الكفاءة الكلية.
من التزود بالوقود والصيانة إلى خدمات التموين وسلامة المنحدرات، يمكن لأنظمة الرؤية الحاسوبية استخدام الكاميرات وأجهزة الاستشعار لمراقبة العمليات الأرضية. تحلل هذه الأنظمة البيانات المرئية لاكتشاف أي مشاكل، وتبسيط سير العمل، والتأكد من اتباع قواعد السلامة. وبمرور الوقت، يمكن أن تساعد هذه الرؤى المطارات على تحسين عملياتها باستمرار، مما يؤدي إلى عمليات مناولة أرضية أكثر سلاسة وأماناً وتحسيناً.
يعمل الذكاء الاصطناعي على تغيير صناعة الطيران من خلال جعل العمليات أكثر كفاءة وأماناً وأفضل للركاب. من خلال أتمتة المهام المختلفة وتحسينها، يساعد الذكاء الاصطناعي شركات الطيران والمطارات على العمل بسلاسة أكبر ويقلل التكاليف. فيما يلي بعض المزايا الرئيسية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في مجال الطيران:
قد تحدث عقبات مختلفة أثناء تنفيذ تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المطارات. ترتبط بعض التحديات الأكثر شيوعاً بارتفاع تكاليف البنية التحتية، وخصوصية البيانات، والآثار الأخلاقية، والتكامل مع الأنظمة القديمة. ومع ذلك، تنشأ هذه التحديات أيضاً في صناعات أخرى. في قطاع الطيران، هناك تحديات محددة ينفرد بها هذا القطاع.
يعد التأكد من أن أنظمة الذكاء الاصطناعي موثوقة وآمنة أمراً أساسياً في مجال الطيران. يجب أن يفي الذكاء الاصطناعي بالمعايير الصارمة ويخضع للكثير من الاختبارات لأن أي خلل قد يؤدي إلى عواقب وخيمة. التحدي الآخر هو أن التكيف مع بيئات المطارات المختلفة قد يكون صعباً. تعمل المطارات في جميع أنواع المناخات، مع اختلاف مستويات حركة الركاب وأنواع الطائرات. تحتاج أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى التعامل مع هذه الظروف المتنوعة. كما أن الحصول على موافقة الهيئات التنظيمية وأصحاب المصلحة في القطاع قد يكون صعباً. يجب أن تتبع أنظمة الذكاء الاصطناعي لوائح السلامة الصارمة، وقد يؤدي ذلك إلى إبطاء عملية تطوير حلول الذكاء الاصطناعي ونشرها. إن إقناع شركات الطيران ومشغلي المطارات والركاب بأن الذكاء الاصطناعي موثوق ومفيد يتطلب الكثير من الجهد وإثبات أنه يعمل بالفعل على تحسين السلامة والكفاءة.
مع استمرار تحسن تقنيات الذكاء الاصطناعي، يمكننا أن نتوقع تحسين الكفاءة والسلامة وتجارب الركاب. على سبيل المثال، يستخدم مطار شانغي في سنغافورة أنظمة هجرة مدعومة بالذكاء الاصطناعي تتيح للركاب إنهاء إجراءات الهجرة في أقل من دقيقة. كما يجري العمل على الطائرات ذاتية القيادة، ويلعب الذكاء الاصطناعي دوراً كبيراً في الملاحة واتخاذ القرارات. لن يؤدي دمج الذكاء الاصطناعي في مختلف أجزاء الطيران إلى تحسين العمليات الحالية فحسب، بل سيؤدي أيضاً إلى حلول جديدة ومبتكرة لم نفكر فيها بعد.
هل أنت مهتم بمعرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي؟ استكشف مستودع GitHub للاطلاع على مشاريعنا المبتكرة وانضم إلى مجتمعنا المتنامي. من تطوير الرعاية الصحية إلى تحويل الزراعة، نحن نتخطى حدود الذكاء الاصطناعي! 🌟🚀
